基于羟基标记示踪速度测量技术，研究了基于该技术中激光光解水产生的OH^-进行温度测量的双色平面激光诱导荧光（PLIF）方法和荧光强度测温方法，进而开发了一种新的速度、温度同时测量技术，并在电加热流场及超燃冲压发动机流场进行了测量验证。在室温至900 K的温度范围内，与热电偶温度测量结果比，基于光解OH^-的双色PLIF温度测量的平均标准偏差为12.1 K，基于光解OH^-荧光强度的温度测量最大偏差为16.8 K，速度测量不确定度在1%以内。在超燃冲压发动机流场中，利用CARS温度测量数据作为温度测量标定点，获得了标记线上温度、速度的同时测量结果，其中所得温度与CARS温度测量结果的最大偏差为44 K。

燃烧流场浓度、 温度空间分布的精细测量对发动机燃烧室设计、 计算流体动力学模型建立以及数值仿真软件的验证具有重要意义, 其中平面激光诱导荧光（PLIF）技术具有对象选择性、 高测量灵敏度、 测量信息量丰富、 实验开展简单等优势, 尤其是OH-PLIF浓度及温度测量技术以其理论成熟性及技术方便性得到更为广泛的应用。 但该技术在煤油燃烧场的应用受到较大限制, 原因在于煤油燃烧场残余煤油对OH荧光信号造成较大干扰。 针对OH荧光分布测量时煤油干扰问题, 开展了OH及煤油吸收谱及荧光发射谱理论及实验对比分析。 其中煤油蒸汽吸收谱由氘卤灯通过煤油蒸汽前后的光强强度比获得, 相比于OH在260～320 nm波段的孤立吸收线, 煤油吸收为宽带吸收, 煤油吸收线完全覆盖OH激励线, 在煤油燃烧场在此波段对OH激励测量时, 激励煤油产生荧光不可避免。 另一方面, 通过调节激励波长, 测量获得OH/煤油混合荧光与煤油荧光发射谱。 煤油蒸汽荧光发射谱为中心分别位于290及340 nm的宽带信号, OH荧光主要集中于波长300～320 nm, 煤油荧光发射谱范围覆盖OH荧光, 结合吸收谱测量结果, 说明在煤油燃烧场燃烧不充分时, 在280 nm波段激励测量OH无法通过频域滤波的方式测量获得纯OH荧光信号。 通过对煤油信号的测量并扣除实现OH荧光信号的准确测量, 主要从选择性探测方面入手, 在OH荧光测量系统基础上增加一台探测相机, 采用两台ICCD相机, 分别结合(315±15)和(360±6) nm的带通滤光片进行OH/煤油混合荧光和煤油荧光的选择性探测, 通过对应点扣除的方式, 在煤油本生灯及发动机模型煤油燃烧混合荧光信号中去除煤油荧光获得了受干扰较小的OH分布结果, 证实了干扰消除方法的可行性, 为后续煤油燃烧场浓度及温度分布测量奠定了基础。

针对羟基示踪测速技术在超燃流场应用中测量图像受复杂背景干扰严重的问题, 提出一种提高信号提取能力的方法.该方法通过三个步骤实现信号提取能力的提升：利用霍夫变换进行信号识别; 基于感兴趣区域的大津阈值算法进行图像分割; 结合骨架提取和方向模板方法进行标记线提取.在此基础上, 结合仿真和实验, 验证了该方法可提高超燃复杂背景干扰下的信号提取能力, 解决了提取羟基有效信号精度不够的问题.

针对流场二维速度矢量分布测量的需求, 提出了利用交叉标记显示的光路设置实现羟基分子标记示踪速度矢量的方法。该技术中通过将标记激光束和显示激光片交叉布置, 在激光片平面内形成交叉标记点用于流场示踪。与传统的交叉网格实现速度矢量测量的方式相比, 该方法简化了实验光路, 有利于在恶劣环境中的应用, 并且得到的标记为近似圆点, 标记位置的识别更加方便。通过对交叉标记显示产生的标记点图像的位置进行模拟识别运算, 获得了影响标记点位置识别精度的因素和规律。利用单标记点实验设置, 获得了射流火焰流场速度矢量及其浮动值, 结果显示在存在火焰OH背景干扰的情况下, 速度测量不确定度小于2.2 m/s; 利用柱面透镜阵列, 实现了3×20个标记点的速度矢量分布测量。研究结果表明了交叉标记显示方法进行分子标记速度测量的可行性。

针对在发动机实验环境中羟基分子标记示踪速度测量技术受到的强振动干扰问题, 通过实验研究分析了标记激光与不同流场作用时产生的辐射光谱特性, 设计了在实验中同时拍摄标记基准图像和移动图像的振动干扰抑制方法。对于一般流场, 在实验中实时拍摄标记激光瑞利散射作为标记基准图像, 而对于含有煤油大分子碳氢燃料的流场甚至是CH4燃烧场, 用标记激光诱导燃料在OH荧光辐射波段的辐射光作为标记基准图像。在超燃发动机的速度测量应用尝试表明, 两种方案均可以达到抑制振动的目的。在相对干净的流场区域, 前者得到的标记激光图像会受到壁面散射等干扰, 基准位置提取不确定度约为0.06 mm。在流场中未燃燃料含量比较丰富的区域, 后者能够得到清晰的标记基准图像, 基准位置提取不确定度可以降至0.03 mm, 与采用平均方法得到的基准位置提取不确定度相当。

为了实现焊接缺陷的自动检测, 研究一种交变磁场激励下焊缝表面及亚表面缺陷的磁光成像动态无损检测方法。分析了基于法拉第磁致旋光效应的焊接缺陷磁光成像机理, 并结合交变磁场原理推导出励磁变化与动态磁光成像的关系。探索低碳钢板的亚表面焊缝磁光成像特征试验, 验证了所提方法可用于检测焊缝亚表面的未熔合缺陷。最后对高强钢焊缝特征的动态磁光图像进行分析, 采用主成分分析法和支持向量机(PCA-SVM)模式识别方法建立了焊接缺陷分类模型。试验结果表明, 所提方法可以识别高强钢焊件中的焊缝特征(未熔透、裂纹、凹坑和无缺陷), 缺陷分类模型的整体识别率达到92.6%, 能够实现焊缝表面及亚表面缺陷的自动检测。

针对焊缝微小凹陷、未熔合和焊偏等焊接缺陷, 提出了基于磁光成像无损探伤的小波多尺度边缘提取算法及主成分分析-误差反向传播神经网络(PCA-BP)缺陷分类模型; 研究了焊件表面及近表面缺陷的可视化无损检测及分类方法。首先, 通过对焊件施加感应磁场, 利用法拉第磁致旋光原理构成磁光传感器, 获取焊接缺陷磁光图像。然后, 针对焊接缺陷磁光图像存在噪声干扰、对比度低且成像背景复杂等特征, 基于小波模极大值的多尺度边缘信息融合方法, 设计了具有高抗噪性的缺陷边缘检测算法。最后, 通过PCA法对磁光图像列方向灰度变量进行预处理, 得到能表征95%磁光图像列方向灰度变量信息的256个特征点作为输入特征量, 构建了三层BP神经网络模型, 对焊接缺陷样本进行分类。试验结果表明, 所提方法能准确识别微小凹陷、未熔合和焊偏等焊接缺陷, 模型分类准确率可达90.80%。