Mo/Si多层膜是13.5 nm极紫外波段理想的反射镜膜系，它与极紫外光源的结合使得极紫外光刻成为了目前最先进的制造手段之一。极紫外光源的实际应用对Mo/Si多层膜提出了高反射率、高热稳定性、抗辐照损伤、大口径等诸多要求。针对极紫外光源用Mo/Si多层膜面临的膜厚梯度控制和高温环境问题，利用掩模板辅助法对大口径曲面基底上不同位置处的多层膜膜厚进行修正；选择C作为扩散阻隔层材料，对磁控溅射法制备的Mo/Si、Mo/Si/C和Mo/C/Si/C三种多层膜在300 ℃高温应用环境下的热稳定性展开了研究。研究结果表明：通过掩模板辅助的方式能够将300 mm口径曲面基底上不同位置处的Mo/Si多层膜膜厚控制在预期厚度的±0.45%以内，基底上不同位置处Mo/Si多层膜的膜层结构和表面粗糙度基本相同；引入C扩散阻隔层后，经过300 ℃退火，Mo/Si多层膜的反射率损失从9.0%减少为1.8%，说明C的引入能够有效减少高温对多层膜微结构的破坏和对光学性能的影响，提高了多层膜的热稳定性。

以沉积在Si［100］基底的Mo/Si多层膜为例，通过透射电镜（TEM）测量了多层膜在不同倾转角度下的界面结构，并提取了多层膜的周期厚度以及单周期中Mo层和Si层的厚度。结果表明：样品沿α方向倾转时，Mo层和Si层的测量厚度几乎没有变化，但界面粗糙度增大，这是由于旋转时薄膜的厚度方向始终与电子束垂直，而电子束穿过的TEM样品厚度Z增大；样品沿β方向倾转时，由于倾转时样品截面与电子束不垂直，造成伪影严重，无法区分Mo层和Si层，多层膜的测量总厚度随倾转角的增大先增大后减小。此外，提出了样品沿β方向倾转后测量薄膜厚度的计算公式。对于较薄的薄膜，随着倾转角β的增大，测量厚度增大；对于较厚的薄膜，随着倾转角β的增大，测量厚度先增大后减小。薄膜厚度t₀越小，沿β方向倾转后测量厚度的相对误差越大。当TEM样品厚度Z为10 nm时，沿β方向倾转后测量厚度的相对误差较小。

海上溢油事故不仅造成极大的石油资源浪费, 而且严重威胁生态环境。 因此, 利用荧光光谱对油膜厚度进行快速无损检测对于有效评估溢油量有重要意义。 基于激光诱导荧光(LIF)技术对海水表面0#柴油、 5#白油油膜的荧光光谱进行检测, 进而实现对油膜厚度的量化分析。 首先使用SG平滑滤波对原始光谱数据进行预处理以减少原始光谱中的背景噪声。 然后采用间隔随机蛙跳算法(IRF)结合变量子集迭代优化法(IVSO)对获取的全光谱数据进行波长选择以剔除冗余变量, 将经过二次筛选出的光谱特征波长作为偏最小二乘回归(PLS)的自变量输入数据建立油膜厚度反演模型。 该方法第一步利用IRF从全光谱数据中筛选出特征波段, 再利用IVSO对特征光谱波段组合进一步筛选出特征波长变量, 从而有效提高优选出的特征波长建立油膜厚度反演模型的预测能力和稳定性。 将IRF-IVSO与全光谱及移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)、 间隔随机蛙跳算法(IRF)、 变量组合集群分析法(VCPA)、 变量子集迭代优化法(IVSO)四种波长优选方法进行对比, 发现IRF-IVSO筛选出0#柴油数据和5#白油数据的特征波长数量分别占全光谱数据的4.48%和19.40%。 将全光谱及上述波长优选方法筛选出的特征波长作为输入建立PLS模型进行分析讨论。 结果表明, 特征波长选择方法结合PLS所建立的不同模型预测能力和效率较全光谱有明显提高。 其中, IRF-IVSO结合PLS所建立的油膜厚度反演模型预测效果最优, 该模型可以实现对厚度分别为0.141 5～2.291 8和0.052～0.980 mm的0#柴油及5#白油油膜的有效反演, 柴油油膜测试集相关系数RP可达到0.961 1, 测试集均方根误差RMSEP为0.137 5, 白油油膜测试集相关系数RP可达到0.971 2, 测试集均方根误差RMSEP为0.079 0。 该研究表明, IRF-IVSO通过结合区间波段筛选和单一变量选择能够有效而稳定地筛选出特征波长变量, 结合PLS建立的油膜厚度反演模型能够实现可靠预测。

塑料薄膜是我国塑料产品中占比五分之一的大宗类型, 在厂家生产时最重要的指标之一为塑料薄膜厚度, 如何准确、 快速、 方便地测量塑料薄膜厚度是一项具有重大经济价值的研究课题。 为验证X射线吸收光谱法测量塑料薄膜厚度的可行性, 制作了不同厚度的聚乙烯塑料薄膜实验样本, 设置30 kV的管电压以及1 μA的管电流激发X射线, 照射不同厚度的塑料薄膜样品, 用X射线探测器采集空白光谱数据和不同样本的原始X射线吸收光谱数据, 得到各光谱在256个通道中的光子强度。 在数据分析过程中, 为达到数据降维的效果, 选择主成分分析法处理所采集的数据; 再将维数降低后的新数据集分两次分析, 一次直接进行机器学习, 另一次进行归一化处理后再进行机器学习。 在机器学习中, 其中的70％作为训练集, 剩余的30％作为测试集, 输入数据为各组样本X射线吸收光谱, 输出数据为模型预测的塑料薄膜厚度。 同时, 为降低随机性导致的误差, 多次训练, 以平均的准确率来评价厚度估计的效果。 最后, 对比分析实验数据的结论是, 当误差包容度设置为50 μm时, 使用归一化处理后经机器学习的X射线吸收光谱法测量塑料薄膜厚度的准确率可以达到98.4％。 同时, 只要增加原始光谱数据的样本数, 并有效规划不同厚度的采样分布, 理论上可以大大提高该方法的精度, 而且可以推广到其他材料的测厚任务。 与市场上的其他测厚方式相比, X射线吸收光谱法测厚具备无损检测、 快速检测以及适用范围广的优势, 这对于丰富厂家生产线以及相关监管部门的塑料薄膜测厚技术、 提高测厚效率、 提升测量准确率具有较好的应用前景。

建立了平面型三级行星夹具膜厚均匀性数学模型, 根据该模型编写计算机仿真程序, 研究了1.8 m大口径镀膜机使用平面型三级行星夹具的膜厚均匀性问题。以光驰OTFC-1800-DCI型镀膜机为仿真对象, 分析了蒸发源特性、行星夹具倾角和行星轨半径对膜厚均匀性的影响。仿真计算结果表明: 行星夹具倾角是影响平面型三级行星夹具膜厚均匀性的主要因素, 当行星夹具倾角α=64°时, 膜厚分布最为均匀, 不均匀性为0.1%。行星轨半径对膜厚均匀性也存在影响, 当行星轨半径在665 mm时, 膜厚分布最为均匀, 膜厚不均匀性控制在1％以内。平面型三级行星夹具膜厚分布理论模型对实际镀膜工作有一定的指导意义。

为了实现水体表面油膜厚度的快速测量分析, 以266 nm的激光作为探测系统的激发光源, 基于激光诱导水拉曼散射光谱检测技术, 通过获取不同种类不同厚度油膜存在下水拉曼光谱信息, 建立油膜厚度反演模型。采用高斯函数拟合法校正了荧光光谱对拉曼光谱的干扰。 然后根据水拉曼抑制法结合非线性最小二乘优化算法, 建立油膜厚度反演模型。结果表明: 对92#汽油、 0#柴油、 美孚机油20w-40、 壳牌润滑油10w-40、 采埃孚变速箱油AG6和原油油膜能探测到的油膜厚度范围为0.19~379.22 μm。 采用水拉曼光谱-油膜厚度反演模型预测油膜厚度的平均相对误差在8.14%~15.81%之间。 该方法能实现实验室条件下对微米级油膜的测量。

在保持混凝土胶材总量、水胶比不变情况下，设计了不同砂率、不同种类砂搭配的混凝土配合比，通过测试混凝土扩展度、扩展时间(T500)，结合浆膜层厚度(PFT)、水膜层厚度(WFT)计算，详细分析了PFT、WFT与新拌混凝土流动性的关系。结果表明，混凝土流动性受PFT和WFT的影响较大，且不同种类砂搭配制备混凝土的流动性、PFT、WFT均存在较大差异。混凝土扩展度随PFT、WFT的增加而增加，且关联度较高，T500随PFT、WFT的增加而减少，但相关性较差。PFT、WFT的变化主要源于机制砂石粉含量、细度模数以及骨料空隙率的变化，当石粉含量过高时，虽然会引入更多浆体使PFT增加，但同时也会引起体积水胶比减小，比表面积增大，导致WFT变小，混凝土流动性反而变差。