近年来，基于深度学习的各类机械设备健康管理模型取得了显著进展。然而，现有模型参数规模小，通常只能接受特定采频、转速、模态的数据，针对齿轮、轴承等特定零部件，执行监测、诊断、预测等特定任务，且难以适应新场景，缺乏持续进化能力。随着高端设备精密性、复杂度的不断提升，工业场景对高通用、易扩展、可进化的“一站式”健康管理服务需求日益迫切。受近年来ChatGPT等语言大模型在数据、任务、场景等方面通用化发展趋势启发，提出了面向机械设备通用健康管理的智能运维大模型。首先，将多模式数据通过角度域重采样和数据分割统一编码为词元序列；然后，输入基于Transformer的基底模型，提取健康信息和退化信息至特定词元；最后，将这些特定词元用于执行下游的监测、诊断、预测等多种任务。在故障数据和长期退化数据上对提出模型的基准性能、多任务协同性能和扩展性能进行了验证，结果表明：提出的智能运维大模型能够在轴承、齿轮等多种对象上联动实现状态监测、故障诊断和寿命预测；诊断与预测多任务能够有效协同，互相促进性能提升，相较于单任务模型表现更为出色；在小样本学习、持续学习等场景下，模型能够实现快速适配部署并持续进化。因此，提出的智能运维大模型具有高通用性、易扩展性、可持续进化等特点，有望为机械设备提供通用化“一站式”健康管理服务。

当前人形机器人技术正在加速演进，已成为全球科技创新与产业升级的新高地。在“人本智造”理念下，人形机器人作为具身智能的重要代表，具有广阔的发展前景。针对人形机器人技术多学科交叉、体系复杂与高度集成的特点，结合该领域的最新研究成果与发展动态，综述人形机器人的技术现状及发展趋势。首先，介绍人形机器人的定义与发展历程，从技术水平、产业格局、政策支持等方面描述国内外现状，对比总结典型技术发展特征与产品特色。重点剖析了核心零部件、环境感知与场景理解、步态控制与灵巧操作、具身智能与大模型、人机共融与交互、操作系统与工具链等关键核心技术，讨论其实现途径与当前研究进展。进而，介绍人形机器人在特殊服役环境、智能制造、家庭及社会服务等领域的典型应用，并探讨其在新兴应用领域的拓展潜力。进一步，围绕技术瓶颈和应用难题，分析当前人形机器人发展面临的主要挑战。最后，针对以人形机器人为代表的具身智能在多模态垂直大模型、高算力仿真训练平台以及安全与伦理等方面的发展趋势进行了展望。希望在总结把握人形机器人前沿技术发展动态的同时，为相关研究人士提供参考与启发，助力推动我国人形机器人技术进步与产业化发展。

受轮轨激励和复杂振动传递路径的干扰，轴箱轴承的微弱故障特征易被强背景噪声所湮没，难以有效提取。为此，基于高速列车单轴滚振台，开展轮轨激励下轴箱振动响应特征及故障诊断方法的研究。首先，通过开展速度等级在50～300 km/h范围内的高频激励试验，采集轴承健康状态、踏面损伤、轴承含外圈故障等条件下轴箱垂向振动响应数据，并对其时域波形、傅里叶频谱和包络谱等特征进行对比分析。分析结果表明：随着速度等级升高，系统的背景噪声逐渐增强，轴箱轴承故障特征逐渐被湮没；踏面损伤会激起周期性的瞬态冲击，在频域具有明显的稀疏性，表征为以转频为间隔的谐波簇，进一步加剧了轴承故障特征提取的难度。随后，在此基础上，提出一种倒频谱预白化与快速谱中值峭度图相结合的方法，用于轴箱轴承故障特征的最优共振参数识别，可以同时避免随机冲击和踏面损伤诱发的周期性冲击的影响。最后，通过试验信号对所提方法的有效性进行了验证。

碳纤维增强树脂基复合材料(Carbon fiber reinforced plastic，CFRP)具有高比强度、高比模量、可设计性强、耐腐蚀耐疲劳等优良特性，在航空航天、交通运输、风电能源及医疗等领域广泛应用。然而，其各向异性、非均质性、层间强度低和温度敏感性增加了加工难度，传统机械加工方法存在刀具磨损严重、加工表面质量及尺寸精度难以控制等问题，易产生分层、毛刺、纤维脱粘和表面空洞等加工缺陷，严重降低碳纤维增强树脂基复合材料构件的服役性能和可靠性。针对上述挑战，特种加工技术逐步受到研究和应用。针对激光束加工、电火花加工、水射流加工和超声振动加工四个最为广泛应用的特种加工技术展开综述，详细介绍各个特种加工技术的优势与存在的挑战，对缺陷形成机理进行分析，并总结缺陷抑制方法，最后归纳各特种加工技术的适用场景并得出结论展望未来研究。综述表明：与传统机械加工相比，特种加工在微细结构、高精度、复杂形状工件加工方面展现出独特优势；但是其材料去除率显著低于传统机械加工，因此在大批量加工中仍难以完全替代传统机械加工。未来研究应着重探索特种加工工艺优化、特种与传统加工的复合工艺、专用化与智能化装备开发等方面，同时关注电子束、离子束等其他特种加工工艺的潜力。特种加工技术将对提升先进复合材料加工的精度与效率有着重要意义，将推动高性能材料朝着更广泛的应用场景迈进。

受电弓滑板与接触网线滑动接触是列车在运行过程中获取电能的主要手段，其受流质量和可靠性直接关系到列车运行成本和安全。对近年来国内外围绕受电弓滑板摩擦磨损性能开展的相关研究和成果进行总结，阐述受电弓滑板的主要磨耗机理；分析相对滑动速度、接触压力、载流条件、弓网结构参数、运行环境等关键因素对磨耗的影响；列举受电弓滑板材料的演化历程，重点介绍目前广泛应用的各类铜基增强材料及其摩擦磨损性能。分析结果表明，在轨道交通高速、重载的发展趋势下，受电弓滑板磨耗成为不可忽视的重要内容，目前已经形成一定的试验研究和材料开发应用体系，但仍然面临一些问题，需要国内外学者开展进一步研究，如受电弓滑板磨耗综合评估方法、极端环境工况下受电弓滑板的磨耗行为、主动控制技术及耐磨材料的应用。

减阻表面在航空、航天、航海等众多领域因发挥着减少能耗的重要作用而受到越来越多的关注，如何实现高效减阻具有重要意义。自然界中的动植物经过上亿年的自然选择形成了许多具有低阻特性的表皮结构，模仿鲨鱼等低阻生物制备的仿生微纳结构表面为高效减阻提供了新思路。本综述系统总结了仿生微纳结构减阻表面的研究进展，梳理了鲨鱼和其他鱼类启发的减阻表面的形貌特征及减阻机制，阐述了高能束流加工技术、表面刻蚀加工技术、超精密机械加工技术、3D打印技术、生物复制成形技术等减阻表面的制造技术，并简述了现有仿生减阻表面在航天、体育赛事、管道输送等方面的实际应用情况。最后，基于研究进展、制造技术和实际应用的分析，总结了仿生微纳结构减阻表面的突出优势，并凝练了仿生微纳结构减阻表面制造技术所面临的现状和挑战。

随着气体静压润滑技术的不断发展及兼容真空工作环境的迫切需求，基于密封设计的真空气体静压轴承已成为近年来的研究热点之一。因其具有高动态、低摩擦、高精度和无污染等优势，在精密加工、检测等领域有着良好的应用前景。从真空气体润滑方式、结构优化及实验研究等三方面入手，详述了真空气体静压轴承的国内外研究现状。对比了真空气体静压轴承相较于传统气体轴承的优缺点，同时归纳了真空气体静压轴承的常规密封方法及高效抽排方式。在此基础上分析了真空气体静压轴承在设计中存在的支承特性、结构设计、加工工艺等关键技术问题，并对真空气体轴承未来发展趋势进行了初步展望，为真空气体静压轴承的设计提供相应依据。

疲劳是循环载荷作用下机械结构最常见的失效模式之一。受源自材料、载荷、尺寸等方面的多源不确定性因素影响，疲劳损伤演化往往呈现不容忽视的分散特征。尤其，当计算对输入的细微变化极其敏感时，参数在合理范围波动所导致的疲劳寿命差异可达千倍。此时，传统确定性模型耦合安全/分散系数的设计准则不再适用，亟待发展可有效量化描述疲劳行为分散性的概率模型，以面向现代结构工程领域基于可靠性的最优化设计发展趋势，满足设计冗余度检测以及检修周期、维护间隔及除役条件确定等需求。为促进概率疲劳研究发展、凸显其在疲劳可靠性设计中的重要性，概述了概率疲劳研究背景、疲劳分散性来源、疲劳行为分散特征、疲劳可靠性等基本要素及该方向研究前沿，最后结合全文内容作出总结。

电弧增材制造技术作为一种低能耗、可持续的绿色制造技术，极为适合大型复杂构件的低成本、高效制造。然而，复杂结构和高性能构件的制造需求对电弧增材制造装备系统提出了很大的挑战。目前，电弧增材制造装备系统的成形精度、质量以及稳定性限制了其进一步发展和应用。阐述电弧增材制造的技术原理，从机构自由度、成形精度和质量、成形效率以及热输入控制等方面总结了电弧增材制造装备系统的发展现状，并结合电弧增材制造技术在工业制造领域的应用实例探讨其广阔的应用前景，最后展望该领域未来的发展方向。通过对装备系统与应用进展的阶段性总结，旨在促进电弧增材制造的进一步工业化应用。

磨料水射流作为一种“冷柔”加工技术得到越来越广泛的应用，尤其在热敏及新型材料加工领域有很好的应用前景，是解决难加工材料零件制造难题最有效的技术之一。自磨料水射流加工技术问世以来，全球学者开展了大量的研究工作，对高压和超高压磨料水射流技术背后的科学问题取得了较好的理解，也使得磨料水射流加工成为比较成熟的先进制造技术。为了促进以后的研究和研发工作，分析、讨论和总结了磨料水射流加工领域前期的研究工作，涵盖高压水射流和磨料水射流的形成原理以及流场和冲击特性、射流冲击区的流体力学特性和能量传递规律、冲蚀导致的材料微观去除机理和宏观切口形成机理，以及新技术和新工艺，从理论、技术和工艺层面为后期研究提供支持。最后，对磨料水射流技术未来的发展以及研究方向提出作者的见解。

针对目前变刚度关节多采用主动驱动的问题，提出了一种被动变刚度下肢外骨骼。首先，基于下肢行走基本规律，设计了一款变刚度关节，能够根据行走步态改变关节输出刚度；其次，建立该关节的理论模型，分析关节扭矩和刚度特性；最后，建立人机耦合模型进行动力学仿真，分析关节不同初始角度对外骨骼输出扭矩和刚度特性的影响，得到关节最佳初始角度。结果表明，关节初始角度为2.5º时，外骨骼的输出扭矩结果最佳，同时它的刚度变化范围最大，此时外骨骼可以承担更多的载荷。

预测性维护通过及时诊断或预测设备状态来减少不必要的维护，深度学习方法可以从设备特征参数映射到设备的状态来实现上述过程。设备种类繁多与设备多工况时的预测性维护实现，对深度学习方法也提出了更高的要求，合理的选择深度学习方法是至关重要的。论文阐述了深度学习在预测性维护中的发展历程与最新应用，以期进一步推动预测性维护在更多设备上进行应用，提高预测性维护应用中深度学习方法的准确率，最后，对预测性维护中深度学习方法的未来发展进行了展望。

冷链运输是指在整个供应链中，保持货物在低温条件下从一个地点运输到另一个地点的过程。其主要应用于食品、制药、生物医药等行业以确保货物的品质和安全性，而运输的合理规划对于降低物流成本、减少碳排放、提高运输效率具有重要意义。建立了冷链物流运输路径优化的数学模型，考虑了不同客户点之间的距离、服务时间窗、货物需求等因素，以达到包括固定成本、运输成本、制冷成本等运输总成本最小的目标。然后采用改进海鸥算法对该模型进行求解，该算法是一种基于仿生学的优化算法，模拟了海鸥觅食时的行为，算法具有全局搜索能力和自适应性。在算法实现过程中，考虑了迭代参数设置和收敛性控制，以避免陷入局部最优解，确保实验结果的可靠性和高效性。通过实验算例的应用及不同算法对比分析，验证了基于改进海鸥算法的冷链物流路径优化方法的有效性。

为实现猪胴体中段肋排的精准自动化分割，提出了一种基于改进YOLOv11-Pose算法的肋排轮廓关键点识别方法。针对现有算法在识别速度、学习效率和检测精度等方面的不足，创新性地将CBAM注意力机制中的CAM注意力子模块替换为Biformer中的Bi-level routing机制，以提升模型的运行效率和识别精度。实验结果表明，改进后的模型在多个性能指标上均取得显著提升。在关键点检测任务中，mAP（0.5）达到0.995，较原版模型提升2.37%；在mAP（0.5-0.95）指标上提升0.97%。目标框预测精确率达到0.983，相较于原版提高2.82%。召回率提升至96.5%，相较于原模型提高7.8%。同时，改进模型在保持模型大小不变的情况下，训练时间缩短8.46%，进一步提升了模型的计算效率。可视化结果表明，改进后的模型能够精准识别猪胴体中段肋排的轮廓，并精确预测五个关键点，为后续自动化分割任务提供了可靠的技术支持。研究结果表明，该方法能够在保证高精度的同时提高计算效率，为智能化猪肉分割技术的发展提供了新的解决方案。

工业现场大规模设备数据通讯的应用场景，需要低时延、大容量和高速率的数据通讯解决方案。对比了主流蜂窝物联技术，提出了基于5G轻量化技术RedCap的工业现场数据采集技术方案，设计了一种基于5G RedCap技术的数据通讯终端，并经过测试验证了可行性。基于5G RedCap技术的数据通讯终端能很好地满足工业现场数据通讯需求，在工业物联网领域具备了推广应用价值，将推动蜂窝物联网向端网协同方向发展和演进。

碳纤维增强树脂基热固性复合材料(简称“热固性复材”)/金属叠层结构是高端装备常见的结构形式，一体化钻孔是实现叠层结构连接装配的重要环节之一。然而，热固性复材和金属的物化属性差异显著，一体化钻孔时损伤频发，难以满足工程领域的迫切需求。为此，热固性复材/金属叠层结构的高质高效一体化钻孔技术近年来备受关注，学术和工程领域的相关人员开展了大量有价值的研究工作。从热固性复材/金属叠层结构界面区域共切削去除行为、钻孔力热与切屑行为、低损伤钻孔刀具和低损伤钻孔工艺四个方面，综述了叠层结构一体化钻孔技术的研究进展。首先，详细介绍了叠层结构界面区域共切削去除行为在宏观和细观尺度上的研究进程，其次分析了叠层结构一体化钻孔过程中轴向力、钻削温度和切屑的演化行为和变化规律，然后归纳了叠层结构低损伤一体化钻孔刀具的发展历程，进一步阐述了叠层结构一体化钻孔工艺参数、冷却和振动辅助等工艺对钻孔质量的影响机制，最后展望了热固性复材/金属叠层结构一体化切削理论、钻孔技术和钻孔装备等方面的发展机遇和面临挑战。

薄膜双向拉伸生产线的核心之一是张力控制，它直接决定了生产出的薄膜的质量。针对双工位收卷转塔在换卷作业的过程中由于转塔翻转产生的薄膜张力变化影响成品膜质量的问题，提出一种前馈速度补偿策略。该策略通过直接对换卷作业过程中转塔翻转对薄膜产生的叠加速度进行计算，并根据计算的叠加速度关系式设计一个基于前馈-PID的张力控制系统，并通过与传统PID控制器进行仿真实验对比。结果表明，该系统具有良好效果，提高了薄膜的得率。

由于制造误差、定位误差、接触变形和表面质量不一致等因素的综合影响，装配接触力呈现随机扰动现象，导致具有接触丰富特点的自动装配发生卡阻、不符合工艺要求，甚至损坏零部件。最新研究表明，在解决接触丰富的自动装配问题时，基于学习方法进行装配接触控制是最有效的途径之一。鉴于目前强化学习方法在接触丰富的机器人装配中取得了显著性进展，基于机器人自动装配领域的研究现状，对具有接触丰富特点的装配特征进行分析和统计，提出甄别接触丰富装配的判别指标。通过对相关研究领域文献的分析，将机器人自动装配过程中的接触力控制技能学习方法分为基于强化学习的接触控制方法、面向奖励工程的接触控制方法和模拟到现实的接触控制方法等三大类，并对这三大类方法分别进行综述和分析。最后，对接触丰富的机器人自动装配控制技能学习的未来发展趋势进行了分析和展望。

齿轮传动系统是装备制造业中不可或缺的重要部件，随着海洋、航空、交通、能源等领域高端装备服役环境日益复杂，高转速、高负载、剧烈扰动等极端工况时有出现，导致齿轮传动系统振动噪声激增，直接威胁高端装备的整机可靠性、舒适性和隐蔽性。因此，齿轮传动系统的动力学性能已成为制约系统和整机运行性能的关键，迫切需要围绕齿轮传动系统的动力学性能开展设计。在广泛调研国内外研究成果的基础上，归纳了现有的齿轮传动系统动力学性能分析手段，梳理了影响系统动力学性能的若干内外激励因素，强调了多源内外激励和不确定性因素对系统动力学性能的潜在影响，总结了齿轮传动系统动力学性能指标的单目标优化设计、多目标优化设计及不确定性/稳健性优化设计方法，介绍了齿轮传动系统动力学性能分析与设计方法在船舶、航空航天、轨道交通、风电、机器人等场景下的应用现状，探讨了系统动力学性能设计的未来发展方向。有助于全面构建齿轮传动系统动力学性能设计体系，对改善齿轮传动系统振动噪声特性、提升齿轮传动系统综合性能具有借鉴意义。

随着电动汽车保有量的持续增长和车网互动技术的不断发展，亟需电动汽车双向充放电接口的研究与开发。凭借便捷、灵活、互动能力强等优势，双向无线电能传输系统得到了日益广泛的关注。综述了电动汽车双向无线电能传输系统的重要技术、研究现状与发展趋势。从系统的结构组成和关键技术出发，首先，总结了基于两级式和单级式功率变换的主功率拓扑的相关研究。其次，对比了主流的补偿拓扑及特性，分析了补偿网络与互操作性的关系。再次，归纳了系统建模和控制方法，梳理了效率优化策略的发展脉络，汇总了无线信号传输的相位同步技术。最后，针对现有研究的局限性，提出了技术的发展趋势和研究思路；以期促进双向无线电能传输系统在电动汽车领域的技术创新及推广应用。

齿轮是众多装备的关键基础零件，其加工工艺水平对提升各行业的装备性能具有重要意义。强力车齿属于新兴的齿轮加工方法，具有高效精密、绿色干切等显著优势，已成为新能源/燃油汽车变速装置、机器人减速器、行星传动装置上复杂精密齿轮加工的首选工艺。因此，从车齿加工的齿轮几何学理论出发，阐述了基于交错轴无侧隙啮合车齿理论与基于双自由度线面共轭车齿理论的区别，梳理了几种典型结构的车齿刀具设计原理与方法，分析了车齿切削机理和工艺参数对刀具使用寿命和齿面加工精度的影响，指出强力车齿技术的发展现状以及目前存在的问题，提出了车齿技术的主要研究重点。

为了解决室内机器人路径规划中A^*算法效率低、冗余点多、无法动态避障的问题，提出了一种结合优化的A^*算法和动态窗口法的融合算法。在启发函数中引入父节点到目标点的距离，增强算法启发性；量化障碍物信息，设计障碍率函数动态调整启发函数权重；增加转弯代价，减少路径中不必要转弯；设计冗余点删除策略，删除冗余点、保证静态路径全局最优。加入越位角度，灵活选择A^*算法的关键节点作为动态窗口的局部目标点，避免路径陷入局部最优。实验结果表明，改进融合算法提高了搜索效率，降低了路径长度，解决了动态窗口法陷入局部最优问题，实现了实时避障。

欧盟工业5.0赋予了智能制造新的时代内涵——以人为本，促进了人本智造(以人为本的智能制造)的快速发展。作为人本智造的核心范式之一，人机协作已成为近年来工业制造领域的研究热点。因此，对人机协作的过去和未来进行全面分析：梳理人机关系发展与演变，探讨人机协作模式的迭代与融合，归纳人机协作在多个领域的典型应用，展望人机协作未来发展愿景与技术突破方向。从工业化发展历程与人机共情程度的耦合关联中，阐述人机关系的发展与演变过程。基于人机关系及其协作特点，对制造系统人机协作模式的迭代与融合进行分析与总结。归纳人机交互、人机协同和人机共生三种人机协作典型模式在产品装配、机器人控制、自主驾驶等领域的应用，讨论不同人机协作模式在实际应用中存在的不足与挑战。展望人机协作未来愿景与发展方向，探讨未来人机协作时代需要突破的新技术、新理论，以期促进制造系统人机协作迈向人本智造新的层级。

超精密测量是指准确度优于100 nm量级的测量。高端制造通常需要在超精密量级上，例如将光机分成数十个系统、上千个零部件高度集成、协同工作才能实现。因此，超精密测量是建立国家测量体系和完整制造连、产业链的基石，是装备制造业向中高端跨越的必要条件。在超精密测量技术体系中，直线/回转运动基准就像是仪器装备的骨骼，其精度和性能很大程度上决定了仪器装备的整体精度和性能。气浮技术的一般精度就达到0.1 μm/100 mm，且具有摩擦小寿命长的特点，已经成为实现超精密测量的核心技术支撑。根据气浮装备工作原理与结构的分析，提出了性能提升方法中的两类矛盾、以及两者在结构设计上的统一性；分析了工程计算法、表压比法、气阻计算法、有限元法等主要设计方法的特点，归纳总结各方法的适用范围；最后，从装备需求、性能提升、分析计算、创新结构方面展望了国内静压气浮技术的发展趋势，指出突破现有技术指标所面临的问题和发展方向。

研究3-RRS三自由度并联机构动力学建模和性能评价方法。建立该机构位置、速度、加速度以及动力学模型，并通过Solidworks motion验证动力学模型的正确性。建立机构驱动力矩与广义坐标系下加速度间的映射矩阵，并考虑该机构一平动和两转动的运动特性，基于矩阵奇异值理论提出其平动和转动的加减速传动特性，构造既可替代机构全域动力学性能又可提升计算效率的“局部”动力学性能评价指标。研究机构全域和“局部”动力学性能分别随机构设计参数的变化规律及两者的关联性，验证采用“局部”性能可表征全域性能。

随着新一代信息技术与制造技术的持续深度融合，以人为中心的智能制造范式正在重塑传统工业生产模式，人体行为识别技术作为实现人本智造的关键使能技术，主要研究人体行为语义的智能识别与理解，展现出广阔应用前景。对工业场景中人体行为识别技术的发展现状、关键挑战与应用前景进行系统探讨，有助于推动人本智造的理论发展与创新实践。首先，以人体行为识别技术的发展脉络为基础，深入分析人体感知、行为建模和行为识别等核心技术的演进过程，为人体行为识别技术的工业化应用奠定技术基础；其次，针对工业场景的特殊需求，重点讨论多模态鲁棒感知系统、多尺度行为理解框架、融合意图理解的人机协同及工业场景的优化部署等关键技术的研究现状；在此基础上，对工业场景人体行为数据集进行系统化分析和质量评估，并重点阐述人体行为识别技术在生产安全管控、生产调度优化、工艺改进和行为改善等典型应用场景的实践进展；最后，结合空间智能、生理认知融合、多模态大语言模型等新兴技术，展望工业人体行为识别技术的未来发展方向。

工业机器人是智能制造的重要装备，提高机器人感知和决策能力是工业机器人发展的必然趋势。由于工业机器人关节刚度较低导致动态性能不佳，在工作过程中实际轨迹与期望轨迹存在偏差，通常需要操作人员使用示教器根据实际运行轨迹进行长时间的调试。为了提高工业机器人工作轨迹精度和智能决策能力，提出了一种面向轨迹动态感知与自主决策的工业机器人数字孪生模型构建方法，设计了具备轨迹虚实交互能力的工业机器人数字孪生框架，运用机器人运行过程中的多源异构数据保障了孪生模型对物理实体轨迹的动态感知和实时映射。提出了基于轨迹容错范围阈值评价工业机器人工作轨迹准确性的方法，结合机器人孪生模型和轨迹误差模型建立了基于多项式函数的末端轨迹短时演化预测策略，实现了在实体机器人轨迹即将偏离期望轨迹时，通过数字孪生模型超前判断机器人轨迹偏离情况并自主决策，根据决策结果智能规划新的轨迹和控制机器人实体执行。最后在UR5机器人上验证了该方法的有效性，实现了基于演化预测的末端轨迹自主决策控制，提高了工业机器人轨迹控制智能化水平和鲁棒性。

近地高速运动物体的气动特性会显著受到地面的影响，地面效应模拟技术是研究飞行器起降过程和车辆高速行驶时气动特性的关键手段，也是空气动力学研究的主要难点之一。为研究飞行器近地飞行或起降时的气动特性，以及车辆在路面高速行驶时汽车底部的流场分布，国内外学者针对地面效应模拟机理和系统设计等问题开展了一系列研究。从地面效应技术、模拟方法、模拟系统设计以及面临的挑战和发展方向等四个方面梳理了地面效应模拟技术的核心问题，重点阐述了边界层控制技术、正负压非接触吸附技术和空气动载荷下皮带跳动抑制等核心技术，总结了现有组成地面效应模拟平台的子系统和设计方法，并对地面效应模拟技术的发展趋势和挑战进行了分析与展望，以期为空气动力学、车辆工程等相关专业的学者提供参考和对比。

当前焊缝缺陷检测的方法本质上属于基于单张图像的“行业数据集+AI模型”范式，缺乏对无损检测领域知识的集成，对于大量对比度低、目标不显著的缺陷容易造成漏检、误检。针对这一问题，提出了一种融合无损检测领域动态评片知识的焊缝缺陷目标探测技术，即“行业数据集+AI模型+领域知识”的新范式。首先，基于人工探查缺陷“动态”过程知识，提出了一种基于对数变换的多图分解方法，实现单张图像“静态”分析向多张图像“动态”分析转变；其次，通过设计通道注意力机制模块，实现了多图特征的浅层融合；最后，以YOLOX为基础网络，并结合双向特征金字塔网络(Bidirectional feature pyramid network,BiFPN)，实现了多图特征的深度融合和缺陷目标探测。利用某企业管道环焊缝数据进行验证，结果表明所提方法的缺陷探测mAP达到了96.72%，相比于YOLOX提升了6.68%，尤其对未熔合和未焊透的探测能力有显著提升，提升了AI技术在无损检测领域的应用能力。

为降低紧急订单插入和机器故障两种动态扰动事件对铝锅生产车间能源消耗的影响，建立了一个最小化完工时间和机器总负荷影响总能耗的调度节能模型。针对非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II，NSGA-II）在求解多目标优化问题中搜索效率低、Pareto解质量不高的问题，提出了一种改进NSGA-II算法（Improved Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II，INSGA-II）。INSGA-II算法采用双链式编码和快速非支配排序，提高了算法的收敛性，将初始Pareto解作为外部精英集合，通过多次交叉变异和多次快速非支配排序，不断更新外部精英集合，提升Pareto解的质量。最后，通过实例验证和算法对比，验证了INSGA-II算法的有效性和优越性。

新一代空天装备存在迫切的热防护需求，急需发展兼具优异热力学和抗氧化烧蚀性能的超高温陶瓷。其中，热学性能最为突出的碳化物超高温陶瓷体系存在力学和抗氧化性能短板。从碳化物超高温陶瓷的结构和性能特点出发，归纳增韧相引入和微结构仿生等强韧化设计对力学性能的增强效果；介绍调控其结构和性能的增熵化研究，涵盖阳离子固溶、阴离子修饰、高熵化设计；梳理碳化物超高温陶瓷热防护涂层的主要构筑方法，总结现有涂层的抗氧化烧蚀性能与机理；最后，从材料计算设计、强韧化和增熵化协同增强、烧蚀性能机理、大尺寸构件及涂层制备等方面对碳化物超高温陶瓷的主要发展方向进行展望。

非侵入式脑机接口(Brain-computer interface, BCI)技术作为一种新兴的人机交互方式，在机器人控制领域展现了广阔的应用前景。首先概述其发展背景与重要性，并深入探讨脑电信号的生理基础，阐明脑电图(Electroencephalography, EEG)以其无创性和便捷性成为BCI系统的常用测量手段。随后，分析了典型BCI范式的优劣特点和适用场景——包括主动式如运动想象、反应式如稳态视觉诱发电位(Steady-state visual evoked potential, SSVEP)、事件相关电位P300，以及结合多种范式优势的混合范式，展示了这些范式如何实现复杂且高效的机器人控制任务。此外，系统地介绍了EEG信号采集、预处理及模式识别的关键步骤，强调了深度学习在提高解码精度方面的作用，同时也指出了其面临的挑战，如数据量需求大和模型解释性差。最后，总结了BCI技术的发展趋势和研究挑战，提出了推动非侵入式BCI技术在实际机器人控制应用中进一步发展的方向。综上所述，不仅对非侵入式BCI技术在机器人控制领域应用进行了探讨，还强调了该技术在未来可能带来的变革性影响，为后续研究提供参考和启发。

针对特种装备总装车间多源异构数据处理时效性差、精度不高，难以支撑特种装备装配制造过程的实时透明化管控难题，提出特种装备总装车间多源异构数据融合处理方法。在分析特种装备总装车间运行数据构成及特性的基础上，融合Multi-Agent技术优势，构建基于Multi-Agent的多源异构数据融合处理框架，并对所涉及的数据层融合、特征层融合方法进行研究；最后通过仿真实例验证了所提方法的可行性和有效性，为特种装备总装车间的智能化运行管控提供了可靠、及时和准确的数据支撑。

飞轮储能设备的快速充放电特性使其非常适用于解决新能源并网所造成的能量波动问题。现阶段的飞轮储能设备多是小容量轻载型设备，以储能量100 kWh、10000 r/min的调频大容量重载飞轮储能设备为设计目标，对该设备的关键转子支撑部件电磁轴承进行设计。基于100 kWh的重载飞轮转子的承载力要求，分别设计了径向、轴向电磁轴承，仿真验证电磁力与磁感应强度等参数，并对承载力进行仿真分析与验证，同时研究了等效刚度下的重载飞轮转子的固有频率与临界转速，分析不同支撑刚度对重载飞轮转子固有频率的影响。结果表明所设计的重载电磁轴承能够满足100 kWh大容量重载飞轮储能设备的运行要求。

螺栓松动检测对于机械设备或机械结构的正常安全工作十分重要，现有的螺栓松动视觉检测方法存在效率低实用性差等缺点，且对于螺栓分布复杂的机械系统的检测存在一定的局限性。基于此，提出了一种多方位螺栓松动量视觉检测方法。对于螺栓正面可见方位，首先对相机进行参数标定，接着对相机采集的图像进行滤波降噪等预处理操作后转换到HSV色彩空间，调节特定通道的阈值来获取ROI区域，最后通过最小二乘法将矩形ROI区域拟合成直线，将直线斜率转换为螺栓松动角度，可实现0°~180°范围松动角检测，最大绝对误差为0.98°。对于螺栓侧面可见方位，对图像进行处理后获取ROI区域，接着通过旋转卡壳法获取ROI区域的最小外接矩形，然后检测最小外接矩形的宽度，将像素宽度值转换成标记带的实际宽度值后代入螺栓标记带长度与螺栓旋转角度的转换模型中，从而得出实际螺栓旋转角度，可实现0°~300°范围松动角检测，最大绝对误差为3.59°，最小测量绝对误差为0.2°，平均误差为1.77°。可以实现机械系统工作过程中螺栓角度的非接触式检测，提高了检测效率，具有较强的工程适用性。

为了实现对现有物流行业中输送线上纸箱外形异常检测问题的优化，在YOLOv8框架的基础上，改进了骨干网络，推出一种融合ShiftConv模块的轻量化骨干网络。提出了一种新的检测头DSDET，使网络在轻量化的同时保持较高精度，为解决在目标遮挡情况下检测效果不佳的问题，使用了Repulsion Loss损失函数，通过损失函数使同类间的预测框尽可能远离，从而使检测网络模型在存在较多遮挡情况的纸箱外观异常的检测任务中有更高的精度。通过在自制纸箱数据集上对目标检测网络模型进行测试，平均检测精度可达93.8%，与原有YOLOv8相比检测精度提升2.4%，这种方法可应用于自动化物流实际场景下的纸箱外形异常目标检测。

针对于双惯量系统中存在的机械谐振问题，提出了一种基于未知输入观测器的模糊滑模控制方法。此方法主要包含未知输入观测器和模糊滑模控制器两部分。观测器部分采用不变流形原理设计，实现对传递力矩的观测并对其进行补偿。在此基础上设计滑模控制器保证输出信号的跟踪精度，为了消除传统滑模控制本身存在的抖振问题，控制器部分提出了模糊控制与滑模控制相结合的方法，大大提高系统的动态响应性能。最后仿真验证了所提出方法的有效性。

通过工件分批调度，解决临时订单插入对柔性作业车间调度最大完工时间和交货期的影响。首先，建立考虑批量的柔性作业车间动态调度数学模型；其次，提出基于机器、工序、批量的三层染色体编码方案；然后，针对订单插入事件，使用重调度方法；最后，提出三种局部搜索邻域操作和在选择算子中加入非支配排序遗传算法，来提高Memetic算法的寻优能力，并用改进后的Memetic算法对模型进行求解。通过\mathrm{6}\times \mathrm{8}算例比较，分批调度比不分批调度的最大完工时间减少28.03%，提前/拖期惩罚函数值减少26.62%。批量调度能有效减少工件加工对最大完工时间和交货期的影响，工件分批数量最优为\mathrm{2}~\mathrm{3}批。

对钢轨波磨的检测原理进行系统梳理，总结其优缺点与适用范围，阐述依据不同检测原理的检测方法，综述常见的波磨静态和动态检测装置及新一代检测、监测装置的研发进展，并展望波磨检测的研究方向。研究结果表明：钢轨波磨检测原理可分为弦测法、惯性基准法、信号重构法、机器视觉法与时序建模法五类。弦测法具有传递函数不为1的固有缺陷，波长越短幅值振荡越剧烈，可使用组合弦模型测量波磨。惯性基准法依据惯性原理，传感器可安装在轴箱、构架及车体等多个位置，低速下惯性传感器的响应越来越小，噪声与趋势项成分逐渐占据主导。信号重构法利用数字信号处理技术分解轴箱加速度、构架加速度、轮轨噪声及车内噪声信号等多源数据，从中提取关于波磨的有效信息。机器视觉法基于图像处理和模式识别技术，使计算机能够感知、理解和解释钢轨图像中的内容，主要包括基于图像处理、基于激光摄像和基于三维点云重构三种方法测量波磨。时序建模法将波磨识别转换为分类或回归问题，通过机器学习、深度学习技术建立波磨与振动、噪声等响应的映射关系，从而实现对波磨的检测。钢轨波磨的检测、监测装置朝着智能化、集成化和小型化的便携测量方向发展。

绳驱机器人因其惯量小、质量轻及作业范围广等优势受到了研究人员的广泛关注。然而，绳索固有的柔性和单向传力特性给绳驱机器人的精确控制带来了挑战。为实现其高效、精准的运动控制，需要从绳索张力分布、机器人动力学以及机器人控制等多方面展开深入研究。综述了绳驱机器人领域的研究进展，首先，探讨了零空间法、几何法和最小二乘法等绳驱动机器人张力计算及优化方法，并比较了这些方法的优缺点及适用范围；其次，总结了拉格朗日法、牛顿欧拉法和虚功原理等在绳驱机器人动力学建模上的研究进展，并比较了不同方法在绳驱连续型机械臂动力学建模上的优缺点；再次，总结了绳驱机器人控制的研究进展，并比较了基于模型与无模型的绳驱机器人控制策略；最后，对绳驱机器人的研究现状进行了总结，并对其未来发展趋势提出了展望。