随着新一代移动通信系统发展，对高数据速率和更大带宽的需求日益增加，利用碲基光纤作为传输介质，采用了两路二阶泵浦和四路一阶泵浦设计的二阶拉曼光纤放大器实现了对C+L全波段信号光进行放大，能够有效缓解带宽增长给光通信网络带来的挑战。首先对简化后的二阶拉曼耦合波方程进行数值求解，再利用合作搜索算法对二阶拉曼光纤放大器泵浦参数进行优化，以达到提升系统输出性能的目的。同时，分析了在相同泵浦参数的配置下一阶拉曼光纤放大器和二阶拉曼光纤放大器的性能以及二阶泵浦光功率、光纤长度这两个重要因素对二阶碲基拉曼光纤放大器平均输出增益和增益平坦度的影响。最终在1530~1630 nm的超宽带宽范围内，设计出的二阶碲基光纤拉曼放大器平均输出增益为27.3601 dB，增益平坦度为0.6601 dB。

时空光涡旋由于其携带横向轨道角动量这一独特的性质引起研究人员的广泛关注，与普通涡旋光束相比，其能提供额外的自由度，这标志着对光场调控的水平能够达到更高的层次。以同时在时空域和空域均携带螺旋相位的时空-空域光涡旋为基础，数值模拟了时空-时空光涡旋和时空-时空-空域光涡旋。通常根据时空光涡旋中不同光涡旋之间共心的情形，通过引入参量来调控时空域光涡旋中心的位置，从而达到不同光涡旋之间不共心的目的，并数值模拟了偏心双光涡旋和偏心三光涡旋这两种物理模型。本研究丰富时空光涡旋的模式，并为其后续研究提供理论基础。

以激光粉末床熔融（L-PBF）增材制造的316L不锈钢作为研究对象，重点研究了0°和60°两个不同成型方向对打印件显微组织和力学性能的影响，并利用原位电子背散射衍射（EBSD）技术研究了L-PBF 316L不锈钢在拉伸变形过程中组织和晶粒取向的演变过程。研究结果表明：L-PBF增材制造316L不锈钢的显微组织存在孔洞缺陷，在60°成型方向上还存在着鱼鳞状微熔池。成型方向为60°时制件的抗拉强度更高，为（645.61±15.50）MPa，0°成型方向上制件的伸长率更好，为（13.75±0.1）%。在原位拉伸过程中，随着变形量的增加，在0°成型方向上制件表现出更为显著的变化。小角度晶界的占比（体积分数）由38.1%增加到71.6%，α-Fe-BCC占比（体积分数）由0.17%增加到2.21%，平均晶粒尺寸由4.3 μm减小到1.4 μm，且晶粒内部在拉伸过程中出现了滑移带。在拉伸过程中，当成型方向为0°时，制件晶粒取向由初始的<101>∥Z1逐渐转变为<001>∥X1和<111>∥X1，而当成型方向为60°时，制件初始的<111>∥Z1晶粒取向逐渐转变为<111>∥X1。

微波加热作为一种快速、高效、清洁的加热方式，在材料处理领域得到了广泛应用。本文结合金属粉末的微波耗散机理，分析了焊锡膏在微波电场及磁场中的加热特性，通过实验研究了焊锡膏电路在微波电场、微波磁场中的加热效果。实验结果表明，微波电场和微波磁场均可快速加热焊锡膏，但高强度的微波电场容易激发等离子体，灼伤基板; 而微波磁场则选择性地加热焊锡膏，实现快速加热融化焊点的同时保持基板在较低温度。通过对比微波磁场快速融化的焊点与传统方式加热融化焊点的微观结构，发现微波磁场快速加热融化的焊点具有极薄的金属间化合物厚度，有利于提高焊点强度。该研究为柔性等塑料基电路的焊接提供了一种良好的解决方案。

磁控管具有功率大，效率高，体积小，成本低等特点，且输出频谱也与其阳极电压和阴极电流密切相关，据此特性研制了基于磁控管的 S波段大功率窄带随机信号源。通过实验探究不同阴极电流和阳极电压下磁控管的输出频谱，并利用微控芯片控制磁控管的阴极电流和阳极电压产生随机变化，实现了大功率窄带随机信号的产生。结果表明，窄带随机信号的中心频率为 2.46 GHz，平均输出功率达到 1.4 kW，直流到微波的转换效率超过 70%。本文研制的大功率窄带随机信号源在通信干扰与抗干扰等领域有潜在的应用价值。

为了解决深度确定性策略梯度(DDPG)算法在规划无人机(UAV)安全避障路径时收敛速度慢、奖励函数设置困难等问题, 基于逆向强化学习提出了一种融合专家演示轨迹的UAV路径规划算法。首先, 基于模拟器软件采集专家操纵UAV避障的演示轨迹数据集; 其次, 采用混合采样机制, 在自探索数据中融合高质量专家演示轨迹数据更新网络参数, 以降低算法探索成本; 最后, 根据最大熵逆向强化学习算法求解专家经验中隐含的最优奖励函数, 解决了复杂任务中奖励函数设置困难的问题。对比实验结果表明, 改进后的算法能有效提升算法训练效率且避障性能更优。

台面型锑化铟红外焦平面探测器的制作工艺简单，量子效率高，但是填充因子较低且会随着像元尺寸的减小而进一步降低。减小台面腐蚀深度可以提高探测器的填充因子，但会增大串音。介绍了一种新型微透镜阵列的设计与制备方法，以提高锑化铟红外探测器的填充因子并减小串音。与现有的热回流微透镜阵列相比，该微透镜阵列的填充率、表面粗糙度以及尺寸均匀性能得到了较好的兼顾，可直接在锑化铟红外探测器表面制作，工艺简单。结果显示，探测器的串音降低26%，光响应提高22%。

随着经济发展对石油资源需求量的不断增大, 各种石油污染问题日渐严重, 对生态环境及人类健康造成巨大威胁。 因此, 准确识别及时处理油类污染物对减轻溢油危害具有重要意义。 石油是一种复杂的有机化合物, 主要由较强荧光特性的芳香烃成分及其衍生物组成, 不同类型的石油所含多环芳烃的成分和含量不同, 三维荧光光谱3D-EEM在石油污染物的检测领域应用十分广泛。 基于三维荧光光谱技术, 采用BP神经网络结合自加权交替三线性分解（SWATLAD）算法对油类污染物进行定性定量的研究。 实验以0#柴油、 95#汽油和煤油为研究对象, 首先, 使用F-7000荧光光谱仪采集待测样品的光谱数据, 对得到的数据进行激发、 发射校正和去散射处理。 其次, 为解决小波阈值去噪阈值处信号不连续和过度收缩小波系数带来的难以准确还原真实信号的问题, 提出了一种改进的阈值函数, 去噪后的信噪比（SNR）和均方误差（MSE）分别为18.354 7和10.261 7, 更为真实的还原有用信号。 并通过基于误差反向传播的BP神经网络对预处理后的光谱数据进行训练, 训练后预测值与真实值的曲线拟合度较好, 表明后续经光谱仪采集的荧光数据直接输入神经网络即可输出预处理好的待测数据, 简化了实验操作步骤。 最后, 采用SWATLD对经小波变换和BP神经网络处理后的数据进行分解, 解析得到的0#柴油、 95#汽油和煤油的激发与发射光谱与真实光谱拟合度较高, 计算平均回收率分别为103.64%、 99.33%和97.85%, 经验证, 三维荧光光谱结合改进小波变换和BP神经网络的方法可以对荧光物质进行快速、 精确检测。