3D打印增材制造技术

对微细结构快速原型（3D打印）精度控制方法、性能预测和可视化测量反馈控制技术进行了深入的研究。着重研究了金属增材过程的传热传质、多物理场耦合计算分析等金属增材成形机理；对金属增材成形中多重热循环中应力变形进行研究，并采用可视化方法对成形精度和变形进行控制；完成3D打印熔滴成形增材制造技术进行电力设备的一体化打印成形，形成了金具3D打印成形系统和动态监视反馈的主动控制软硬件系统。现承担国家重点研发计划“高性能大型金属结构件激光同步送粉增材制造工艺与装备”的涂覆成形工艺和设备研制，进行了光/粉末耦合机制、熔滴与超常熔池冶金动力学行为研究，分析金属增材制造中熔化特性及凝固宏观形貌和微观组织特征，进而对成形样件性能调控机制研究；利用自主研制的SLM平台进行针对航天的金属选区融化技术研究，并自主研制成功了熔滴复合电弧增材制造设备，可完成陶瓷颗粒增强铝基复合材料的熔滴复合电弧的高效增材制造。

基于人工智能深度学习技术进行灌溉施肥智能决测和精准控制技术研究

基于人工智能研究了节水灌溉中作物需水量智能决策技术，提出了基于知识工程的灌溉施肥决策方法，针对灌溉系统决策模型维数高、计算量大等问题，实现了灌溉施肥智能决策的知识获取、表达与管理，构建了面向灌溉施肥的智能预测系统；基于灰色与模糊理论，研究了灰色预测模糊PID灌溉施肥控制技术，解决考虑节水灌溉模型的不确定、大惯性、非线性和大时滞问题。提出了基于模型设计（MBD）的灌溉控制器开发方法，提前完善控制算法设计和预验证，解决水肥灌溉控制算法模型的复杂性和可移植性问题，实现了水肥一体化智能灌溉控制系统的开发应用；将物联网、大数据和云技术多项技术融合，提出了基于SyncML的云安全数据同步技术，使得PC、触摸屏和下位机互相补充数据和通信，实现灌溉施肥决策支持、智能控制技术和灌溉设备系统的高度集成。

智能3D打印技术

对金属增材制造精度控制方法、性能预测和可视化测量控制技术进行了深入的研究，并开展了基于深度学习的增材制造质量调控技术研究；形成了3D打印成形系统和动态监视反馈的主动控制软硬系统，完成基于机器视觉的3D打印沉积层形貌监测、进行基于深度学习的成形特征尺寸识别与嵌入式反馈控制研究，开发出大型金属构件数模再建与自适应动态分层及路径智能决策软件。