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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

仿人多指灵巧手是机器人实现精细化抓取与柔性操作的关键执行机构，其发展对推动制造业自动化、服务机器人智能化及特殊环境作业应用具有重要意义。以仿人多指灵巧手为核心，系统综述其技术现状与未来发展趋势。首先，阐述仿人多指灵巧手的基本内涵、系统构成与典型特征；然后，梳理国内外科研团队的研究成果和目前市场主流的多指灵巧手产品，涵盖不同自由度设计及其软硬件实现方式；接着，介绍仿人多指灵巧手的核心硬件部件、感知融合、控制策略等关键技术；进而，阐述仿人多指灵巧手在工业装配、生活服务、极端环境等领域的应用情况，并介绍当前在可靠性、多模态协同、泛化性、人机安全和集成与应用等方面面临的难点与挑战；最后，从标准建立、本体结构、多模态感知融合、仿生演进、具身智能等方面展望仿人多指灵巧手的未来发展趋势，以期为灵巧手的深入研究与应用突破提供参考。

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。

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。

工业巡检机器人作为智能制造与智能运维体系的重要组成部分，正在各类复杂工业场景中发挥关键作用。随着深度学习、多传感器融合以及自主导航等技术的不断进步，工业巡检机器人在精准度、效率和适应性方面有了显著提升。系统梳理了工业巡检机器人的概念、关键技术及典型应用，重点分析了感知识别、自主定位导航、先进控制和智能决策等核心技术的研究现状，并结合电力、车间和特殊环境等领域的实际应用，评估了当前技术的成熟度与产业化进展。尽管该领域已取得显著成果，感知精度、动态环境适应性及任务执行智能化仍面临挑战，对关键技术发展进行展望，即工业巡检机器人将继续朝向多源数据融合、自主学习与协同作业等方向发展。文章旨在为工业巡检机器人技术的进一步研究与产业发展提供系统的参考与未来发展方向的指引。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

航空发动机的大推重比发展趋势刺激了涡轮叶片气膜冷却孔的高质量加工需求，而超快激光一方面由于其近似“冷加工”的性质在无重铸层、低孔壁粗糙度等微孔加工领域表现优异，另一方面兼具无材料选择性、非接触式、柔性加工等特点在微纳加工领域应用广泛，因此，气膜冷却孔的超快激光加工逐渐成为研究热点。然而涡轮叶片作为典型的薄壁腔体类零件，激光穿透叶片照射到空腔内壁引发的烧蚀损伤问题始终难以解决，后壁防护技术随之越来越受重视。立足于气膜冷却孔的超快激光加工，首先归纳总结了超快激光微孔加工的烧蚀机理及仿真案例，点明仿真分析和实验对照已经构成了激光加工的普遍研究方案；随后从激光参数、扫描方式、加工步骤等三个方面对比分析了超快激光气膜冷却孔加工的工艺路线及具体加工效果；在此基础上进一步总结了材料填充、工艺调控等后壁防护关键技术对高质量气膜冷却孔加工的重要作用，明确了填充材料的填充、取出、防护等性能需求，确定了工艺调控的可行策略及辅助作用，最后指出了超快激光制孔工艺研究的关键目标以及后壁防护技术的系统性、协同性发展趋势，为气膜冷却孔的实际加工奠定基础。

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。

在工业软件生态系统中，计算机辅助设计（CAD）接口扮演着至关重要的角色。概述了工业软件生态系统的构成与协作机制，回顾了CAD接口技术的发展历程及其阶段性演进，从数据传输、功能集成以及创新驱动不同角度总结了其在工业软件生态中的核心角色；在此基础上深入分析了CAD接口在数据接口标准、系统集成深度与新兴技术融合方面存在的应用瓶颈与挑战；对CAD接口的未来发展趋势进行了展望，强调数据标准化与语义增强、多用户协同设计与实时交互，以及人工智能技术的深度融合将成为关键方向，旨在为工业软件生态中的CAD接口研究与应用提供理论参考和实践指导。

为求解可变工件数量与可变机器数量场景下的动态作业车间调度问题，提出一种将密集卷积网络（DenseNet）和带有dueling network的双价值深度Q学习算法（D3QN）相结合的Dense-D3QN方法。使用析取图模型构建最小化最大完工时间的单目标作业车间调度模型，以多维矩阵的方式表达调度场景中的状态并设计密集-稀疏奖励函数。为验证提出算法的有效性，分别使用公共算例和实际数据构建公共调度环境和实际调度环境，在公共环境中训练并测试Dense-D3QN模型的性能，在实际环境中训练并分别在静态和动态环境中测试Dense-D3QN模型的性能。实验结果表明，Dense-D3QN模型能更好地应对可变规模的动态作业车间调度问题。

谐波减速器作为工业机器人的重要组件，运行环境复杂多变，一旦发生故障造成巨大损失。考虑到实际谐波减速器振动数据采集难度大，故障样本量少且数据标签缺失，不同工况下数据分布存在差异问题，提出一种基于数字孪生的不同工况下谐波减速器故障诊断方法。首先，基于动力学建模方法构建谐波减速器故障数字孪生模型，获取孪生数据；其次，提出基于循环生成对抗网络的数字孪生虚实映射方法，实现孪生数据与实测数据的虚实映射；然后，引入改进的半软阈值函数构建深度残差收缩网络，抑制噪声干扰并提取特征，同时在无监督场景下对所提特征进行域适应处理，利用MMD减小领域间分布差异，实现不同工况下的故障诊断。最后，搭建谐波减速器故障模拟试验台并进行试验验证，所提方法在所有迁移任务中平均准确率可达99.2%，有效解决无监督场景中不同工况下谐波减速器的故障诊断问题。

数控机床空间误差的建模分析与辨识一直是误差补偿的重要步骤。首先，论述了机床空间误差常用建模理论和辨识方法的研究历程及技术发展；其次，机床空间误差建模分析是进行误差补偿的重要前提。对机床空间误差建模理论进行详细的阐述和分析，包括刚体运动学理论、齐次坐标变化理论、D-H变换理论、多体理论、以及旋量理论等方法。再次，误差元素的准确测量和精确识别是实现有效控制的关键。对机床空间误差重点辨识方法的现状与发展趋势进行具体介绍和综合评述，包括激光干涉仪多线法、体对角线法、以及球杆仪、激光跟踪仪测量等方法。最终，综合机床空间误差的建模、检测、辨识三个方面，系统性地分析了现有数控机床空间精度改善中尚需解决的问题，强调了技术创新对于提高测量效率和准确性的重要性；并对未来的发展方向进行展望，对数控机床精度的提升具有一定的指导意义。

分布式驱动电动汽车利用差动扭矩产生直接横摆力矩(Direct yaw moment, DYM)，有效提高车辆的操纵性和可控性。然而，DYM 是由额外的纵向轮胎力产生的，很可能超过轮胎力约束区域。任意施加 DYM 会导致车辆在极限工况下发生侧滑等危险行为。因此分析极限工况下，保持车辆稳定时最优横摆力矩和期望驱动力的输入边界具有很高的研究价值。考虑到 DYM 和驱动力均与驾驶人的操纵有关，为此，提出一种新颖的驾驶人操纵稳定域概念，以描述保证车辆稳定时驾驶人的可行操作范围，通过区分驾驶人期望驱动力和上层横向稳定控制器输出的最优横摆力矩的响应方式，将车辆分为了四种模态。在此基础上，基于线性矩阵不等式设计了模态判定准则，用于计算车辆稳定区域的边界，并确定最佳模态。最后，开发了一种多模态扭矩分配策略以满足不同模态下的控制要求，并充分考虑电机节能和电机机械疲劳。仿真和实车试验结果表明，与分布式扭矩分配策略和单一模态扭矩分配策略相比，多模态扭矩分配策略性能更佳，既缓解了操纵性和稳定性的矛盾，又保证了车辆在极限操纵时的安全性和节能性。

通过对现有煤矸分拣机械手爪及其使用情况进行分析，得出其存在重量较大、易磨损、整体更换成本高等问题，采用安装可更换耐磨垫片和选用质量较轻材料的方法进行改进。通过ANSYS Workbench对改进前后的手指进行受力分析，得出改进后的手指效果更好，并验证了安装可更换耐磨垫片的可行性，确定可更换耐磨垫片材料为20CrMnSi，手指基体材料为TC4；运用疲劳分析工具对改进前后手指进行疲劳寿命分析，得到改进后的手指基体疲劳寿命更长，可更换耐磨垫片在使用4.3794×10⁵次后开始出现失效情况，使用2个月左右需要进行更换。

为兼顾连续可调阻尼（Continuous Damping Control，CDC）减振器独立控制与整车半主动悬架系统协调控制，并改善传统半主动悬架控制单元软件设计中存在的基于裸机开发的软件实时性难以满足、CPU利用率低等问题，首先分别建立半主动悬架整车七自由度模型与CDC减振器正、逆模型，并在天棚控制策略的基础上融合基于Mamdani模糊控制方法构建的整车协调并联模糊控制策略，然后通过移植FreeRTOS-SMP多核实时操作系统，以英飞凌的AURIX系列32位三核微控制器TC275为主控芯片设计出CDC减振器控制单元的软、硬件系统，并进行了多核实时操作系统任务调度验证，最后利用典型随机路面，通过硬件在环实验验证了所设计控制单元的有效性与所提控制策略对于整车平顺性的提升。

近年来，我国自主研发的航空专用三维结构设计系统正在蓬勃发展，在核心组件的研发中取得了显著成效。然而，随着大语言模型（LLMs）的广泛使用，如何实现三维结构设计与智能手段的交联接口仍是一项核心挑战。此外，现有LLM因缺乏对三维几何与物理场（如空气动力学）的精确推理能力，难以直接应用于航空器结构的智能化设计。在航空结构件中，飞行器机翼作为产生升力的核心部件，其设计过程高度复杂、依赖专家经验，且与气动性能紧密耦合，传统设计范式迭代周期长、成本高昂。为应对这一挑战，以飞行器机翼为典型案例，提出了面向飞行器三维机翼建模的智能设计接口——Airfoil-LLM。该接口基于Transformer架构，通过集成自然语言编码与CAD建模序列解码，将复杂自然语言描述的设计需求作为输入生成结构化的CAD建模指令，实现机翼结构件的智能化、自动化生成。为支撑模型训练与验证，构建了包含参数化的三维CAD模型、覆盖亚音速至超音速的宽域飞行工况、关键气动性能指标以及多层次文本的大规模三维机翼设计数据集。实验结果表明，Airfoil-LLM能够深刻理解从简单几何到复杂“几何-性能”耦合的文本描述，并生成在几何形态（IoU最高达0.831）与气动性能上均与目标高度一致的三维模型。

随着工业4.0的推进，在边缘设备上部署高智能、低成本的机器人系统已成为关键需求。然而，深度强化学习（RL）算法因其高计算复杂度，在树莓派等资源受限平台上部署面临巨大挑战。为解决此问题，提出一种面向工业机器人分拣作业的轻量化强化学习框架。提出一种梯度敏感度引导的结构化剪枝（GS-Pruning）与分层量化联合压缩方法，在保证策略精度的前提下，将模型体积压缩超过90%，并在树莓派上实现低于35 ms的实时推理；设计了一种动态权重自适应奖励函数（DWAR），该函数融合了分拣效率、运动稳定性与系统能耗三大目标，通过动态调整权重，有效抑制了机械臂在高速作业中的抖动，并降低了18.1%的平均能耗；构建了一套名为RPi-EdgeRL的端到端轻量级部署系统，通过多线程流水线及安全看门狗机制，确保了分拣任务在边缘设备上稳定、高效地自主运行。在FR3协作机器人平台上的实验结果表明，提出的框架实现了93.5%的复杂工件分拣成功率，验证了该低成本、高效率方案在真实工业场景中的可行性与优越性。

工业机器人凭借高灵活性、大工作范围的优势，已逐步成为我国航空航天、航海等国家战略领域中，大型复杂构件加工的关键装备。机器人末端的动态特性好坏由其各关节主导，想要提高机器人的动态性能需要从其薄弱的关节入手，在现有串联形式基础上加以改进和创新，探索具有高刚度特性的新型驱动方式和机器人构型。提出一种面向大型螺旋桨铣削加工的2-RPR型机器人，该机器人由六轴机器人主体与双电动缸支链组成，以电动缸的平动驱动机器人关节的转动，从而提高机器人整机的刚度。为了满足大型螺旋桨加工空间要求，基于遗传算法对机器人各连杆长度参数进行优化，实现机器人整机工作空间的优化，使工作空间满足单叶片加工范围且利用率最大。

工业5.0引领制造业向以人为本的智能制造(人本智造)变革，制造系统中不同岗位和角色的人展现出更多样化和更全面的操作、智能和社会属性。针对生产调度这一典型场景，在人-信息-物理生产系统(Human-cyber-physical production system, HCPPS)的语义下，定义感知层-认知层-决策层贯通的智造回路环，从环内操作人融合的适应性创新、环上决策人融合的智能化创新和环外社会人融合的可持续创新这三个角度，构建多层次人本融合框架；并分别提出面向操作人融合的适应性调度技术、面向决策人融合的人-机混合智能技术和面向社会人融合的可持续协同优化技术；最后，以飞机脉动总装线典型调度场景为案例，验证了所提技术的有效性，为实现工业5.0的人本智造提供理论和技术实践参考。

基于人机耦合建模和生物力学分析，设计了一种5自由度旋转关节和3自由度滑动调节的肩肘康复辅具，通过运动捕捉实验获得个性化缩放肌骨模型以及上肢康复动作逆运动学复现，采用Hill型肌肉模型和CMC肌肉控制算法，分析上肢康复训练中肌肉力以及能量变化。结果显示在康复辅具助力下，上肢康复训练过程中核心动力肌群肱二头肌、肱三头肌的平均肌肉力降幅最大，肱二头肌长头为51.34%，肱三头肌外侧头为49.05%，而且肱二头肌长、短头平均能量消耗分别减少30.74%和36.56%，峰值降幅超40%，表现出辅具对肘关节运动时的持续减载效果。次要肌群如三角肌后束、肱三头肌内侧头维持10%左右的轻度减载，平衡了减载需求和关节稳定性，规避过度干预风险。分析结果表明，康复辅具能明显减轻进行康复动作时的肌肉负担和能量消耗，降低了肌肉超负荷风险，能够有效辅助患者进行康复训练。

针对传统的无人直升机起落架系统存在的智能化水平低和复杂地形着陆适应性差的问题，设计出一种基于多连杆构型的仿生腿起落架系统，作为原有固定式起落架的有效补充。在分析应用场景需求的基础上，给出仿生腿起落架的设计理念和总体构型，在基础上进行系统集成和验证技术的研究。首先，基于六腿式设计构型，提出仿生腿起落架的结构设计和驱动/ 控制系统设计方法；然后，用于某型无人直升机验证平台，构建仿生腿起落架物理样机，提出飞控-腿控-地形识别系统的协同控制与融合设计方法；最后，通过样机，完成了全机振动特性测试试验和地面共振分析、实验室承载能力测试、外场飞行着陆验证等试验。研究结果表明，多连杆仿生腿起落架可实现占最大起飞重量不大于25%的轻量化设计，能够在起伏不大于200 mm的非结构地形着陆，其驱动/控制设计方法有效实现了起落架着陆过程的缓冲和机身的稳定性控制，可作为起落架的有效补充，实现无人直升机的野外非结构地形自适应着陆，相比于传统起落架具备可折叠、着陆姿态调整、复杂地形适应等优点。

准双曲面齿轮作为一种在航空、特种车辆、精密传动领域广泛应用的复杂齿面空间传动，其啮合质量直接决定整机服役性能。尽管该型齿轮传动在设计理论、创成机理、形貌优化、加工制造等方面取得了显著进展，但高端装备日益苛刻的服役性能需求，对该型传动的正向设计提出了更高挑战。结合文献剖析、市场调研、课题研究，详细阐述了该型传动主动设计方法研究进展与发展趋势，着重介绍了该型传动的几何参数设计、制造参数计算、接触特性分析、齿面形貌优化等内容，详细分析了该型传动在人工智能大背景下面向高端装备服役需求的发展趋势，期望为该领域研究人员与技术人员提供相关理论技术支撑，推动我国准双曲面齿轮正向设计技术的发展。

随着数字化制造技术的迅速发展，企业数据库中已积累大量加工工艺实例。基于“几何相似则工艺相似”的基本原理，通过识别和提取相似的三维几何工艺信息，可有效实现工艺知识的重用，进而提升工艺决策系统的智能化水平，缩短产品开发周期。在数控加工工艺重用技术快速发展的背景下，系统把握其发展现状和未来趋势，为工艺设计人员提供全面的文献综述具有重要的理论和实践意义。研究从三个维度系统分析和总结了数控加工工艺重用技术的最新研究进展：首先，宏观工艺重用层面重点探讨产品整体加工路线的重用方法；其次，微观工艺重用层面聚焦于具体加工环节中工艺知识的精确提取与应用技术；最后，基于机器学习的工艺重用技术则聚焦于非结构化CAD模型数据的处理及其与工艺信息之间复杂的映射关系。这些研究成果不仅对提升工艺设计效率具有重要的理论指导价值，同时在促进工艺知识管理体系的完善方面也具有显著的实践价值。

管片拼装是盾构施工必不可少的关键环节，人工拼装管片方式效率低、安全风险高、拼装质量参差不齐，实现管片拼装流程自动化对于提高盾构隧道施工质量、提升作业效率、促进地下工程建造智能化具有重要意义。基于国内外学者在管片自动化拼装方面开展的研究工作，从管片自动排版、管片自动感知、拼装机自动运动、拼装机自动伺服控制4个方面进行了梳理总结，分析了管片自动拼装各方面的关键技术研究进展和不足。管片排版目的分为设计排版和施工期拼装点位选取，施工选点主要采用管片轴线拟合盾构机姿态，考虑参数有盾尾间隙、推进油缸行程差，但其权重系数的确定对施工经验依耐性较强；管片位姿感知方法分为接触式测量和非接触式测量，非接触式测量中基于图像的目标检测技术效果较佳，其算法精度及效率仍有待提高；描述拼装机机械臂位姿及运动主要采用D-H法，轨迹规划侧重于采用多项式曲线对运动路径进行平滑处理，减小对拼装机关节的磨损，管片拼装机正朝着具有冗余自由度的并联机构方向发展，其拼装效率和精度更佳；拼装机伺服系统采用比例阀控制精度较高，多轴联动的控制策略可有效提升管片拼装效率。最后对现有研究不足进行了探讨，并提出新的见解和方向。研究可为进一步提升管片自动化拼装技术和促进地下工程设备智能化提供参考。

螺栓拧紧质量对机械产品的安全性有重大影响，而传统的诊断方法效率低且精度不高，因此实现有效的故障诊断具有重要的工程价值。提出一种基于 LSTM（长短期记忆网络）和专家知识的螺栓拧紧故障智能诊断方法。首先，基于特定故障模式下拧紧过程数据建立故障诊断专家知识；其次，采用噪声裁剪、阶段分割、拟合和采样等算法对拧紧数据进行预处理，提高数据质量；之后，构建融合LSTM与专家知识的故障诊断模型，通过 LSTM 获取的特征向量作为专家知识模型的输入，得到专家知识向量，并将这两个向量结合作为故障分类器的输入；最后试验结果表明，该方法与 SVM（支持向量机） 和传统 LSTM方法相比，在多种故障模式下具有更高的故障诊断精度。