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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

工件表面形貌和粗糙度是磨削加工的重要衡量指标，实现其精准预测对于精密制造的智能化转型升级尤为重要。然而，磨削工件表面创成是一个具有随机性的复杂物理过程，目前基于物理机制的模型预测精度亟待提升。基于此，通过考虑磨削过程的几何学和运动学，详细综述了工件表面形貌的预测模型与方法。首先，综述了包括随机平面方法在内的6种磨粒几何建模方法，探索了磨粒表征参数对拟真性的影响规律。其次，总结磨粒在砂轮表面位姿随机分布的数学模型，探索模型参数对磨粒的突出高度等参数的影响规律，并关联总结磨粒可控排布的砂轮的制备与修整方法。随后，分析了平面磨削、超声辅助磨削等不同磨削工艺的磨粒运动学模型，讨论在不同接触形式下磨粒与工件表面之间的相互作用机理，结合动态有效磨粒模型归纳了表面粗糙度的预测模型。最后，统计分析现有粗糙度模型预测误差，误差范围4.47%～37.65%、平均误差11.59%。为磨削表面形貌和粗糙度的精准预测提供新思路，能够为磨削机理与数据分析相融合的智能预测方法提供借鉴。

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。

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。

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。

针对交通运输、航空航天、能源国防等高端装备制造领域复杂构件表面缺陷高效高品质修复加工重大需求，对近年来以机器人为制造装备执行体的机器人修复加工技术的研究进展进行了综述。具体围绕机器人修复所涉及的缺陷视觉测量、路径决策规划、加工质量控制等关键技术，系统分析了国内外已公开发表的相关文献，并以汽车车身、高铁车身与发动机叶片为例，阐述了机器人缺陷修复工程应用。最后从多机器人协同、在线信息交互、动态性能监控、混合加工工艺等方面对该领域未来研究方向进行了展望。

为保障电力传输系统的安全稳定，实现对新建电力铁塔的全方位验收维护，面向铁塔现有供维护人员攀爬的脚钉，提出了一种中心对称的四支链类人攀爬机器人，每个支链按3-1-2方式配置6个自由度，支链末端针对现有脚钉设计了大容差半封闭式勾型夹持工具，该工具容差大，无需机器人精确末端定位，可快速实现脚钉勾挂。开展了机器人类人攀爬步态规划设计，通过勾型夹持工具对铁塔脚钉的快速勾挂夹持实现电力铁塔的全域攀爬。以40 m高的自立式输电铁塔为攀爬对象，完成机器人全域攀爬动力学建模仿真，仿真结果表明该构型的攀爬机器人可实现铁塔的类人全域攀爬，从塔底到顶攀爬时长小于30分钟，达到维护人员攀爬效率，为输电铁塔机器人维护应用提供了可行性方案。

为解决传统桌面级单喷头FDM 3D打印机成型尺寸小、打印效率低等问题，设计搭建了一台中型FDM多喷头协同3D打印机，该打印机采用笛卡尔型（XYZ型）结构并装有三个并列的复合材料打印喷头，可根据需求对喷头进行选择性挤出。控制系统按功能分为主运动控制模块、嵌入式辅助测控模块、人机交互模块等三部分，并对这三个部分进行软硬件开发。设计了多喷头同步式成型与层叠式两种打印模式并提出了对应的路径规划算法。经打印验证，与单喷头打印相比较，同步式成型可将打印效率提高3倍，层叠式打印时间缩短41％，在保证打印质量的前提下，打印效率显著提高。

换热器对于提高工业流程的能量效率、减少燃料消耗和温室气体排放具有重要作用。针对具有参数众多、结构多变、介质流动特性复杂的换热器创新设计问题，提出了一种螺旋管换热器的创成式设计方法。首先，分析了螺旋管换热器的设计原理、结构优势、性能特点，介绍了创成式设计方法的应用流程、设计优化逻辑，自动化的参数化模型生成方法；然后，通过计算流体力学仿真，评估了螺旋管换热器的热传递效率和流体力学性能优势；最后，通过结构力学仿真，评估了不同工况下的螺旋管结构的抗风险性能优势。所提出的创成式设计方法实现了设计方案的快速优化迭代和换热器模型的快速生成，为快速探索和设计高性能螺旋管换热器提供了可能性。

软包电池表面缺陷检测是生产过程的关键环节，针对现有检测方法检测精度低、大尺寸电池成像困难等问题，提出一种基于光度立体成像和深度学习的检测方法。首先，结合光度立体与线阵相机成像技术，建立多光源分时曝光成像系统（MSTIS），通过分时曝光获取多个光源下的电池表面图像，并进行光度立体计算得到包含三维信息的曲率图。然后，为解决小目标和多尺度缺陷漏检问题，对YOLOv8算法进行改进，通过Sobel卷积和常规卷积组成的双通道卷积构建边缘信息增强模块（EIEM），提高特征边缘提取能力，将语义和细节信息融合方法（SDI）与双向特征金字塔模块结合增强微小缺陷的识别精度，并采用轻量级共享卷积检测头以减少算法计算量。试验结果表明，该方法平均检测精度达到94.2%，检测速度达到116 FPS，能有效检测软包电池表面缺陷。

为实现难加工材料微小零件或表面功能微结构的几何和性能一体化高性能制造，多种能场辅助微细加工新原理、新方法迭出不穷。然而，能场耦合作用对于微结构加工表面创成机制尚不明确，难以为其工业化应用提供精准指导。首先分析了微小零件和表面功能微结构加工现存技术瓶颈，再讨论了电化学、激光、超声等多种能场对改善材料可加工性、提升加工效率与质量等方面的协同作用机理。并以典型能场辅助微细磨削技术为例，对能场辅助微细磨削技术工艺原理、应用特点及现存难题展开综述。展望微小零件或表面功能微结构的高性能制造在能场协同方法创新、工艺装备开发等方面的未来工作，以期为学术和工业界提供理论指导与技术支持。

作为新型储能器件的代表，锂离子电池因其优异的性能表现与环保特性得到广泛应用。然而，无论是低速充电导致的漫长充电时间，还是快速充电导致的电池退化仍然是阻碍锂离子电池进一步推广与发展的关键问题。鉴于此，对锂离子电池的快速充电策略进行设计成了近年的一个研究热点。为了总结研究进展，从快速充电策略设计的核心内容充电问题描述、电池模型建立、充电方法设计三个方面对现有的研究进行了系统的综述。首先，介绍快速充电策略设计的研究背景，调查充电问题的优化目标、约束条件、设计变量的设置方式；然后，简述锂离子电池的内部机理与几种常用的电池模型，并归纳融合机器学习的建模方法；接着，重点分析现有的不同充电方法，并根据方法特点进行分类与讨论；最后，基于研究现状总结未来的可能研究方向，希望为学者提供研究思路以设计更高效、更易应用的快速充电策略。

在机器人具有建模不确定性情况下进行精确力/位控制是个具有挑战性的课题。为解决这一难题，提出了一种采用基于改进积分滑模控制进行视力觉混合控制以克服不确定性的控制方法。为进行视觉伺服，利用一种优化视觉特征方法避免视觉雅可比矩阵病态7。针对积分滑模控制提出基于时间延迟估计的改进超扭曲算法，并对积分滑膜控制正定部分使用改进滑模面与趋近律，对应提出视觉控制法和力控制法应用于视力觉混合控制框架。为避免力控部分噪声对控制输出造成影响，采用视觉导纳框架进行混合控制。为优化固定导纳参数导致的固化阻抗特性，提出模糊自适应导纳框架，以期继承导纳优点的同时实时自适应调整参数。最后采用6自由度偏差模型仿真验证所提方案能够在相对更小的颤振下精确跟踪视觉轨迹和期望力，并基于直接视力觉混合控制、视觉导纳控制框架和模糊自适应导纳框架比较了具有不同侧重点的三者的表现。在偏差模型下，通过曲面力跟踪验证所提i-CISMC算法在保证更小控制颤振的同时有更好的跟踪精度；将所提算法与模糊自适应导纳框架结合，噪声下跟踪结果证明该框架在继承导纳框架对力环干扰柔顺性，同时能自适应改变导纳参数从而获得更优的跟踪速度和跟踪精度。

精度保持性是数控机床关键性能指标之一，描述了机床保持其原始精度的能力。精度保持性的表征与评价是衡量机床精度保持能力的重要手段，是国产数控机床精度保持性提升工程的理论基础。针对现有机床精度保持性评价方法存在的指标体系不健全、综合评价方法缺乏等问题，明确了机床固有精度保持性和服役精度保持性的内涵；构建了包含精度裕度、精度退化量、精度退化率、精度保持度和精度保持时间的精度保持性指标体系，从退化条件、退化过程和退化结果等多角度表征了机床精度保持能力；提出一种静/动态评价相结合的精度保持性绝对性综合评价方法，评价步骤包括：离散精度退化数据函数化、精度退化过程动态综合评价和精度保持能力静态综合评价。最后，结合实例验证了提出方法及模型的有效性。

随着工业机械装备在极端环境中对关键部件表面性能要求的提高，Ni-WC功能梯度材料(Functionally graded material，FGM)在提升关键部件表面性能方面展现出更加广泛的应用潜力。本研究采用超声辅助激光熔覆技术(Ultrasonic-assisted laser cladding，UALC)在H13钢基板上制备Ni-WC梯度复合涂层，通过控制WC颗粒与Ni60粉末的混合比例，成功构建三种不同WC含量的涂层(WC15、WC25、WC35)。超声振动的引入显著优化了涂层的微观结构，减少了内部缺陷(如：裂纹和气孔)，提升了涂层的致密性和均匀性。结果表明：梯度设计和超声辅助能有效减少涂层内部裂纹和气孔，提高涂层成形质量；超声辅助促进层间物质交换，减少应力集中和性能差异；超声辅助的梯度涂层在硬度、耐磨性和抗冲击性能方面均有提升，硬度相较于传统多层单一WC25涂层提高了约10%、磨损率降低了55.56%、冲击吸收功提升了18.7%；超声梯度涂层展现出最佳的冲击韧性，断口分析显示其具有更多的韧窝。研究结果证实了UALC技术在提升梯度涂层性能方面的有效性，为机械关键部件的表面强化提供了一种新的技术途径。

新概念、长寿命、可重复使用航空航天器对传统高强铝合金薄壁构件的制造工艺和服役性能提出更高要求，如何实现该类复杂构件的高性能成形制造是当前亟待解决的难题。分析高强铝合金薄壁件整体成形技术存在的巨大挑战，在发现铝合金超低温“双增效应”的基础上，概述高强铝合金超低温成形技术的提出背景，综述分析近年来国内外学者在铝合金超低温变形双增效应与微观机制、超低温宏微观变形原位测试方法、超低温成形工艺与关键技术、超低温成形装备与典型应用等方面的研究进展，展望铝合金超低温成形技术未来的发展方向，为制造高性能航空航天器、电动汽车以及新能源储运装备等铝合金整体复杂曲面构件提供新途径。

针对滚动轴承在复杂工况下易发生故障，以及传统诊断方法实时性较差、对人工特征提取依赖性较强的问题，提出了一种基于MSCNN-LSTM深度学习网络的轴承故障诊断方法，并开发了相应的智能轴承健康管理系统。该系统采用端到端的故障诊断流程，直接利用时域振动信号作为输入，通过多尺度卷积神经网络（Multi-Scale Convolutional Neural Network， MSCNN）自动提取不同频域层次的局部特征，结合长短期记忆网络（LSTM）建模故障特征的时间演化规律，实现高精度的自动化故障诊断。为增强诊断结果的可解释性与决策支持能力，系统引入讯飞星火大模型，生成智能诊断报告与维护建议。系统部署于国产飞腾四核处理器平台，保障软硬件的自主可控性与工业应用的稳定性。实验结果表明，所提系统在西储大学轴承数据集上的平均分类准确率达到98.46%，在AITHE轴承故障数据集上的准确率为96.73%，验证了其在复杂工况下的鲁棒性与跨数据集泛化能力。通过人机交互界面（HMI）实时展示故障诊断结果与维护建议，该系统为设备健康管理与预测性维护提供了可靠的智能化解决方案。

针对无人机视角下复杂场景中存在的检测精度低、速度慢、漏检误检及模型参数量大等问题，提出改进的RBGE-YOLO算法模型。首先，在骨干网络中引入RFAConv替代原有Conv，增强图像特征提取与融合能力；其次，采用BiFPN-GLSA重构颈部网络，提升特征融合与空间特征利用效率；再次，设计双层小目标检测结构，强化小目标特征信息；最后，利用Inner-EIoU损失函数解决IoU的局限性问题。在VisDrone2019数据集上的实验表明，RBGE-YOLO的精确率（Precision）、召回率（Recall）、mAP@0.5和mAP@0.5：0.95分别较原始YOLOv8s提升了4.7%、2%、3.6%和2.5%，参数量减少16.4%，在实现模型轻量化的同时显著提升了检测性能。

数控机床作为高端制造的核心装备，其可靠制造是现代制造业发展的关键与基础。传统机床制造主要关注“功能上的可能”，即实现数控机床的基本功能。然而，随着智能制造和高端装备的迅速发展，单纯满足功能要求已无法应对复杂制造工况环境需求的挑战。因此，提出了一种全新的数控机床可靠制造范式，将关注重点从“功能上的可能”转向“性能上的可靠”。该范式基于可靠性正向设计、可靠性制造过程控制、可靠性试验体系优化、服役健康管理等全生命周期关键技术，通过建立多学科协同的创新机制，系统地提升机床的性能可靠性和稳定性,旨在为数控机床行业提供新的理论指导和技术路径，助力高端装备制造业的可持续发展。

随着FDM 3D打印技术的快速发展，各行业对打印效率和成型精度的要求日益提高。针对Delta结构FDM 3D打印机成型精度不足的问题，提出了一种基于BP神经网络与PID控制算法相结合的运动系统控制策略。通过将BP神经网络引入打印装置的运动控制系统，实现了控制参数的动态自适应调整，从而有效提升了打印过程的稳定性和精确性。实验结果表明，该控制策略显著降低了打印误差，改善了成型件的表面质量和尺寸精度。本研究为Delta结构FDM 3D打印机的精度提升提供了新的解决方案，对推动3D打印技术的发展具有重要的理论意义和实际应用价值。

齿轮是新能源汽车电驱动传动系统的核心基础件，对整车性能具有重要的影响。随着新能源汽车渗透率和电驱动传动系统功率密度的快速提升，齿轮面临高转速、低噪声、抗疲劳等高服役性能挑战，实现其高效精密加工是保障高服役性能的根本途径。但目前新能源汽车齿轮高效精密加工在创成机理、关键技术、加工装备等方面还存在一些难点。为此，在概述新能源汽车齿轮高效精密加工需求的基础上，围绕蜗杆砂轮磨齿工艺、内啮合强力珩齿工艺等典型工艺的高性能齿面创成机理、高效精密加工关键技术、齿轮高效精密加工典型装备的国内外研究现状进行了系统的论述与总结，并对新能源汽车齿轮高效精密加工技术的发展趋势进行了总结和展望，为后续研究提供理论和技术指导。

工业元宇宙是元宇宙技术在工业领域的垂直应用，重塑了工业领域生产制造模式与工业生态。随着工业5.0的兴起，以人为本的智能制造(人本智造)理念逐渐引起关注。围绕人本智造系统的工业元宇宙开发，实现了两大新兴理念的深度融合，并展现出巨大的研究价值与潜力。提出面向工业元宇宙的人本智造系统数字孪生建模与分布式虚拟协作方法，旨在解决工业元宇宙的人的数字孪生模型快速定制以及多人在虚拟制造场景高效协作的难题。建立基于元模型的人的数字孪生快速定制方法，借助机器视觉实现人与数字孪生模型的虚实映射与动态交互，融合制造系统生产要素模型奠定工业元宇宙的模型基础。提出面向元宇宙空间的多人协作方法，建立服务器-客户端分布式接入框架，实现多人的数字孪生集成与交互，为多人异地、实时在线的虚拟制造场景高效协作提供支撑。通过人本智造系统的双人协同上下料场景验证该方法的有效性。

微型共轴无人机因其独特的结构和性能优势，在各种复杂环境中表现出色，尤其是在执行高复杂度和狭小空间内的任务，例如军事侦察、灾害救援等领域。对微型高机动共轴无人机的操纵机构和飞行控制算法的研究现状与进展进行了全面综述。在操纵机构方面，介绍了倾斜盘、重心偏置、下置舵片、电机周期控制和电磁线圈驱动等操纵机构的调姿原理和设计特点，并对比了它们的尺寸参数及主要特征。在飞行控制算法方面，阐述了传统控制方法和先进控制方法的原理及应用。最后分析了微型无人机的发展特点及未来趋势，并对未来趋势进行了展望，指出多种操纵系统的融合协同工作将是未来发展方向，以满足日益多样化和复杂化的任务需求。

随着生成式人工智能的快速发展，机械设计领域迎来新的变革。设计理念正逐渐由传统的“计算机辅助+人工经验”发展为具备高级智能化的“历史设计数据与知识+生成式模型”，具体设计行为由“人工建模”发展为“生成式建模”，机械产品设计驱动由人工经验发展为数据知识。针对这一种发展趋势，提出了新的机械设计理念：智能生成式设计，阐述了智能生成式设计的内容组成、核心运行机制、设计特点、关键技术等。在此基础上，探讨了智能生成式设计在机械产品设计上的应用价值，为机械产品的设计指明新趋势和发展方向。

为解决机械加工仓储场景中货位分配的空间利用率低、出入库效率低下问题，提出一种融合遗传算法（Genetic Algorithm，GA）与XGBoost参数优化的混合模型（GA-XGBoost）。通过构建特征选择与超参数协同优化的双层编码机制，结合动态优先级调整的改进贪心算法，建立以空间利用率、出入库时间和预测精度为优化目标的多目标多约束决策模型。实验基于500个货位、1200种货物的仓储数据，结果表明：货物平均出入库时间缩短至17.9分钟，效率提升18.7%；预测均方误差降低至0.012，收敛代数减少19.4%。该方法有效平衡多目标约束关系，可为智能仓储系统提供高密度存储与高效作业协同的货位动态分配方案。

针对船舶装配领域知识体系零散及海量工艺数据无法有效挖掘和利用的问题，提出基于大模型的面向船舶领域知识图谱自动构建技术。该方法采用大语言模型将非结构和半结构化的船舶数据转化为结构化数据，构建船舶工艺语料库；基于大语言模型辅助建模船舶本体知识结构，设计船舶装配领域指令提示框架，实现高效的实体关系抽取，完成知识图谱的自动化构建。此外，将通用大语言模型指令提示构建的三元组集作为微调训练集，进一步微调专用小型语言模型，在降低计算资源的同时保证特定隐私船舶数据安全。实验结果表明，该方法在准确率等关键指标上均优于传统基线模型，为船舶制造领域的知识管理和智能化升级提供新的技术路径。

在现代物流仓储领域，纸箱识别对于库存管理以及物流自动化实现至关重要。针对传统方法及现有部分自动化识别方案在纸箱识别任务中实时性较低、准确度不高等不足，提出一种基于改进YOLOv8网络的纸箱识别方法。首先，提出一种自适应的归一化机制（ADBN）引入YOLOv8骨干网络，使模型能够更好地聚焦于关键特征，增强特征提取效果。在YOLOv8检测头中引入了结合FasterBlock和卷积门控线性单元（CGLU）的C2f-Faster-CGLU机制，提高了模型计算效率与模型局部建模能力。此外，引入一种新的基于最小点距离的边界框相似性比较指标MPDIoU，能够更准确地评估模型预测框与真实框的相似度，改进了损失函数。对比实验结果显示，改进后的模型较原模型mAP@0.5提高了1.6%，召回率提高了1.3%，且相较于其他几种主流的检测算法均有性能上的提升，为物流仓储行业的识别工作提供了更精准高效的技术支持。

全生命周期价值链协同能够提升复杂产品设计、制造和运维全流程协同效率和响应速度，促进价值链企业群协同管控服务和价值效益共创。分析了复杂产品价值链协同研究发展脉络，总结其概念内涵和多维演变特征。提出了面向全生命周期的复杂产品价值链协同理论框架，阐述了以价值活动为主线的复杂产品全生命周期价值链协同的组织构成、增值机理和动态控制逻辑。基于所提框架，对价值链协同业务建模与流程融合、多维要素互联与协同决策和协同运行过程管控优化等研究方向进行了论述，分析了研究现状与不足之处。最后分析了全生命周期价值链协同在典型制造行业的应用案例，通过深入研究不同行业应用的模式特征与运行机制，总结出未来全生命周期价值链协同集成化、精益化和闭环化的发展趋势。

针对传统卷积神经网络在小样本条件下不能有效提取全局特征以及部分深度学习模型较为复杂的问题，提出一种基于多尺度卷积神经网络（Multiscale Convolutional Neural Networks，MCNN）与特征融合（Vision Transformer，ViT）的轻量化齿轮箱故障诊断方法。首先，构建多尺度特征提取模块，该模块通过多尺度卷积神经网络利用不同尺度的卷积核从多个尺度捕捉数据的特征信息，充分挖掘输入信息的局部特征。然后，设计特征融合ViT模块，该模块利用改进的多头注意力机制获取故障信息的全局特征，进一步构建D-MLP，使用深度可分离卷积减少模型的参数量。最后，使用东南大学齿轮箱数据集进行实验验证，结果表明，相比于对比方法，所提方法在变噪声、小样本等复杂条件下具有较高的故障诊断准确率和良好的泛化能力。

针对大部分两栖仿生机器人存在运动能力不足，环境适应性差，且拟真率低等问题，根据蝾螈的基本节律步态，设计了一个新型双神经元互相抑制的中枢模式发生器（CPG）来作为其控制器，并通过调节各神经元间的兴奋抑制参数来保证相邻CPG单元之间相位耦合关系，在此基础上建立了蝾螈机器人仿脊髓控制神经网络。其中神经元网络由中间神经元与运动神经元构成，中间神经元层产生节律信号，再由运动神经元层进行整合后输出至关节肌肉模型，驱动机器人运动。将Simulink和Webots联合，对脊髓控制网络的性能进行了仿真分析。仿真结果表明两栖蝾螈仿生机器人可以很好实现游泳和陆地爬行等节律步态，所设计的蝾螈机器人运动控制神经元网络是可行和有效的。

在工业4.0迈向工业5.0的过程中，以人为本的智能制造(人本智造)是智能制造的创新发展范式，旨在以人的福祉为核心价值，重塑人在生产制造过程中的主体地位，推进未来工业迈向以人为本、可持续性、韧性。对人体运动行为进行分析，是理解人的运动意图，推动人本智造创新发展的关键。以面向人本智造的人体运动数字孪生研究为切入点，梳理人体运动建模、人体运动感知、人体运动分析等使能技术及其研究进展。重点围绕单元级、产线级、车间级三个维度，讨论人体运动数字孪生在人本智造领域的典型应用。最后，对面向人本智造的人体运动数字孪生进行展望。

相机与毫米波雷达被广泛应用于智能车感知系统，但在隧道中，由于环境的影响对相机和毫米波雷达的感知带来了挑战。隧道出入口的光线变化快、光照条件差，使得相机在观测目标特性时出现较大波动，导致目标检测失败。而隧道属于半封闭场景、噪声反射强，使得毫米波雷达难以区分直接反射回来的信号和经过多次反射后回来的信号，导致将虚假目标的信号识别为真实目标。因此，面向隧道场景，对出入口处因光照突变导致相机图像质量不佳、细节丢失等问题展开研究，提出了自适应曝光控制模型来调整相机的曝光时间。该模型通过分析图像帧中不同语义类别的特征点数量随曝光时间变化的关系，以确保相机在快速变化的光照条件下仍能清晰成像。并创建了隧道感知数据集，有效提高模型感知能力的同时，弥补了隧道类数据集的稀缺。此外，针对车载毫米波雷达在隧道场景中面临多径回波干扰所导致的虚假目标问题，通过构建多径传播理论模型，分析雷达回波中潜在虚假目标位置以及能量衰减的特点，提出多径假目标消除策略对虚假干扰目标进行消除。最后，在相机与毫米波雷达融合关联中引入运动目标的角点光流估计，以提高相机与毫米波雷达协同感知的可靠性，并搭建实车平台在隧道场景中进行试验。结果表明，提出的协同感知算法相比于其他模型在检测准确率上提高了4.8%，有效抑制了隧道出入口光照突变条件下对智能车的感知影响，并减少毫米波雷达在隧道环境中多径回波的干扰，实现传感器之间信息的互补和优势互补，为智能车在隧道环境中的安全行驶提供了重要保障。