准确识别和量化轻骨料混凝土(LAC)中的孔隙和微裂纹对于分析盐冻劣化机理非常重要。基于形态学原理提出了新DIP方法，克服了传统方法仅依靠形状因子无法精确分割孔与微裂纹、多孔轻骨料干扰混凝土基体孔结构分析的难题，分析了具有相同浆骨比和相同水灰比的页岩陶粒LAC和普通骨料混凝土(NAC)的盐冻孔结构劣化。随冻融循环次数增加，2种混凝土均表现出孔径扩张和微裂纹自孔壁萌生，导致相对动弹性模量(rn)损失。灰色关联分析表明，除了微裂纹萌生与扩展，LAC孔径离散程度较高也能引起rn损失。新DIP方法实现了孔与微裂纹的分割和独立分析，提高二者识别精度至10.6 μm，在定量分析混凝土孔结构和微裂纹时具有优势。

对As2和As4两种不同分子态下利用分子束外延技术(MBE)生长的单层AlGaAs薄膜和GaAs基InGaAs/AlGaAs量子阱红外探测器（QWIP）的性能进行了研究, 发现As2条件下生长的单层AlGaAs材料荧光强度更大、深能级缺陷密度更低; 相对于As4较为复杂的吸附、生长机制引入的缺陷, 在As2条件下生长的InGaAs/AlGaAs QWIP具有更低的暗电流密度、更好的黑体响应、更高的比探测率和更优异的器件均匀性。生长制备的InGaAs/AlGaAs QWIP在60K的工作温度、-2V偏压下, 暗电流密度低至7.8nA/cm2, 光谱响应峰值波长为3.59μm, 4V偏压下峰值探测率达到1.7×1011cm·Hz1/2·W-1。另外, 通过As元素的不同分子态下InGaAs/AlGaAs QWIP光响应谱峰位的移动可以推断出As元素的不同分子态也会影响In的并入速率。

动物胃肠道中普遍存在大量共生微生物群, 对于它们的研究一直受制于纯培养技术。随着分子生物学的快速发展及其在微生物学及生态学上的应用, 针对未培养微生物研究的一门新型学科——宏基因组技术应运而生并迅速发展。通过提取胃肠道粘膜表面以及内容物中微生物DNA, 构建总DNA文库的方法, 利用基因组学的研究策略, 来研究胃肠道中微生物遗传组成及群落功能。宏基因组技术在胃肠道微生物研究中广泛的应用, 对于医学、生态学、生物能源利用等领域的研究具有重大的价值。

利用不同分辨率(1,2,4,8cm^-1)的红外光谱建立对多组分气体样本(一氧化碳、二氧化碳、一氧化氮)的定量分析模型,研究了分辨率对气体定量测量精确性的影响。研究发现:对于样本中的各气体组分,在合适的分辨率下都有其最佳的测量精确性;而对于模型的整体精确性,在高分辨率1和2cm^-1以及低分辨率8cm^-1时模型都有较好的精确性,各组分相关系数(r)均值达到0.9995 以上,校正均方根误差(RMSEC)和验证均方根误差(RMSEP)的均值分别为18.36和15.43以下,而在分辨率为4cm^-1时,模型测量精确性陡然降低,r均值降到0.98966,RMSEC均值为90.37,RMSEP均值为64.33。实验结果表明:光谱分辨率对气体定量分析有明显的影响。为提高定量分析测量的精确性,需要针对不同的待测气体和应用场合采用合适的分辨率参数。

分析了机载TFT-LCD实现超高亮度、夜视兼容、宽温工作、抗冲击振动、电磁兼容等的结构加固问题.

提出了一种基于神经网络的火灾烟雾识别方法,以波长为670 nm、1060 nm、1550 nm的三束激光的三对消光系数比作为网络的输入,网络的输出为“火灾烟雾”和“非火灾因素”,从典型火灾烟雾和非火灾因素对多波长激光的衰减实验中选取数据,组成26种网络样本模式定义表,经391次仿真训练后,输出误差小于0.0001,并经验证实验表明,本方法对火灾烟雾和非火灾因素能进行有效的识别,是处理烟雾识别等非结构问题的一种行之有效的方法。