激光粉末床熔融增材制造面临质量稳定一致性的挑战，铺粉质量是影响成形件质量的重要因素。近年来，计算机视觉在铺粉缺陷监测中的应用表现突出，但其性能却受到标注数据数量不足的限制。针对这一问题，笔者设计了基于视觉大模型分割一切模型（SAM）的铺粉缺陷分割模型（PSAM）。针对SAM预训练参数的知识迁移问题，引入Adapter模块实现参数微调；针对铺粉分割任务中类别信息的需求，改进了SAM中的掩码解码器；针对工业场景中人工提示难的问题，提出了自动提示生成器，实现了视觉提示的自动生成。在训练样本数量仅为50的情况下，PSAM表现出了良好的分割性能，平均交并比（mIoU）可达到65.02%，相较于Deeplab v3和U-Net分别提升了8.52个百分点和5.31个百分点。本研究展示了视觉大模型在增材过程监控中的应用价值和应用潜力。

激光冲击强化(LSP)作为一种新型的激光表面处理技术已应用于航空发动机、 机匣等关键部件的强化延寿处理, 确保LSP加工质量的一致性及稳定性对上述航空装备的长寿命服役具有重要意义。 然而, 在高能瞬态LSP过程中, 保护层容易发生烧蚀破损, 极大地限制了LSP的工业应用。 因此, 通过分析激光诱导等离子体光谱信号, 提出了一种基于ReliefF特征权重融合的LSP保护层烧损实时检测方法。 以4 mm厚的7075铝合金为LSP靶材, 以黑胶带为LSP保护层。 首先, 利用长波段范围的Ocean Optics-HR4000光谱仪和高分辨率的Princeton SP2750光谱仪同步采集LSP瞬态过程中产生的等离子体光谱信息; 其次, 根据Princeton SP2750光谱仪采集的高精度光谱信号, 分别选取波长为394.40和396.15 nm的Al Ⅰ谱线以及波长为393.36和396.80 nm的Fe Ⅰ谱线, 提取其峰值强度与Stark展宽特征, 然后结合ReliefF特征重要度筛选出对保护层烧损状态更加敏感的两条Al Ⅰ谱线, 并且定性分析了Al Ⅰ谱线的峰值强度和Stark展宽对保护层烧损状态的敏感程度和瞬态变化规律; 再次, 基于ReliefF算法构造了一种融合多谱线特征信息的特征参数I-FWHM（Intensity-FWHM）, 然后基于特征类间距离, 定量评估了各特征对三类烧损状态的区分能力; 最后, 结合阈值分割法实现了LSP保护层烧损实时检测。 实验结果表明, 峰值强度对于区分正常状态与轻微破损状态的能力很差, 而对于区分轻微破损与完全破损的能力很强; Stark展宽对于区分正常状态与轻微破损状态的能力远优于强度, 而对于区分轻微破损与完全破损的能力相对较弱。 I-FWHM融合了上述单一特征的优点, 能同时较好地区分三类烧损状态, 因此对于LSP过程中保护层烧损状态的实时检测具有更强的抗干扰能力和更高的鲁棒性。

针对当前高光谱分类算法难以同时满足星载分类高精度、低能耗需求的问题，提出一种基于多尺度空间特征提取的高光谱星载分类算法，在保持较高分类精度的同时大幅度降低算法的计算开销。利用局部最大值滤波提取高光谱图像的纹理特征，将多尺度滤波结果根据遥感图像空间关联性进行组合得到局部-全局联合空间特征，融合空间特征和光谱特征后采用随机森林进行分类。该算法仅包含整数比较和加法运算，未采用高光谱主流分类算法中的乘法和求幂等高开销运算。在Indian Pines、Pavia University和HyRANK影像数据集上的实验结果表明，该算法与最高水平分类算法相比分类精度损失保持在2.4%以内，在跨场景分类中同样获得了较高的分类精度，与星载分类算法相比分类过程能耗降低到1/10000以下。该算法与现有算法相比更适用于星载分类任务，能够在保持较高分类精度的同时有效降低星载分类过程中的计算开销和能耗。

针对医用植入体材料锆基金属玻璃在应用中存在的生物兼容性问题,采用纳秒激光在金属玻璃试样表面诱导产生点阵和沟槽两种微纳结构,然后采用细胞活性测试、细胞分布和形态观察评价两种微纳结构对锆基金属玻璃生物兼容性的改善效果,并从表面形貌方面讨论激光表面改性对生物兼容性的改善机理。结果表明:相对于原始试样,激光诱导产生的沟槽结构能够显著增强成骨细胞在试样表面的黏附性和细胞活性,这主要归功于显著增加的表面粗糙度;点阵结构对细胞活性的改善效果不理想。除此之外,在沟槽试样表面,激光诱导产生的沟槽以及在沟槽内附着的微纳结构是成骨细胞在沟槽内部或附近沿着沟槽方向分布的主要原因。

采用不同能量空间分布的激光对TC11钛合金进行了表面处理,通过X射线测试获得了试件经激光冲击后残余应力的分布规律。结果表明,在相同的工艺参数下,高斯分布激光处理的钛合金表面残余应力为-636.71 MPa,压应力影响层深度为1187 μm;平顶分布激光处理的分别为-559.20 MPa和811 μm。通过理论推算得到高斯分布激光产生的冲击波峰值压力是平顶分布的1.55倍。

激光冲击强化是一种有效提高材料疲劳强度的表面处理技术。针对K24镍基高温合金模拟叶片特点, 文中提出采用无保护层激光冲击强化进行表面处理。同时采用X射线衍射、显微硬度计表征了不同参数冲击下材料截面残余应力和显微硬度变化规律, 并利用高周振动疲劳试验验证其强化效果。结果表明: 无保护层激光冲击强化处理后在材料表层形成一定数值的残余压应力, 冲击1、3、5次后表面残余应力分别为-428、-595、-675 MPa, 影响深度分别约为110、150、160 μm; 显微硬度冲击一次后提升了29.2%, 影响深度约为60 μm。采用不等应力冲击后K24镍基合金模拟叶片疲劳强度由原始试件的282 MPa提高到327 MPa, 提高了16%。

激光冲击强化利用激光冲击波力学效应可提高金属材料力学性能，现有实验手段难以测量波后动态物理参量、局部动态力学量以及微观组织动态运动过程。采用分子动力学方法，在300 K初始温度下对纯钛进行冲击模拟，观察到冲击加载下冲击波在纯钛中传播的动态双波结构，得到了加载过程中的力学量动态变化以及力学作用下孪晶的动态生长过程。塑性变形过程中，由于位错的塞积和释放，正应力上升的同时剪切力和流变应力不断下降，形成平行孪晶栅。在受冲击表面观察到了极薄的非晶层，其形成与超高应变率塑性变形和动态再结晶相关，且孪晶和非晶层结构均与透射电子显微镜结果吻合较好。

基于Johnson-Cook(J-C)本构模型，提出了基于有限元模型和修正Levenberg-Marquard(L-M)算法的参数辨识方法。对TC17材料进行不同参数、不同工艺的激光冲击，得到了高应变率条件下的残余应力场分布；利用霍普金森压杆得到了中应变率条件下TC17材料的动态响应曲线；将上述两个测试结果作为辨识目标。引入低应变率条件下材料的响应曲线作为约束条件，辨识得到了TC17钛合金高应变率条件下的J-C本构模型参数。实验和计算结果对比验证表明，辨识得到的参数能比较准确地描述TC17钛合金材料高应变率条件下的动态响应规律，并预测激光冲击条件下材料的残余应力场分布。

采用激光冲击强化(LSP)技术对TC4钛合金试件进行表面处理，利用空气炮试验系统对试件边缘进行外物冲击模拟，对外物打伤(FOD)试件进行拉-拉疲劳试验。结果表明，激光冲击强化有效提高了外物打伤TC4钛合金试件的疲劳强度；未强化试件疲劳裂纹源萌生在缺口根部靠近上表面的位置，强化试件的裂纹源萌生位置在材料内部，与缺口根部有一段距离，且裂纹萌生难度增大。数值应力分析结果表明，强化后试件凹坑的最大拉应力值为668.90 MPa，比强化前的1076.21 MPa减小了37.85%；强化后试件凹坑中心的残余拉应力比强化前平均减小了350 MPa；加载拉应力后，强化前后试件凹坑最大应力分别增大到1542.36 MPa和1124.37 MPa，强化后比强化前试件应力减小了30.22%，说明压应力对裂纹的萌生有明显的延缓作用。残余压应力的引入是激光冲击强化提高打伤试件疲劳强度的主要原因之一。