目前国内直流电压比例标准最高电压等级为1 000 kV，无法满足电力系统±1 100 kV直流工程特高压直流分压器的溯源需求。针对特高压条件下直流分压器由于测量电阻层径向电压差导致的泄漏电流增加以及外部电场的影响，提出一种分压器对称屏蔽层的设计结构，通过等电位内层屏蔽电阻的设计大大减小测量电阻层的径向电位差，实现测量电阻层泄漏电流以及横向电场的抑制。基于该对称屏蔽层的设计结构，开展电阻温度、电压系数的测量以及温升试验，研制了1 300 kV精密直流电压比例标准，并应用改进电压加法对研制的计量标准进行试验验证。结果表明研制的1 300 kV精密直流电压比例标准扩展不确定度优化至3.8×10-5 （k=2）。
超导量子干涉器件（SQUID）因其极低的噪声水平、极高的电流灵敏度以及低阻抗特性而成为超导转变边缘探测器（TES）等低温粒子探测器读出的唯一选择。针对TES信号读出应用，研制了基于Nb/Al-AlO x /Nb 约瑟夫森结的一阶梯度串联超导量子干涉器件阵列（SSA）。其中，每个SQUID单元的环路、输入线圈和反馈线圈均采用一阶梯度结构来降低外磁场干扰，SQUID环路与输入线圈采用重叠耦合方式、与反馈线圈采用交叉耦合方式。在液氦环境下进行的测试结果表明，含有2个、8个和16个SQUID单元阵列的输入电流灵敏度与反馈电流灵敏度测试值分别为21.5 μA/Φ 0与26.3 μA/Φ 0（Φ 0为磁通量子），均与仿真预测值相吻合； SQUID磁通电压转换系数随着SQUID单元数量的增加而线性上升，而总磁通噪声与SQUID单元数量的平方根成反比；含有16个SQUID单元的串联阵列展现出最优的噪声性能，其总磁通白噪声低至0.34×10-6 Φ 0·Hz-1/2， 总电流白噪声低至7.3 pA·Hz-1/2，器件电流白噪声低至6.8 pA·Hz-1/2，可满足TES的微弱电流读出需求。
全氟磺酸质子交换膜（PFSA-PEM）的力学耐久性对于质子交换膜燃料电池（PEMFC）性能、寿命以及服役的可靠性起着重要作用。采用干湿循环的方法对均质型和增强型质子膜的力学耐久性进行了测试，并对耐久性衰减机理及其影响因素进行了分析，验证了增强材料在PFSA-PEM力学性能、尺寸变化率以及耐久性等方面的影响机制。结果表明：该方法能有效定量表征PFSA-PEM力学强度及弹性模量，并利用热成像给出质子膜局部失效点的空间位置信息，为进一步优化制造工艺参数、提高质子膜的力学性能及耐久性提供了有力依据。
为准确捕获路网中不同交通节点之间的时空关联关系，提出一种基于自适应时空同步建模的交通流预测方法。首先，构建全局节点嵌入和不同子图的偏置生成多个既相互关联又有一定区别的时空子图，将不同的时空子图进行拼接生成静态自适应时空图，从不同的维度上描述路网中不同节点间的时空关联关系。其次，为了更好地建模不同交通节点间动态变化的时空关联关系，设计了一种新的动态自适应时空图构建方法，在有效描述不同交通节点间动态时空关联关系的同时，降低了动态时空图的计算复杂度。最后，在3个来自真实路网的公开数据集上进行测试，测试结果表明：与LSTM、DCRNN、STGCN、ASTGCN、GWN、STSGCN、STFGNN、STGODE、S2TAT等9种基线方法相比，所提方法具有更高的预测精度。在数据集PEMS08上，与最优基线方法S2TAT相比，该方法的平均绝对误差e MAE、平均绝对百分比误差e MAPE和均方根误差e RMSE分别降低了8.65% 、9.25%和6.04%。
针对X射线三维尺寸测量机传统标准器存在的空间限制与测量稳定性问题，对台阶球板标准器的研制及校准方法进行了研究。首先，通过模型仿真结合响应面优化设计了标准器的基座模型，基于聚类算法搭载GUI界面建立了标准器的空间布点模型，研制了用于三维尺寸测量的台阶球板标准器；其次，采用F25微纳坐标测量机进行了标准器的量值溯源，得到其100 mm量值下的不确定度优于1.5 µm；最后，通过测量实验完成了X射线三维尺寸测量机（METROTOM 1500）的示值校准，对于测量结果，采用GUM法、蒙特卡洛法与一致性因子进行了不确定度评定及量传溯源结果验证，结果显示：在20~100 mm的量程内，被测X射线三维尺寸测量机的不确定度U（l sd）=（0.83+0.03L）µm， k=2，一致性因子E N<1。
精度补偿能够在不增加制造成本的前提下提升六自由度并联机器人运动精度。然而，传统的精度补偿方法依赖多维坐标/位姿测量系统，测量精度有限，难以实现高精度补偿。为了提高并联机器人的精度，提出了一种基于一维干涉测量的高精度补偿方法，通过提高测量精度提升精度补偿能力。建立了六自由度并联机器人的相对误差模型，利用一维激光干涉仪测量终端平台的相对距离，构建误差损失函数，通过结合优化算法实现降维误差补偿。实验结果表明：所提方法可将六自由度并联机器人的位置均方根误差从19.74 μm降低至3.82 μm，精度提升了约80.65%。
提出了一种结合尺度不变特征变换描述子-三维形状上下文特征（3D-SIFT）的广义迭代最近点（GICP）优化配准算法。首先，选取汽车涂胶产线上实际涂胶工件作为实验对象，搭建组合式点云数据采集系统对其进行扫描，得到不同类型的胶体点云数据。然后，对采集到的数据进行平面分割、滤波降噪、体素滤波降采样等预处理，获得点云数量适中且仅包含胶体的点云数据。通过融合3D-SIFT 的卡尔曼滤波配准算法进行粗略配准，获得初始变换矩阵。最后，利用GICP算法将断胶、细胶、溢胶3类点云分别与标准点云模型进行精细配准，得到了每组点云之间的精确位姿变换矩阵。为了验证所提方法的有效性，对比了不同方法下的配准效果，并计算均方根误差、统计所用时间。通过对比实验数据，该方法比SAC-IA+ICP算法和SAC-IA+NDT算法在点云配准的精度分别提高了15.3%和18.25%，耗时分别减少了13.31%和49.91%。
以叶片为实例，在迭代最近点（ICP）精配准的基础上，遵循新一代产品几何技术规范（GPS），提出一种引入改进灰狼优化算法（IGWO）的线轮廓度误差评定方法。首先，根据最小区域理论建立线轮廓度评定模型；其次，利用非均匀有理B样条（NURBS）插值拟合出理论轮廓线，并用分割逼近法求算测点到NURBS的最短距离；接着，采用Logistic混沌映射初始化狼群，融合莱维飞行策略更新狼群位置；最后，以ICP参数为变量，基于IGWO并结合分割逼近迭代计算轮廓度误差，同时对比了GA、PSO、WOA三种算法下的计算精度。通过实验计算表明：该方法可用于叶片线轮廓度误差评定，在ICP配准的基础上，轮廓度计算精度提高了26.79%。IGWO相较于GWO收敛速度和计算精度均有所提高，且优于其他算法。
现有乙炔饱和吸收稳频激光系统的稳定度和准确度明显超过波长计校准的需求。为适用于通讯波段波长计的校准，研制了一套集成化乙炔线性吸收稳频激光系统。该系统采用一次谐波线性吸收稳频的方法，使窄线宽单频激光器（DFB）输出的激光频率锁定在13C2H2的194.369 5 THz（1 542.38 nm）吸收谱线上。通过采用光纤输出搭配5.5 cm乙炔气室的光学系统来探测乙炔吸收信号，提高了光学系统的稳定性；同时将光学系统和电学系统集成在一个紧凑的213.2 mm × 128.7 mm × 300 mm的机箱中，通过该集成化的光电结合系统实现乙炔稳频系统的自动锁定功能。研制的这套紧凑、低成本、稳定的乙炔稳频激光器系统，其1 s频率稳定度可以达到2.3 × 10-9，经光学频率梳测量得到该系统的绝对频率值为194 369 563.8（4） MHz。
随着人工智能技术成熟，人工神经网络（ANN）被大量用于从布里渊谱提取布里渊频移（BFS）。对比激活函数为线性函数的ANN（ANN‑P）、激活函数为非线性函数的ANN及经典谱拟合方法，发现 ANN-P准确性与非线性ANN接近，但训练耗时少；其准确性与经典谱拟合算法相当，计算时间仅为洛伦兹谱拟合算法的 0.70%、伪Voigt谱拟合算法的 0.43%。通过理论推导得出基于 ANN-P 的 BFS 误差估算方案，依据该方案、布里渊增益误差、权重矩阵和扫频范围可快速估算 BFS 误差；还推导了线宽、信噪比和扫频点数对 BFS 误差的影响规律。经数值产生和实测不同线宽、信噪比、扫频点数的大量布里渊数据计算，验证了方案和规律的正确性。对于实测谱，所提 BFS 误差估算方案平均绝对误差为 7.99×10⁻² MHz，平均相对误差为 15.87%。
目前，分子间Hamaker常数普遍使用原子力显微镜测量和研究，而对于低压下蒸发纳米薄液膜Hamaker常数的模拟方法鲜有报道。采用分子动力学模拟方法，用活塞法控制压力以使系统维持低压环境，通过固液界面相互作用计算Hamaker常数。结果表明，在设定条件下，薄液膜在7 ns后可达到稳定蒸发状态。根据薄液膜在7~10 ns固液界面相互作用力，计算出50 Å液膜Hamaker常数为1.55×10-21 J，误差仅1.65%；Hamaker常数随液膜厚度增加而减小。此方法也可适用于计算其他固体壁面和液体组合的情形。
针对传统试管计量方法应用于低渗透岩心驱油实验时存在的问题，根据驱油时产出的油水在管线中呈油水段塞式流动的特征，提出基于计算机图像识别的低渗透岩心驱油自动计量方法：以等径透明毛细直管作为出口计量管，用摄像机拍摄其不同时刻的图像，按照油水的颜色特征从图像识别出油水段塞的长度，结合计量管的内径计算出相应时段驱出的油水体积。基于此方法进一步提出岩心出口管线“死体积”校正、流体计量滞后于压力记录处理、驱替结束条件判断等自动驱油实验关键环节的解决方案，设计了自动驱油实验装置。对相同条件下的驱油实验分别采用图像识别和传统方法进行计量。结果表明，图像识别计量方法得出的累产油量与实际驱出总油量近似相等，计量结果可靠；得出的驱替特征曲线形态与传统计量方法的曲线形态吻合，并且能更好地呈现驱替初期和末期采收率及含水率等参数的变化特征。
针对电容层析成像（ECT）中逆问题求解病态性导致重建图像精度低的问题，提出了一种基于卷积长短期记忆网络（LSTM）注意力机制的图像重建算法。该算法利用卷积神经网络（CNN）进行特征提取，引入SE注意力机制（SE Net）加强模型对重要信息的关注度。结合LSTM进行特征预测，能有效改善ECT传统算法的病态性；通过冠豪猪优化算法（CPO）对模型参数进行优化，解决了神经网络算法中存在的模型调参困难问题。仿真结果表明：改进算法（CNN-LSTM-CPO）相比LBP算法、Landweber 迭代算法、1D-CNN卷积网络，改进算法有效提高了重建质量。
气体超声流量计是天然气输气站的关键计量器具，检定法和使用中检验法是判定流量计计量性能的主要方法，基于机器学习的使用中检验方法是解决检定法局限性的有效手段。针对天然气现场应用过程中机器学习算法在模型构建和特征冗余较大，部分检定流量点模型表现欠佳的问题，提出了一种基于特征工程和遗传算法优化的BP神经网络方法。特征选择作为特征工程中的关键，通过综合3种不同类别的特征选择算法对超声流量计性能参数进行分析筛选，在保持关键特征参数和模型性能的基础上，减少冗余特征，将初始的17个特征降至9个；同时利用遗传算法对BP模型的泛化能力进行了优化。研究结果表明，经过优化的模型相较于传统模型表现出较为显著的提升，最高预测准确度提升达33%。
基于单目视觉法，利用数字图像相关法、曲面映射法和扭转位移梯度法对弹性轴静态扭矩进行了测量。采用数字图像相关法计算参考图像与变形图像各子区的像素相对位移量，针对轴体扭转时产生离面位移的问题引入曲面映射法对位移量进行补偿，利用扭转位移梯度法计算得到轴体扭矩值，减少了相机标定步骤和材料非均质性带来的误差。进行了曲面映射法补偿扭转位移前后的对比实验和两点差值法与扭转位移梯度法的对比实验，验证了扭矩测量方法的可行性，加入曲面映射法后，扭矩测量系统的满量程相对误差最高减小了0.28%；应用扭转位移梯度法后，系统的满量程相对误差最高减小了2.55%。对不同轴径轴体进行的扭矩测量实验结果表明：对于不同轴径轴体扭矩的测量，满量程相对误差在±1.22%以内。
光学频率标准（光钟）是当前时间频率领域中不确定度指标最优的频率标准之一。光钟由3部分组成，包括囚禁冷原子或离子的物理系统、用作本振的超稳激光系统以及光学-电控系统，其中超稳激光系统是光钟的核心部件之一，其性能直接影响光钟的短期频率稳定度。在国际计量局关于秒定义修改路线图中，对光钟相对频率不确定度的要求优于2×10-18，这需要光钟的钟激光具有极高的稳定度。为了压窄激光线宽提高超稳激光的稳定度指标，国内外各研究单位对零膨胀系数在室温附近的超稳腔体的长度、形状以及支撑方式等进行了深入的研究。光钟超稳激光系统利用Pound-Drever-Hall稳频技术将激光频率锁定到超稳腔，需要在系统中控制参考腔的内禀噪声和环境噪声。系统总结了影响超稳激光稳定度的热噪声、振动噪声、电噪声等关键因素及控制方法。同时基于超稳激光的原理、结构以及各部分的发展情况，对室温超稳光学腔的研究进展进行了探讨。
传统的机器学习方法中脑电信号通常需要经过繁琐的预处理和特征工程才能进行解码。如何构建一个能够快速、可靠地解码运动想象脑电信号的端到端深度学习网络，成为当前运动想象脑电信号解码研究的关键问题。因此，在结合卷积内滑动窗口裁剪策略（sliding window cropping strategy，SWCS）和时间卷积网络（temporal convolutional network，TCN）的基础上，提出一种新的卷积内SWCS的时间卷积网络，并使用该网络对运动想象脑电信号进行识别研究。该网络利用二维卷积提取脑电信号的浅层特征，使用卷积内SWCS将时间序列划分为多个时间窗口，然后将二维卷积提取的脑电信号浅层特征输送到TCN网络中提取时间序列中更高级的时间特征。在第IV届脑机接口竞赛的数据集上的分类结果表明，卷积内SWCS的时间卷积网络的分类效果优秀。
诺如病毒感染导致急性胃肠炎，对于免疫缺陷的人群危害更加明显。针对诺如病毒GⅡ.2和GⅡ.17，采用慢病毒包装系统，开发了含有ORF2 RNA的假病毒核酸标准物质。建立并优化基于逆转录-数字PCR技术的定量检测方法。2种标准物质具有较好的均匀性和稳定性，标准量值与扩展不确定度分别为 （3.25±0.54） ×103 copies/μL，（3.33±0.74） × 103 copies/μL。标准物质可用于诺如病毒检测试剂盒的性能评价，提高检测结果的准确性与可比性。
