本文主要研究多学科交叉的光学工程学术型研究生的培养模式改革，提出了“项目导师组”的研究生培养体系方法，以项目实践的手段优化创新研究生培养的教学模式。通过本项目研究内容推动光学工程学科的校企联动、产学研合作、实践创新项目落实，促进高校与光电行业的学术与科研交流，深化具备实践创新能力的订单式的人才培养教育模式。
现代航站楼的运营中，室内照明系统的运行效果不仅会影响能源消耗，还会对旅客的体验和航站楼的运营效率产生重要影响。因此，本研究聚焦于开发基于人群动态的自适应照明调节模型，该模型能够实时响应航站楼内人群的变化，优化照明强度和分布情况，以达到节能和提高旅客满意度的双重目的。
本文就信息技术在提升照明设备故障运维效率方面的应用展开探讨，以期为照明系统的维护工作提供一种更为高效、智能的方法；同时，展示现代信息技术如何优化照明设备的运维过程，以确保系统的高效与可靠运行。
合理的照明有利于美化城市景观，增强民众安全感，显著提高消费者体验，从而推动经济增长。因此，本文将对城市照明设计在夜游经济中的功能需求、技术创新及其对环境的影响进行深入探讨，以期为实现夜游经济与城市可持续发展的和谐共生提供理论支持和实践指导。
隧道照明全天24 h工作，且总负荷较大，对灯具的能效和可靠性具有较高要求。高效能可降低隧道照明的用电负荷，减少隧道工程成本和维护成本。直流供电可省掉AC转DC的电路转换部分，显著提高供电效率。同时，直流供电的电路系统拓扑更简单，比交流供电系统的故障率和维护成本更低，系统可靠性更高，能更好地满足隧道照明的全天供电需求。在安全性上，直流比交流更安全。新能源通常为直流电，如太阳能等，同时直流供电也能更好地兼容新能源系统，不用经过“新能源—逆变交流—转换直流”过程，在节省系统成本的同时，也能进一步提升效率。此外，隧道照明通常还涉及应急照明需求，而直流供电可以无缝对接应急照明系统。
全球对能源的需求日益增加的同时，也出现了日益严重的能源消耗与环境污染问题。光伏发电是一种具有广阔应用前景的清洁可再生能源。本文拟开展基于光伏发电的智能照明控制系统研究，分析其在节能减排、可持续发展等方面的显著优势，为其在照明领域的推广及应用提供理论支撑。
在环境可控的密闭植物工厂内，将定植后的生菜全生育期均分为3个生长阶段，分别用生长前期、生长中期和生长后期表示，每段7 d,共计21 d,以恒定供光模式(CK,200μmol·m-2·s-1)为对照，在生菜生长前期、中期和后期研究了5种动态供光模式(L1处理，前期、中期、后期光强设置为100μmol·m-2·s-1、100μmol·m-2·s-1和400μmol·m-2·s-1;L2处理，前期、中期、后期光强设置为100μmol·m-2·s-1、150μmol·m-2·s-1和350μmol·m-2·s-1;L3处理，前期、中期、后期光强设置为100μmol·m-2·s-1、200μmol·m-2·s-1和300μmol·m-2·s-1;L4处理，前期、中期、后期光强设置为100μmol·m-2·s-1、250μmol·m-2·s-1和250μmol·m-2·s-1;L5处理，前期、中期、后期光强设置为100、300和200μmol·m-2·s-1)对水培生菜生长、营养品质和抗氧化系统的影响。结果表明：生长前期，低光强处理显著降低了生物量和抗氧化物质含量；生长中期，随光强升高，抗氧化物质含量显著得到提高，活性氧含量也得到显著提升；生长后期：L1处理在满足生菜产量的同时显著提高了可溶性糖、可溶性蛋白、淀粉、抗坏血酸（AsA）、总酚和类黄酮的含量且植株抗氧化能力达到最高水平。相同能耗条件下，在保证生菜生长前期和中期正常生长前提下适当降低光强，在生长后期适当增加光强能够显著提高生菜营养品质和抗氧化能力。总之，在相同日累计光积分（Daily Light Integral, DLI）条件下，L1处理对其生物量无显著提高，但能够明显改善水培生菜的品质，LED红蓝光生育期光强变化模式运用于植物工厂对提高生菜品质的潜力较大。
伴随联合国、欧美等国家对工业大麻种植及其药用成分大麻二酚(CBD)使用的逐步合法化,全球工业大麻种植和CBD产业发展迅速。除了露地大田栽培以外,规模各异的工业大麻室内栽培方兴未艾。植物工厂作为设施园艺的最高发展类型,借鉴植物工厂园艺作物生产的成功技术装备模式,工业大麻植物工厂栽培具有可行性且势在必行,迫切需要基于工业大麻的生物学特征进行专用LED生长灯及环境控制系统的研发。本文综述了工业大麻室内栽培主要电光源类型,强调了植物工厂工业大麻生产LED照明系统研发原则和品种差异性。
介绍地铁动力照明系统的设计和技术发展，从人工控制到时序控制，再到自动调光控制和EIB智能控制，探讨了地铁照明系统所经历的技术性变革。通过采用BIM技术，智能照明控制系统能够实现照明数据的采集、分析和存储，提高照明控制的科学性和效率。同时，单灯控制和光导照明技术的应用进一步丰富了照明设计手段，提升了照明系统的节能性和环保性。智能照明控制系统通过定时控制、场景控制、传感器控制等多种手段，实现了照明系统的精细化管理，提高了能源利用效率，降低了运营成本，为乘客和工作人员创造了一个安全、舒适的照明环境。
将大数据技术应用于照明控制系统，可以通过对海量数据的分析优化照明策略，预测和响应环境变化，实现更为精细和智能的照明管理。因此，本文将探讨大数据驱动下的照明控制系统设计与实现，以期为照明系统的优化提供新的思路。