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。

如何将复杂系统中各种传感器测量信息进行有效融合，从而形成系统智能控制的依据，是当前智能化领域研究的热点。传统的多传感器数据融合结构一旦确定便无法改变，既缺少足够的弹性计算能力保障，限制其他传感器的加入，也阻碍系统多传感器网络的构建。为了能够形成传感器网络以汇聚全面的系统数据，提出数据智能融合方法。首先借鉴云计算中的数据池思想，在架构上设计基于数据池的数据流动结构，传感器测量信息被汇聚在数据池中，相关算法被视同为服务，解决了数据处理的弹性计算能力问题；其次，经服务处理后的数据池数据，按需求被推送到控制系统，保证了数据处理与控制分离，形成以数据池为中心的星状传感器网络；最后，设计基于检测信号的通用非模型数据融合算法框架，通过信号分解后的系数进行拟合，再利用重构信号进行状态修正，完全摆脱了对系统模型的依赖，将数据融合计算形成了服务，大大降低了后期由于传感器引入对系统控制的影响。通过从设计思想、结构演进过程和特性分析对数据智能融合方法的分析表明，其具备较高的可行性和有效性。该方法的提出可以为我国复杂系统智能控制领域研究提供一条新的思路。

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。

微型仿生机器人作为尺寸在厘米级及以下的微型机电系统，具有体积小、质量轻、便于携带等特点，被广泛应用于环境探测、目标搜索、侦查打击等复杂环境中。为使广大研究人员了解微型仿生机器人的研究进展，基于全球最大的文摘和引文数据库Scopus对近15年的相关文献进行总结和分析，直观描绘了微型仿生机器人领域的发展趋势。从微型仿生机器人的仿生运动形式、制造技术、驱动技术三个关键点入手，辅以生物机电混合微型机器人特殊研究方向的介绍，总结了微型仿生机器人的总体特征和研究现状。分析目前微型仿生机器人发展的技术瓶颈，提出能源-驱动-感知-控制全柔性一体化的发展思路，同时促进一体化制造技术的创新发展。基于军事和反恐防暴应用背景，充分分析微型仿生机器人的特征优势，进行以微型仿生机器人为核心的作战应用构想，并拓展讨论了微型仿生机器人在民用方面的应用。最后，对现有微型仿生机器人的不足与未来发展进行讨论与总结，为微型仿生机器人技术领域的发展及其军事应用前景提供有价值的参考。

在工业4.0向工业5.0的发展过程中，以人为本逐渐成为智能制造领域关注的焦点之一。当前的人机协作不仅强调要聚焦于技术的进步与效率的提升，更强调将人类的高阶认知思维与机器的计算能力相结合，实现认知赋能。基于此，梳理人机协作中认知赋能在交互感知、任务规划与执行、技能学习等关键领域的现有研究，揭示了多模态信息整合、任务推理、动态决策与技能知识表征的挑战。进一步，提出通过应用知识图谱构建的相关技术来支持人与其机器认知对齐的方法，以及通过应用知识图谱推理的相关技术来支持复杂环境下人机协作的任务优化和动态决策。在分析现有人机协作认知赋能研究局限性的基础上，展望未来智能制造环境下的深度认知协同的发展方向。

液压机器人以大负载输出和抗干扰能力强等优点在众多场景中广泛应用。执行器作为机器人的“肌肉”负责直接对外做功，是机器人实现性能的关键。其中，电静液作动器(Electro-hydrostatic actuator, EHA)以其集成度高、能量效率高、功率密度高等优点，被广泛应用于机器人、航空航天、工程装备及其他领域。从EHA的机器人应用、系统构型、硬件组成、控制算法和发展方向五个方面综述机器人用EHA的发展现状，介绍EHA在关节机器人、可穿戴机器人、足式机器人等多领域开展的应用，对EHA的快速响应构型和节能高效构型进行介绍，讨论EHA的硬件组成，包括电机、液压泵、执行器与集成阀块等核心部件，总结机器人用EHA在位置控制、力控制和柔顺控制方面的控制算法，从元件、驱动、控制和节能等角度展望机器人用EHA的发展趋势。

快速增加的锂离子动力电池能量密度在有效解决电动汽车“里程焦虑”的同时，也对电池热管理系统的散热能力提出更加苛刻的要求。电池模组底部设置液冷板的热管理方案以其高散热能力、高可靠性、长寿命和低成本等优点被各大汽车厂商广泛应用。但由于电池表面温度分布不均导致液冷板散热技术的冷却性能难以继续提升。基于气液相变传热原理的相变热控器件具有出色的传热性能和均温性能，是降低电池表面温差过大和实现动力电池高效热管理的关键。因此，相变热控器件-液冷板复合热控技术已成为当前动力电池高效散热领域的重要发展方向和研究热点。介绍动力电池的热行为，综述目前国内外现有动力电池散热技术的研究现状，重点分析与总结动力电池用相变热控器件应具备的关键技术特性，并进行科学预测与展望。

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。

飞行机械臂是由旋翼无人机和机械臂组成的新型飞行机器人系统，兼具无人机的灵活机动能力和机械臂的操作能力，可飞抵高处地点执行运输作业或接触作业任务，具有广阔的应用前景。接触作业型飞行机械臂是油气工业、交通、水利、电力等行业基础设施运维急需的先进技术装备，近十年来一直是机器人与自动化领域的研究热点。梳理分析前人研究，对接触作业型飞行机械臂关键技术进行了研究现状综述。首先，根据末端执行器与作业对象之间的交互特性将飞行机械臂的接触作业模式划分为定点、滑动和干预三大类，并分别进行了介绍。然后，对接触作业型飞行机械臂的机构设计技术进行了阐述，主要包括基于常规多轴无人机、全驱多轴无人机和旋翼组合体等本体平台的典型样机；对接触作业型飞行机械臂的控制方法进行了阐述，主要包括飞行控制、被动柔顺控制、主动柔顺控制以及双边遥操作控制。最后，对接触作业型飞行机械臂关键技术发展趋势进行了展望。

工业4.0阶段，人工智能、大数据、物联网等新兴技术层出不穷，加速推动制造业转型升级，在这个过程中，各类机器人扮演着越来越重要的角色，也为智能制造高质量发展夯实了基础。随着工业5.0的提出，以人为中心的理念逐渐深入人心，催生了人本智造这一新兴领域。人与机器人在智能制造系统中的界限变得越来越不明显，人与机器人自主协同作业研究成为了热点。因此，提出基于大语言模型和机器视觉的智能制造系统人机自主协同作业方法，借助机器视觉和大语言模型的优势提高智能制造系统中人机协同作业的智能化水平。首先，融合机器视觉和深度学习对智能制造系统中人机协同作业过程进行动态精准感知，通过融合YOLO算法和迁移学习来识别作业状态，利用长短期记忆网络和注意力机制准确追踪操作工动作。然后，面向人机协同作业对大语言模型进行微调，建立基于微调大模型的人机协同作业决策框架，为提供机器人自主配合操作工完成动态作业的任务指令，形成人机自主协同作业闭环。最后，通过一个减速器装配案例验证了该方法的有效性。

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。

面向上肢康复与辅助运动，研制了一款基于气动人工肌肉(PAM)驱动的上肢康复外骨骼机器人。与纯刚性驱动不同，该外骨骼机器人使用PAM与刚性连杆，同时实现了柔顺驱动与高精度运动，有助于降低在康复过程中对用户造成二次伤害的概率。在结构设计上，该外骨骼采用直驱和绳驱相结合的方式，实现了肩肘关节运动的三个自由度。该外骨骼结构紧凑，可以满足可穿戴的要求。完成了该外骨骼的运动学建模，并基于PAM的三元素模型和拉格朗日方法完成了动力学建模。针对PAM的迟滞非线性，将直接逆模型法与自适应投影算法相结合，实现了无须离线建模与求逆的自适应迟滞补偿。最后，通过迟滞补偿实验与抗干扰实验完成了原理性验证。实验表明，研制的外骨骼兼具柔顺性和高运动精度，可以满足上肢康复与辅助运动的需求。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

高速开关阀作为数字液压系统的核心控制元件，具有结构紧凑、频响高、抗污染能力强等优点，广泛应用在航空航天、工程机械、军工设备等关键领域。高速开关阀的动态特性决定了数字液压系统的响应速度和控制精度。针对现有的高速开关阀，优化驱动控制方法是提升其动态特性最直接和最经济的方式。综合分析国内外关于高速开关阀驱动控制方法的研究现状与进展。为提高高速开关阀的综合性能，其控制策略趋于多电压化发展，且对各阶段电压的匹配提出更高的要求。虽然现有的多电压控制策略通过优化高速开关阀的启闭初始电流，可同时实现高动态响应和低功耗驱动，但是高动态响应加剧了阀体间的撞击，导致高速开关阀启闭噪声大、振动剧烈，大幅缩短使用寿命。随着微电子技术、计算机技术和传感技术的融合发展，高速开关阀多电压驱动控制策略将朝着更精细化、智能化的方向发展，以兼顾高速开关阀响应快、能耗低、温升小、寿命长等关键特性。

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。

针对目前纯电动汽车在实际行驶过程中仪表显示剩余续驶里程预测不准这一难题，提出一种基于驾驶行为的纯电动汽车剩余续驶里程预测方法。首先，对车辆行驶数据进行片段切分并进行数据维度扩充，利用最大信息系数法提取与纯电动汽车平均百公里能耗相关的驾驶行为特征参量；然后，针对行驶片段数据探讨特征参量选取方式对K-Means聚类结果的影响，并将驾驶行为分类标签、电池荷电状态(State of charge, SOC)、行驶工况、温度等参数作为预测输入，使用BP和长短时间记忆(Long short-term memory, LSTM)网络模型分别对纯电动汽车行驶过程中剩余续驶里程进行预测，发现相比未考虑驾驶行为，考虑驾驶行为时模型预测结果与真实值之间的误差更小，且相比BP神经网络模型，LSTM网络模型预测结果与真实值之间的误差更小；最后，结合纯电动汽车实际行驶过程中的行驶数据对预测结果进行验证，发现原车剩余续驶里程预测准确度确定系数由0.853 9提高至0.982 2。所取得研究成果对提高纯电动汽车实际行驶过程中的剩余续驶里程预测准确度，减轻驾驶员里程焦虑具有重要的意义。

节能减排是汽车工业发展永恒的主题。插电式混合动力电动汽车(Plug-in hybrid electric vehicle，PHEV)为减少汽车尾气排放和燃料置换提供了解决方案，实现插电式混合动力汽车节能减排的核心技术是整车的能量管理。首先对插电式混合动力汽车几种能量管理策略的研究现状和应用情况进行总结；其次分析基于确定规则、优化算法和人工智能等能量管理策略算法的优点与不足；然后讨论未来PHEV能量管理控制策略开发过程中可能存在的技术难点和挑战，对人工智能算法、云计算和智能网联等前沿技术在PHEV能量管理的应用做了详细的论述，重点探讨基于人工智能技术的PHEV能量管理策略研究方向；最后对未来PHEV能量管理策略发展的趋势进行了展望，可为PHEV节能降耗技术研究方向的选择和更为深入的研究提供一定的参考。

轻量化设计是航空航天、汽车、医疗等行业的重要需求，在降低能耗、提高性能等方面具有显著优势，增材制造技术通过逐层添加材料可以实现复杂结构的制造，点阵结构与增材制造技术相结合已成为高性能轻量化结构设计与制造的新思路。然而，增材制造点阵结构在服役过程中往往会受到循环载荷，发生疲劳破坏，结构轻量化与抗疲劳的协同仍是制约新一代航空航天等结构研发的难题。介绍了轻量化设计与制造方法，总结了点阵结构设计与制造技术，综述增材制造点阵结构疲劳性能研究进展，指出设计/制造一体化是增材制造点阵结构抗疲劳的可行路线。

热误差是电主轴系统误差的主要来源之一，热误差建模是提高系统可靠性的重要手段。电主轴装载刀具加工时，需要在多个方向上运动，导致实时测量困难，难以采集足够的热误差样本。不同工况下的数据分布差异较大，在某一工况下训练的热误差预测模型难以在其他工况下取得满意的预测精度。针对上述问题，提出了一种基于数字孪生和深度迁移学习的电主轴热误差建模方法。首先，建立电主轴系统热行为数字孪生模型，模拟出不同工况下的温度场和热变形数据，缓解实际场景中热误差样本缺失的限制。其次，开发基于领域对抗机制的卷积双向长短期记忆网络，数字孪生模型生成的虚拟数据用作源域，真实数据作为目标域，不同尺度的卷积层构成特征提取器，分别提取源域和目标域温度数据的空间特征，处理多维温度特征的共线性问题。构建双向长短期记忆网络作为预测器，处理温度与热误差的时序关系并输出预测值。同时，结合领域适配的对抗训练技术，利用域判别器混淆两域特征，最小化两域数据分布，提高模型的泛化能力。最后，搭建多源数据协同采集平台，获取不同工况下的真实数据，通过不同迁移任务验证，结果表明：在热误差标签样本缺失的情况下，该方法成功实现热误差建模，具备较好的预测性能。

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。

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。

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。

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。

工业5.0的发展对制造业的信息化、数字化和智能化提出了更高的要求。针对传统车间制造能力组织范式和智能调度技术缺乏的重要难题，提出人-信息-物理互联环境下数字车间制造能力建模与自适应调度技术，从而实现对复杂车间制造能力的高保真建模与生产资源的高效调度。为了有效管理数字车间中的生产要素，提出一种融合人-信息-物理系统的数字车间制造能力建模技术。此外，提出一种深度强化学习驱动的数字车间自适应调度(Deep reinforcement learning-driven adaptive scheduling，DRL-AS)算法，该算法将柔性作业车间调度问题以异构析取图的形式进行建模。考虑到工序与机器之间复杂的耦合关联性，设计一种基于分层自注意力机制的多要素表征方法以提取环境状态的全局特征和辅助智能体进行高质量决策。近端策略优化(Proximal policy optimization，PPO)算法被用于训练所提出自适应调度技术。试验结果表明所提出方法的调度性能和泛化性能显著优于对比算法。

产品设计是面向用户需求的反复迭代并逐步进化的创造性活动，其核心是多领域知识应用。为了解决产品设计中知识可视化程度低、人机交互下知识推理弱等问题，提高产品设计智能化程度，提出了基于知识图谱(Knowledge graph, KG)技术的产品交互式设计知识应用模型。首先，基于产品设计活动间的作用与交互演进机制，分析产品设计问题与求解知识间的关联关系，构建一种可扩展的多层产品设计知识图谱(An expandable multi-layer knowledge graph for product design, m-KGPD)用以结构化组织多领域、跨学科求解知识，建立知识需求-求解知识信息检索通道。其次，利用数据标注平台doccano开展知识文本标注和模型训练集构建并基于双向编码表征模型-双向长短时记忆网络-条件随机场(BERT-BiLSTM-CRF)模型开展求解知识实体关系抽取，减轻在大规模文本知识提取工作中的人工重复性操作，利用知识图谱可视化平台GraphXR完成图谱搭建。最后，基于交互式遗传算法(Interactive genetic algorithm，IGA)提出满足产品交互式设计演进规律的求解知识集迭代化推理方法，通过人机混合交互方式为产品设计知识需求匹配最优求解知识集。以复杂地形多岩层成孔装备交互设计过程为例，验证了方法的可行性与有效性。

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。

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。

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。

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。