为进一步提高室外场景无人机深度测量值的精度，提出了基于激光传感器的双目无人机室外场景视觉深度估计方法。利用回波信号方程分解无人机的回波脉冲信号，解决激光传感器接收回波信号时出现的叠加回波问题。依据激光传感器中的激光成像原理，对无人机的回波信号进行小目标检测成像，解决了因邻近目标波形覆盖难以提取小目标的问题。利用反向卷积神经网络重构图像网络，重新设定Skip的作用域用来无缝拼接提取到的图像特征，以此实现双目无人机室外场景的视觉深度估计。试验结果表明，运用该方法估计室外场景深度时，检测到深度测量值与标准测量曲线相近，视差像素比例可以维持在50%以上，且深度估计的评价均优于对比方法。

多模光纤中存在的多个自由度为大容量通信和多参量传感提供了可能, 然而多模光纤中存在的高阶模不仅不稳定、 易耦合和易辐射损耗, 而且导致了布里渊增益谱畸变、 谱宽展宽和布里渊增益峰值降低, 严重劣化了系统的测量精度与传感可靠度。 因此, 研究多模光纤布里渊增益谱的特性和整形优化尤为重要。 首先对多模光纤的布里渊频移和布里渊增益谱特性进行了理论研究, 并与少模光纤、 单模光纤进行对比。 结果表明： 多模光纤的布里渊频移与模式折射率及布里渊散射角有关, 当布里渊散射角不变时, 布里渊频移与模式群编号呈负相关; 当模式群编号不变时, 布里渊频移与布里渊散射角呈正相关。 相比单模光纤, 少模光纤与多模光纤由于受到高阶模的影响, 布里渊增益峰值和布里渊频移较低, 布里渊增益谱较宽。 多模光纤中的高阶模最多, 对应的布里渊增益峰值和布里渊频移最低, 布里渊增益谱最宽。 此外, 分析并设计了两种基于单模光纤的多模光纤布里渊增益谱整形优化方法。 搭建移频本地外差布里渊光时域反射系统, 通过测量比较两种整形优化系统的布里渊增益谱宽及抗弯曲性能, 以评估整形优化程度。 实验结果表明： 提出的两种整形优化方法不同程度地减小了多模光纤的布里渊增益谱宽, 获取的布里渊增益谱有着良好的Lorenz拟合度, 分别为0.974 47和0.987 89。 利用单模环形器结合单模光纤对准熔接多模光纤的方法有更好的整形优化效果和抗弯曲性能, 最小弯曲半径和布里渊增益谱宽分别为2.25 mm和53.12 MHz。

为研究激光功率对铝合金激光-MIG复合焊接过程稳定性的影响，采用高速摄像及NI USB-6251数据采集卡对复合焊接过程中电弧参数、熔滴过渡行为及飞溅产生行为进行了研究。结果表明：随着激光功率增大，电弧峰值电流减小，而峰值电压增大；在4 kW激光功率时，以射滴过渡为主，偶尔发生短路过渡情况，随激光功率小幅增加，短路过渡现象消失；当激光功率增大到5.5 kW时，稳定的一脉一滴过渡中出现了两脉一滴的过渡形式，降低了熔滴过渡稳定性。激光功率增大，金属蒸气对匙孔壁上液态金属剪切力也随之增强，导致匙孔壁上方飞溅产生次数增加。当激光功率为4~4.5 kW时，匙孔后壁飞溅产生次数明显多于匙孔前壁，但激光功率大于5 kW后，匙孔前后壁飞溅次数相当。最后，对匙孔前后壁熔池金属进行了受力分析，并总结了匙孔壁上方飞溅产生的机理。

提出一种基于相移与焦移法的三维面形垂直测量方法，当投影仪变焦扫描被测物体的深度信息时，将三步相移中的三帧条纹图依次连续循环投影到被测物体表面上，相机同步采集对应的条纹图。在计算投影仪每一焦距值对应的条纹图的调制度分布时，利用该焦距位置及其前后相邻焦距值位置处的三帧条纹图近似计算该焦距位置处的调制度分布，并根据调制度值最大值与深度信息的关系重建被测物体的三维形貌。实验结果表明，所提方法的条纹投影量和数据采集量仅占传统三步相移法的1/3，却可获得与传统三步相移法几乎相同的测量精度。在1100 μm测量深度范围内，相移与焦移法对任意位姿斜面的测量均方根误差平均值可达4.98 μm。

针对传统算法依赖于对红外目标与环境背景的精确分离和信息提取, 难以满足复杂背景和噪声等干扰因素下的检测需求。论文提出一种基于改进YOLOv5(You Only Look Once)的复杂背景红外弱小目标检测算法。该算法在YOLOv5基础上, 添加注意力机制提高算法的特征提取能力和检测效率, 同时改进原YOLOv5目标检测网络的损失函数和预测框的筛选方式提高算法对红外弱小目标检测的准确率。实验选取了来自不同复杂背景的7组红外弱小目标数据集, 将这些图像数据集进行标注并训练, 得到红外弱小目标检测模型, 然后从模型训练结果和目标检测结果的角度评估算法和模型的正确性。实验结果表明：改进的YOLOv5算法训练出来的模型, 检测准确性和检测速度对比实验列出的几种目标检测算法均有明显的提升, 平均精度均值(mean Average Precision, mAP)可达99.6%以上, 在不同复杂背景下均可有效检测出红外弱小目标, 且漏警率、虚警率低。

针对连续线性系统的无限时域最优控制的在线实现问题, 在系统动态完全未知的条件下设计了一种在线Q学习算法。基于无限时域最优控制理论中的哈密顿函数与最优代价函数, 构造了连续线性系统的Q函数。采用积分强化学习方法设计了一个Actor/Critic逼近器结构, 在保证闭环渐近稳定性和最优解收敛的同时, 在线估计Q函数的参数。考虑涡轮增压发动机的6阶线性系统模型进行了数字仿真, 结果表明,Critic权重与Actor权重均渐近收敛于最优值, 实现了无模型的最优控制。

针对硅基光学相控阵芯片输出的光束质量受波导刻蚀和键合过程中相位噪声的影响,基于随机并行梯度下降算法以高速单点光电探测器为性能评价函数采集器研制相位控制器,构建一维64阵元硅基光学相控阵芯片光束优化的原理实验系统,实现硅基光学相控阵芯片的快速相位噪声补偿。接着研究相位控制器性能与硅基光学相控阵芯片响应特性匹配关系对光束优化效果的影响,初始光场强度对随机并行梯度下降算法收敛时间的影响,以及环境温度对相位噪声补偿效果的影响。实验结果表明,系统完成单个角度的光束优化时间为0.26 s,优化后的光束各项指标与器件设计吻合。

近年来，脉冲激光飞行时间测距（TOFR）是激光测距领域的研究热点，在工业精密测量、机器人自主运动、无人飞行器控制等领域应用广泛。由于背景噪声、测量电路电学环境、回波脉冲上升时间等因素的影响，脉冲激光飞行时间测量通常存在一定的误差，从而引起测距精度降低的问题。首先介绍了脉冲激光TOFR技术的基本原理，分析了脉冲激光TOFR过程中飞行时间测量误差的形成原因并对误差进行分类。梳理了飞行时间测量误差的各类误差补偿方法及相关最新研究成果，最后总结了现阶段脉冲激光TOFR误差补偿面临的挑战。

采用脉冲激光-MAG复合焊和激光-MAG复合焊两种方法,对8 mm厚、1000 MPa级的B950CF高强钢进行对接焊,对比分析两种焊接接头的显微组织、硬度、拉伸性能以及疲劳性能。结果表明,两种焊接方法得到的焊缝组织均由板条马氏体、贝氏体和少量残余奥氏体组成,粗晶区组织为粗大的板条马氏体,细晶区组织由细小的马氏体和贝氏体组成,不完全相变区组织主要为贝氏体和少量马氏体。两种焊接方法所得焊接接头的硬度分布趋势相似,但硬度值相差较大,焊缝区的硬度均高于母材,热影响区存在软化现象。接头拉伸试样断裂均出现在母材。脉冲激光-MAG复合焊接头的疲劳强度(N_f =10 ⁷)平均值为311 MPa,相比激光-MAG复合焊接头的289 MPa提高了22 MPa,约7.6%。与激光-MAG复合焊相比,脉冲激光-MAG复合焊接头疲劳试样的疲劳源气孔更小,且焊缝组织分布更加无序,均有利于提升焊接接头的疲劳寿命。