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。

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。

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。

针对自动化立体仓库传统人工目视化盘点效率低下、现有自动化方案部署成本高的问题。提出一种基于模块化视觉装置的库内盘点系统。设计了免改造式堆垛机可叉取的模块化视觉盘点装置，基于YOLOv8的单视角多表面信息融合的视觉盘点算法，通过前垛面层数识别与上垛面顶层计数相结合，有效解决了非满垛、压缝垛等复杂垛型的精确计数问题；构建了仓储视觉盘点系统WVSS与既有仓储控制系统WCS基于数据库的非侵入式集成架构，实现了盘点任务调度与数据闭环。实验表明在四类箱垛物料数据集上，系统数量识别准确率达96.3%，单货位处理耗时0.11 s。本方案为自动化仓储提供了一种兼具高精度、低部署成本和运行中断少的工程化盘点新路径。

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。

面向国家提升产业链供应链韧性与安全水平的重大战略需求，聚焦数字孪生技术作为推动仓储物流系统数智化转型的关键使能技术，系统阐述了其从静态建模、动态同步到智能决策的三阶段演进脉络。针对传统仓储物流系统存在的数据孤岛、设备运维滞后、流程固化、柔性不足与全局优化缺位等结构性难题，研究构建了涵盖“全域数据融合—可靠智能运维—流程仿真优化—柔性协同调度—全局决策推演”五个维度的系统性赋能路径。通过构建统一数据底座，实现多源异构数据的标准化接入与高质量治理；部署预测性维护平台，显著提升设备可靠性与系统连续性；运用虚拟仿真与动态优化技术，实现仓储作业流程的智能重构与效率倍增；构建弹性资源调度机制，增强系统对动态需求的适应能力；打造全链路仿真决策沙盘，推动系统从经验驱动的局部决策向数据与模型驱动的全局自主优化跃升。以化纤产业实践为例，该技术体系的化纤生产效率提高5%，运营成本下降15%，设备利用率提升10%，故障处理时间缩减30%。展望未来，数字孪生技术将朝着“全域协同、智能共生”方向演进，为构建自主可控的现代仓储物流体系、培育新质生产力提供关键支撑。

为解决工业生产环境下钢材表面缺陷检测技术存在的效果不理想、漏检误检率高的问题，提出了一种改进的YOLO11n算法GCI-YOLO11。首先，在特征提取部分基于GCNet注意力机制设计了GC-C3k2模块，提升了算法对图像上下文特征信息的提取能力；其次，在颈部引入CARAFE上采样算子，使算法能在大感受野内聚合上下文信息，减少上采样过程中特征信息的缺失；最后，采用Inner-CIoU替换CIoU对损失函数进行优化，引入辅助回归框来提高检测的准确性和泛化能力。实验结果表明，GCI-YOLO11在NEU-DET数据集上mAP50和mAP50-95分别提升了2.9%和2.3%，在GC10-DET数据集上mAP50和mAP50-95分别提升了1.6%和0.3%，具有更好的检测性能。

为降低运行人员在深度调峰过程中的监盘与操作压力，针对脱硫系统因测量精度及被控对象惯性、延迟大等原因无法长期、稳定投入自动的问题，提出了一种智能脱硫控制系统。利用BP神经网络，构建出烟气流量、原烟气SO₂浓度等信号与浆液pH之间的映射关系，实现浆液pH值软测量；用变结构预测控制替换常规PID并配合更加精确、合理的前馈信号，保证脱硫系统在负荷、煤质快速变化工况下的控制效果。最后利用机组ICS系统的计算能力，将智能脱硫控制系统成功应用于某650 MW机组，运行结果表明：系统投运后出口SO₂浓度稳定控制在25 mg/m³以内，浆液pH值与设定值偏差保持在0.2以内，在变负荷和pH计冲洗过程中未发生大幅波动，脱硫自动长期投入，切实降低了运行人员的操作压力。

作为运载火箭多功能化体系的核心执行单元之一，分离与推冲机构的动作可靠性与分离精度直接影响航天发射任务的成败。随着各国航天任务复杂度与火箭运载能力的提升，分离与推冲机构在承载能力、响应速度及环境适应性等方面面临更为严苛的技术要求，系统梳理了国内外运载火箭分离与推冲机构的应用与发展现状，详细介绍了多类作动形式下各分离与推冲机构工作原理与特点，回顾了运载火箭分离与推冲机构的动态特性、冲击响应以及可靠性领域的发展，并介绍了部分典型机构的仿真分析技术，最后展望了运载火箭分离与推冲机构产品的发展趋势，旨在为新一代运载火箭分离推冲系统的创新设计与产品系统性发展提供参考。

针对工业缺陷检测系统在资源受限环境下难以兼顾检测精度和计算效率的问题，提出了一种基于混合状态空间模型的轻量化工业缺陷检测网络架构。该架构通过设计C2f_EfficientVIM_CGLU模块，将视觉状态空间模型的全局序列建模能力与卷积门控线性单元的局部特征增强机制深度融合，构建了高效的缺陷特征表征学习框架。引入HSM-SSD（Hidden State Mixer based State Space Duality）机制，采用线性时间复杂度的状态空间建模方法处理长距离依赖关系，显著提升了对不规则形状和稀疏分布缺陷的识别能力。设计Slimneck轻量化特征金字塔网络，通过GSConv（Ghost Shuffle Convolution）稀疏卷积和VoV-GSCSP（Variance of Variance Ghost Shuffle Cross Stage Partial）高效特征融合模块，在保持检测精度的前提下实现了网络参数的大幅压缩。在NEU-DET和APDDD数据集上的大量实验表明，所提网络架构在NEU-DET数据集上的mAP50达到92.13%，相比基线模型YOLOv8n提升9.77个百分点，参数量仅为2.9 M，计算复杂度为7.7 GFLOPs，相比传统的Faster-RCNN方法参数量减少93%以上。在APDDD数据集上的mAP50达到89.68%，验证了方法的良好泛化性能和快速检测能力。该研究为工业4.0智能制造环境下的高效质量检测系统提供了理论基础和技术支撑。

航发整体叶盘、离心式叶轮和封闭式叶轮等整体构件的气流道扭曲狭窄、刀具可达性差，极其容易发生各种类型的加工干涉，是典型的难加工零件。为提高整体构件的加工表面质量，以其最后一道精加工工序—机器人砂带磨抛工艺为研究对象，提出面向整体构件狭窄流道的机器人无干涉磨抛姿态多目标自主规划方法。首先，提出机器人无干涉构型空间(Interference-free robot configuration space, IFRC-Space)的定义及表示方法，开展机器人磨抛整体构件狭窄流道时IFRC-Space沿刀轨的演变规律探究实验，揭示IFRC-Space沿刀轨连续变化的规律，据此提出基于图像边缘检测算子的IFRC-Space快速计算模型，开发基于IFRC-Space的机器人无干涉磨抛姿态多目标优化算法，该算法可综合考虑无干涉、无奇异、磨抛姿态光顺与机器人运动学性能等指标，实现整体构件无干涉磨抛姿态的自主生成和多目标优化。最后以整体叶盘和封闭式叶轮的机器人砂带磨抛为例，开展轨迹规划实验，验证了所提方法的有效性及实用性。

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。

为突破传统机械臂2D平面抓取的局限，并解决现有6D位姿估计算法（如Gen6D）位置估计不准的难题，提出了一种优化的Gen6D-Op算法。该算法针对典型的机器人抓取场景，基于共线假设，将位置估计误差转化为带约束的优化问题进行求解，从而实现对物体位姿的精确获取。在此精确位姿的基础上，进一步设计了垂直姿态与平面投影两种高效的抓取策略，以提升抓取效率与稳定性。实验证实，Gen6D-Op显著提升了位姿估计精度，总误差降低72.3%至9.48 mm，多物体抓取成功率达到94%。同时，采用设计的两种抓取策略能够有效减小机械臂关节角度的变化范围，缩短抓取时间。

针对农业巡检、灾害救援等非结构化环境中移动机器人越障能力不足的痛点，研究提出一种基于摇臂-转向架悬挂与曲柄滑块机构融合的四轮移动底盘设计方案。首先，通过构建行走机构的运动学与力学模型，分析了关键构型参数（如支撑轮中心距、铰接距离）对地形适应性和负载平台姿态的影响，并基于多目标优化方法确定了最佳参数组合（L_F =200 mm，k₁=0.9）。其次，结合曲柄滑块机构与对称式车架设计，开发了三维虚拟样机，并利用RecurDyn平台进行动态仿真，验证了底盘在跨越18 mm减速带和20 mm半圆柱障碍时的仰俯角波动范围（±3°以内）与驱动力需求（峰值扭矩≤15 N·m）。最后，通过样机试验表明：该底盘在负重75 kg条件下可稳定跨越90 mm减速带型障碍，且直线运动速度达1.8 m/s时路径偏差小于20 mm/5 m。研究成果表明，该设计显著提升了移动机器人在非结构化环境中的地形适应能力，为农业巡检、搬运、灾害救援等场景提供了可靠的移动平台。

叶片振动与叶尖间隙是反映航空发动机运行状态的关键参数，蕴含着丰富的故障与健康信息。通过实时监测与深度分析，可实现发动机的故障诊断与早期预警。综述叶片振动接触式测量方法以及叶尖定时和叶尖间隙等非接触式测量方法，介绍近年来国内外相关技术研究的重要成果，主要阐述叶片振动类型及典型故障、监测及辨识方法、故障诊断及预警方法共三个方面。其中，重点探讨这些技术在颤振、喘振和碰摩等典型故障中的应用。最后，从高精度高速采集、机理及演化路径、多源融合测试、故障数据库优化以及机器学习智能诊断五个方面，对基于叶尖监测的航空发动机故障诊断与预警技术的未来发展趋势进行了展望。

针对传统猪肉切割机器人因单臂设计导致协调控制不足、适应性差等问题，提出一种基于六维力传感器的双臂分割柔顺控制方法，右臂通过构建主从式力位混合控制框架，将切割任务分解为力控制与位置控制正交子空间，实时调整切割力与运动轨迹，确保切割的顺利进行；左臂基于雅可比矩阵映射与加速度约束传递，实时跟踪主臂位姿变化，保证两臂协同运动时的平衡性和稳定性。仿真结果表示，该控制方法具有较好的鲁棒性与柔顺性，能够完成高精度的猪肉切割任务。

当前，无人车在复杂环境下的高精度定位仍面临软硬件协同性不足和标准化集成缺失等问题，制约了数据链路贯通和虚实交互闭环的构建。为此，提出了一种基于数字孪生的无人车定位平台架构。硬件方面，依托STM32平台集成全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System， GNSS）、超宽带（Ultra-Wideband， UWB）、惯性测量单元（Inertial Measurement Unit， IMU）、蓝牙/Wi-Fi 以及窄带物联网（Narrowband Internet of Things， NB-IoT）等多源感知与通信模块，并通过高速总线和专用接口实现互联与驱动控制，构建了多源数据采集与传输基础。软件方面，结合工业互联网标识解析与数字孪生技术，设计了数据管理、时空定位、路径规划和电子围栏等功能模块，并通过多源信息融合实现物理实体与虚拟模型的双向交互和闭环控制。实验结果表明，该平台在保证测距精度和稳定性的同时，提升了系统的交互性与集成度，为无人车定位提供了一种完整的软硬件一体化解决方案。

目前，墙体抹灰作业主要依赖人工完成，虽然已有单自由度滑轨平滑的抹灰设备问世，但仍需人工配合，导致效率低下和高昂的人力成本。为了提高墙面抹灰的自动化程度，设计了一种墙面双臂操作抹灰机器人。该机器人采用双机械臂分别负责喷涂与抹平作业的设计方案，有效解决了传统设备中喷涂厚度不均与抹平效率低下的问题。该系统由自主导航底盘、混凝土搅拌牵引车、双机械臂升降机构及自适应力控抹平刀具组成。设计一种力位混合控制算法，通过选择矩阵解耦力控与位置控制空间，在复杂环境下实现稳定的力控制和精确的位置跟踪。在实验验证方面，机器人在不同墙面条件下展示了优越的平整度和高一致性，显著提升了施工效率与表面质量，较传统人工模式和单臂设备分别提高了作业精度和生产效率。

以电动汽车为代表的新能源汽车迎来了前所未有的发展机遇。锂离子电池凭借高比能、低自放电率及长寿命等优点，成为电动汽车动力系统的主流选择。然而，低温下锂离子电池性能显著下降，直接导致电动汽车续航里程缩短，充电时间延长，还可能引发安全隐患，是电动汽车推广的一个核心难题。低温加热作为克服电池低温性能瓶颈的关键方法之一，是当前业界攻关的重点。对锂离子电池低温加热技术最新进展及实车应用现状进行了全面的总结和讨论，涵盖外部加热、内部加热和复合加热三类。全面阐述每种技术的原理、最新进展、优势劣势及潜在的优化空间。此外，对每种技术进行定性比较，并分析当前加热技术在实车上的应用现状。最后，探讨低温加热技术的未来发展前景，聚焦于关键技术突破与机遇，为低温加热技术的下一步研究和实车应用提供全面的视角。

难切削材料广泛应用于航天航空行业，该类材料具有切削难度大、材料成本高、标定实验难等特点。在难切削材料有限元仿真建模过程中，材料的力学性能以及刀具-切屑摩擦性能的设置，会显著影响仿真模型的预测精度。如何实现难切削材料力学性能等参数的高效获取，研究仿真模型的快速精准不确定校准策略具有重要意义。以难切削Ti₂AlNb金属间化合物铣削过程为例，提出了一种贝叶斯框架下的难切削材料有限元仿真模型不确定校准方法。首先开展了模型不确定分析，提出了基于贝叶斯理论的模型不确定量化方法，并基于马尔科夫链蒙特卡洛法实现了不确定系数求解；其次开展了基于有限元仿真软件的铣削过程有限元建模、仿真实验设计与仿真数据集构建，提出了基于高斯过程回归以及支持向量回归的代理建模方法；最后开展了Ti₂AlNb铣削实验设计，构建了工况数据集，实现了有限元模型中JC本构参数与刀具-切屑摩擦系数的量化。实验结果表明，不确定校准后的有限元仿真模型在预测精度上得到了改善，三向铣削力的预测相对误差由校准前的21.47 %降低为12.17 %。

针对机械臂在非结构化场景下目标导向抓取中存在的物体未知、环境干扰复杂及实时性要求高等问题，提出融合坐标注意力（Coordinate Attention，CA）与记忆增强神经网络（Memory-Augmented Neural Network， MANN）的热图引导六自由度抓取检测（Heatmap-Guided 6-DOF Grasp Detection， HGGD）方法，并构建了基于目标引导的抓取模型。该方法在像素编码器中引入CA模块，高分辨率特征图输出后、降维前，经CA通道分支加权关键信息、空间分支定位目标区域，提升目标感知与定位精度；在特征融合阶段嵌入MANN，初始化存训练集多尺度特征至记忆库，融合时读写头查历史特征并与当前特征融合，按达标置信度更新记忆库，缓解传统融合的信息衰减与冗余；最后利用目标检测模型输出的目标锚框，对点云数据进行稀疏化处理以降低计算开销。基于 GraspNet-1Billion 数据集的评测结果表明，所提方法相较于基准模型，不仅在抓取成功率指标上实现了显著提升，还有效缩短了目标抓取检测任务的推理耗时。该方案实现抓取精度与效率协同提升，为机械臂在复杂真实场景精准抓取提供技术支撑。

针对微重力环境下空间碎片抓捕存在的刚性碰撞易碎裂、机构折叠比低、驱动适应性差等问题，提出一种融合折纸结构与软体机器人技术的流体驱动抓捕机构。该机构基于Youshimura折纸结构分析和优化机构，通过内腔压力调节实现轨迹可控的叠收纳与展开包裹，兼具高折叠比（≥1∶4）与柔顺接触特性。为验证方案可行性，搭建两类仿真系统：1）基于Abaqus的微重力接触抓捕多体动力学仿真，分析不同碎片形态下的接触力、包裹成功率与抓捕效率；2）基于 CoppeliaSim平台联合仿真的视觉-控制一体化系统，采用 YOLOv5 实现碎片位姿识别、PID 控制算法生成驱动指令，验证微重力扰动下的自动抓捕精度。仿真结果表明：该机构对立方体（55 mm×55 mm×55 mm）、圆柱体（Φ50 mm×80 mm）、板状结构（400 mm×200 mm×2 mm）碎片的包裹成功率分别达 93%、80%、33%，满足微重力空间碎片抓捕的柔顺性与自主性要求。

针对航空智能制造中数据-知识协同效率低、装配偏差溯源困难、工艺参数优化滞后及虚实交互验证不足等关键问题，本研究提出一种以工业大模型为认知引擎的AI孪生控制方法体系，构建覆盖“感知-诊断-决策-验证”的数字孪生闭环控制框架。通过知识图谱网络化关联建模，实现多源异构数据的语义融合与动态推理，打造航空制造工业大模型语料库，形成具备自主演化能力的专业知识底座；开发面向多场景智能决策闭环的工业大模型算法库，利用贝叶斯因果推断解析装配偏差的多层级耦合诱因，结合增量集成学习实现多源耦合偏差的动态演化预测，基于迁移强化学习突破跨场景参数优化瓶颈；最终通过数字孪生技术构建虚实双向驱动的验证闭环。以某型号民用客机机身壁板装配为验证对象的结果表明，所提方法能够显著提升长桁自动装配精度，长桁一次装调成功率较传统方法提升24%；实现钻铆质量实时检测，连续钻铆缺陷识别准确率达98%。该研究通过构建与演化领域知识底座，深度驱动了从偏差因果溯源到孪生验证的全流程闭环，实现了制造决策从经验驱动到模型认知驱动的范式跃迁。

实现钢结构工业化智能建造有两大必要条件，一是研发全装配钢结构新体系，结构本身可高效重复拆卸；二是研发自动化装配机器人，解决施工现场人工作业安装效率低、精度低、质量差问题。提出一种适用于芯筒式钢柱节点的扭剪型高强螺栓自动化装配机器人方案。该方案聚焦于M16扭剪型高强螺栓的装配过程，重点进行了机器人末端-执行器的机构设计与结构可靠性分析。设计了基于机器视觉的螺栓孔装配分层控制系统。通过模拟实验验证，所设计的机器人机构能够满足装配工艺要求，显著提升芯筒式柱节点扭剪型高强螺栓的装配效率、精度、质量和安全性。

针对多规格螺纹钢几何参数的机器视觉测量过程中，存在的局部遮挡、透视畸变、大尺寸和空间弯曲等多源干扰问题，设计并搭建了一种面向螺纹钢几何参数的机器视觉测量系统。首先，提出了双相机远近垂直布局结构，解决了大视野与高精度冲突的问题。第二，聚焦因螺纹钢规格变化产生的透视问题，提出了基于物平面提升法和双摄耦合标定的透视矫正方法。第三，设计了图像预处理框架，用于识别螺纹钢轮廓区域并定位到亚像素轮廓坐标，其中围绕遮挡问题提出了基于贝塞尔插值的遮挡区域修复算法，识别并重建遮挡区域。第四，采用基于欧式聚类的特征提取方法，得到各参数的几何量特征。最后，应用反投影配准原理和几何尺寸变换得到像素尺寸，并用张正友标定方法计算出真实尺寸。实验结果表明，该方法可测得螺纹钢的6种几何参数，用人工测量值做系统评估，系统精度可达0.1 mm，单图平均处理时间为0.24 s，可满足螺纹钢几何参数的快速测量需求。

针对目前仓储机器人导航中普遍使用的二维码导航技术存在部署烦琐、调整灵活性差的问题，基于ROS2机器人操作系统使用2D激光雷达、IMU传感器和轮式里程计，设计了一种基于预定义路径的全局路径规划方法和一种基于PL-ICP点云匹配算法的工作点二次定位调姿方法。方法基于Cartographer激光SLAM算法构建平面栅格障碍地图和机器人定位数据文件；使用自主开发的RViz2插件工具创建导航地图文件，基于A*算法生成全局路径；使用Navigation2导航技术框架实现局部路径规划和控制；当机器人到达指定工作点后，根据激光特征数据计算机器人位姿偏差，并通过PID控制算法对位姿进行修正。使用Gazebo仿真平台对该调姿算法进行了测试，结果表明，经过二次定位姿态调整后机器人x、y方向位置精度能够达到±3 mm，航向角θ精度能够达到±0.1°。

在橡胶制品的生产中，密炼与挤出过程会存在剧烈的温度波动与压力失稳问题，不仅影响混炼质量、胶料塑化均匀性，还关系到设备能耗与生产效率。针对橡胶炼胶与挤出生产过程中温度波动大、压力稳定性差的问题，提出一种改进型模糊PID智能协同控制策略。通过融合温度传感器、压力传感器、转速传感器以及扭矩传感器等多传感器进行实时数据采集，设计过程特性的自适应参数整定机制及压力-温度动态耦合补偿模型，基于自适应调整过程，实现对密炼机转子和挤出机螺杆的精准协同控制，深入解析并补偿了密炼机转子强剪切生热与挤出机螺杆输送压缩过程中压力、温度参数的相互干扰作用，从而克服了单一变量控制的不足。实验表明，改进算法在温度控制过程中，超调量降低11%，缩短了调节时间，温度控制精度达到±0.8 ℃。压力波动对温度的干扰从35%降至12.7%，该系统提升了温控精度，降低了压力波动，显著提升了产品均匀性与生产效率。

针对多品种、小批量生产模式下智能工厂中柔性作业车间调度与AGV物料搬运的协同优化问题，以最小化最大完工时间为目标，设计了一种基于竞争双重深度Q网络（Dueling Double Deep Q-Network， D3QN）的生产与搬运联合调度方法，并结合带时间窗的A*算法实现AGV的无冲突路径规划。将设计算法与多种规则调度方法进行对比，设计了多种不同规模算例进行实验验证，结果表明D3QN算法的调度性能表现更优，具有良好的优化效果和泛化能力。同时，分析了AGV数量对调度性能的影响，最终得出结论其符合边际效益递减规律。

多稳态特性是一种特殊的非线性力学现象。当一个系统具有多稳态特性，则意味着它存在多个稳定平衡态(能量取得局部极小值的状态)，在这些状态下，即使受到外界小的扰动系统也能够在无能量输入条件下实现状态自保持。多稳态可表现出丰富多样的力学特性/行为，如负刚度、自平衡、抗扰动等，在航空航天、智能机器人、生物医学等领域逐渐展现出巨大的应用价值，近年来吸引了大量的研究人员。回顾了这些年多稳态机构与结构的典型研究成果：首先从柔顺机构、折纸结构、剪纸结构、软材料以及张拉整体结构等五个方面总结了不同多稳态设计的机构/结构原理、构型特征和设计方法；然后，对多稳态机构/结构在多种应用场景下的典型应用进行归纳介绍；最后对未来多稳态机构/结构的发展趋势进行了展望，旨在为多稳态机构/结构的设计提升与应用拓宽提供新的思路。

空间增材制造(In-space additive manufacturing,ISAM)是实现深空探索、太空资源高效利用以及地外行星长期居住的关键技术。与常规的地面增材制造相比，高真空、强辐射、微低重力、极端温度变化等复杂太空环境给ISAM的发展与应用带来了诸多困难，亟须在设备兼容性、工艺控制以及原材料选用等方面取得创新与突破。目前，ISAM研究主要集中在两个前沿领域：在轨制造与地外行星表面建造；在研技术涵盖材料挤出、直接能量沉积、粉末床熔融、立体光刻、计算轴向光刻等多种成型工艺。综述了国内外ISAM技术的研究进展与发展趋势，对比了与空间环境相关的增材制造技术原理及工艺特点，总结了典型微低重力验证平台及试验方法，梳理了面向真实空间环境的增材制造研究案例，分析了ISAM技术发展所面临的重大挑战及潜在机遇，展望了ISAM技术未来的重要研究方向。

为改善人机协作机器人在自由空间中的人机交互柔顺性与对操作意图的响应能力，提出基于操作意图的自适应阻抗控制策略。当前，自适应阻抗/导纳控制研究对系统稳定性分析不足或依赖额外生物传感器、存在算法复杂度过高的问题，限制了其在实际动态交互场景中的应用。以最小化人机交互过程中的能量消耗为目标，通过分析操作力与末端速度对系统功率的影响，推导出阻尼参数与操作意图间的动态映射关系，建立了一个根据负载力及运动速度调整自身阻尼系数的自适应阻抗模型，实现在拖动过程中低阻尼高速度高响应，在细小工件操作时高阻尼保精度。拖动实验表明，机械臂末端受力与位移响应在各方向的皮尔逊相关系数均大于0.9789，在无规则外力作用下运动平滑、阻抗参数自适应调整迅速，验证了该策略在动态、不确定人机交互场景中的有效性与鲁棒性。

轮式人形机器人由于多自由度、强耦合及非线性的特性，其运动控制尤其是全身运动控制非常困难。为此，提出了基于机器人运动学和模型预测控制（Model Predictive Control， MPC）的全身运动控制方案。建立了简化的轮式人形机器人运动学模型，定义了关于末端执行器位姿的二次型成本函数，通过松弛障碍函数（Relaxed Barrier Function， RBF）设定了机器人运行时需满足的关节位置约束、控制输入约束、避免碰撞约束和防倾倒约束。设计了针对机器人末端执行器位姿规划的仿真实验，仿真结果表明，该控制方案不仅可以使机器人全身运动以实现末端执行器的控制，同时还能够满足各类约束。

动力吸振作为解决结构振动问题的有效手段之一，其性能瓶颈的突破对航空航天、国防军工等国之重器领域的高端装备可靠性跃升具有重要战略意义。以构型创新为主线，系统梳理了单自由度、组合式单自由度、多自由度、可调谐及非线性五大类型动力吸振器的研究进展。单自由度吸振器结构简单、稳定可靠、便于实现，是当下实际工程中应用最为广泛的结构形式，但其窄频特性短板催生了组合式与多自由度设计；组合式吸振器通过并联/串联拓扑拓展频带，实现了频带拓展与工程实现难度的平衡；多自由度吸振器通过对质量单元多个空间自由度的充分利用，实现了多维或多模态振动的高效抑制；可调谐吸振器结合调谐机构与半主动控制，解决了主振结构动态特性变化工况下的最优适配难题；非线性吸振器则利用靶能量传递机制，在宽频抑振中展现出独特优势。对比分析表明，构型创新通过自由度扩展、参数自适应调整及刚度非线性化，显著提升了吸振器的抑振性能与环境适应性，设计方法也经历了从传统参数优化向构型创新驱动的范式转变。同时，基于柔性元件的刚度单元重构，为构型驱动的性能跃升提供了理论基石。未来，动力吸振器的抑振性能将向更高层次突破：更高幅值抑制率、更优动态适应性、更大抑振带宽以及更多抑振自由度。此外，研究有望推动振动控制技术向“抑振－储能－感知”一体化方向演进，为航空航天、高端制造装备等尖端领域振动抑制提供理论支撑与技术范式。

针对第五代移动通信系统云化无线接入网（Cloud Radio Access Network，C-RAN）中多业务共存时动态资源调度效率不足、差异化服务质量保障困难等问题，提出一种基于改进型双重Q学习（Enhanced Double Q-Learning，EDQL）的动态资源调度方法。首先，建立面向超可靠低时延通信（ultra-Reliable Low Latency communication，uRLLC）、增强型移动宽带（enhanced Mobile BroadBand，eMBB）与大规模机器类通信（massive Machine-Type Communication，mMTC）的虚拟化切片架构，通过多优先级抢占机制与队列动态调节因子实现资源权重自适应修正。在此基础上，设计融合竞争网络架构与动态奖励缩放的EDQL算法，结合马尔可夫决策过程对网络负载、信道状态及队列时延进行联合建模。实验结果表明，所提方法较传统轮询调度、静态优先级及启发式规则算法，uRLLC业务强制终止概率降低82.3%，eMBB服务完成率提升41.2%，系统资源利用率提升28.5%，mMTC平均排队时延减少76.9%。该研究通过虚拟化切片与强化学习的深度融合，为5G多业务资源调度提供了新范式。

对于现有的注意力机制可能存在的学习能力不足，对重点目标的关注度不够等问题以及传统钢材表面缺陷检测网络中存在的检测精度低、特征提取尺度单一等问题，设计了一种可迭代的递归通道注意力机制RCA（Recurrent Channel Attention， RCA），该机制分别对水平、垂直两方向进行注意力权重的计算，使得模型对特征位置具有更强的感知能力，并使用递归策略对融合后的结果进行迭代，将所得到的权重再次用于输入特征中，使得网络对同类目标中关键特征信息的捕捉能力进一步增强，提升了网络对不同位置和尺寸的目标的检测能力。并将RCA机制与YOLOv8网络模型相结合，提出一种基于改进YOLOv8n的钢材表面缺陷检测网络，首先，引入可切换空洞卷积（SAConv）扩大了模型感受野并提升其对多尺度特征的感知能力与适应能力，实现更精准的特征提取；其次，在网络的Neck部分加入了具有自适应能力的加权特征融合模块，有效结合了全局和局部特征，增强了多层特征之间的融合能力；最后，引入所设计RCA机制并进行大量消融实验与对比实验。实验表明，仅加入RCA机制的YOLOv8网络模型在钢材表面缺陷数据集NEU-DET上的mAP@0.5值为81.1%，相比于原始模型提升了3.4%；在GC10-DET数据集上的mAP@0.5值为63.2%，相比于原始模型提升1.7%。YOLO-SCR网络模型在计算量方面较基线模型减少了12%，在NEU-DET数据集上的mAP@0.5值为84.0%，相较于原始模型提升了6.3%，在GC10-DET数据集上的mAP@0.5值为64.1%，相较于原始模型提升了2.6%，在检测任务中的精度与速度上具有一定的均衡性。

针对振动膜生物反应器中的滑移架往复频率太高导致的曲柄滑块机构易发生倾覆问题，通过对曲柄滑块机构的连杆速度瞬心的解析解研究，得到了连杆速度瞬心线模型，由该模型计算可知，曲柄连杆长度比分别为\mathrm{1}/\mathrm{5}\mathrm{、}\mathrm{1}/\mathrm{4}\mathrm{、}\mathrm{1}/\mathrm{3}时，瞬心线的变化规律，即曲柄长度不变，连杆长度越长，整体瞬心线向右平移，连杆瞬心线除中间位置外近乎水平直线，在瞬心线的模型基础上，进一步得到了倾覆极限频率为1.9 Hz和安全频率1.8 Hz在10 min内滑移架的速度和加速度变化规律，并用ADAMS软件验证了曲柄滑块机构瞬心线模型的有效性，为预测振动膜组器机构能否稳定运行提供重要设计理论参考。将连杆速度瞬心线模型推广得到铰链四杆机构的连杆速度瞬心线，并将该模型应用在人体膝关节设计中，得到腿直立和弯曲状态两个极限位置的瞬心线，与人体膝关节J形瞬心轨迹相似，所提出的连杆速度瞬心线模型与人体膝关节理想瞬心轨迹具有很好的匹配度，为具有人机相容性结构的优化设计提供参考，所建立的连杆速度瞬心线模型在生物力学领域有很好的应用前景。

针对卫星式柔印机中心压印滚筒在印刷过程中因受热膨胀导致印刷压力变化、影响印刷质量的问题，设计了一种双进双出冷却水螺旋流道结构，以降低滚筒表面温度和轴向温差。采用计算流体力学（CFD）方法分析了双向螺旋流道结构对滚筒表面温度场的影响规律，在此基础上，结合正交试验法，以滚筒表面轴向温差最小为优化目标，选取流道螺距、流道宽度和流道高度为关键结构变量，对流道结构进行了参数优化，获得的最优参数组合为：流道螺距1000 mm、流道宽度200 mm、流道高度35 mm，此时滚筒表面的轴向温差为1.02 ℃，较传统单向螺旋流道结构的2.46 ℃降低了58.5%。该研究能为流道结构参数的优化及中心压印滚筒结构的合理设计提供指导。

为改善玻璃瑕疵检测对人工的依赖性和复杂背景干扰强及类别区分难等问题，提出一种基于YOLOv8s的改进算法，通过融合全维动态卷积（ODConv）与SE注意力机制（SEAttention）提升检测性能。该算法在YOLOv8的主干特征提取网络中，将传统卷积替换为ODConv，借助动态调整卷积核的重叠度与感受野，增强对玻璃表面细微瑕疵的特征捕捉能力；在特征融合阶段引入SEAttention，通过对通道维度的权重重新分配，强化有效瑕疵特征并抑制背景噪声。实验结果显示，改进后的YOLOv8s在自制的工业玻璃瑕疵数据集上，mAP达到了96.8%，较改进前提升了1.9%，不同IOU阈值的综合mAP提高了1.8%，且检测速度满足工业实时检测需求，性能得到了综合性提升，为玻璃表面瑕疵的自动化检测与分类提供了高效解决方案。

随着轨道交通智能化进程加速，轨道列车车载数据的分类分级成为实现数据资产化与安全管控的核心挑战。以动车组列车车载数据为研究对象，该研究介绍了数据分类分级的方法，并针对车载数据规模大、异构性强、实时性高及多源关联性显著的特征，结合实践系统分析了车载数据分类分级的关键技术，阐述明确规范标准、构建分类分级模板、分类分级评估分析及加强后续管理等开展车载数据分类分级的关键环节，并介绍引入大模型赋能车载数据分类分级的方法及应用情况，论证了其在车载数据分类分级工作中规模应用的可行性，为进一步提升轨道交通领域的数据高效利用和安全管理水平提供支持。

同时定位与建图（SLAM）任务普遍建立在静态环境假设下，在动态物体干扰下存在位姿估计精度显著下降的问题。提出一种融合动态特征值与掩膜分布值的视觉SLAM算法，其主要创新点包括：1）提出一种基于指数加权移动平均（EWMA）的动态特征值环境判断机制，通过融合历史重投影误差信息，实现对环境动态程度的准确、鲁棒感知；2）采用一种轻量化的改进YOLO-seg语义分割方法，实现动态物体的快速识别与像素级掩膜生成，在保证精度的同时极大提升效率；3）设计一种基于掩膜分布值的局部BA优化策略，通过引入掩膜紧致度与面积比例构建权重系数，有效缓解特征点剔除后的优化失衡问题；4）构建一种自适应多线程协同的系统架构，实现动态判断与语义分割线程的按需触发与资源优化调度。在TUM RGB-D数据集上的实验表明，本算法在剧烈运动环境下较ORB-SLAM3、Dyna-SLAM和YOLO-SLAM的绝对轨迹误差最高分别降低94.1%、38.8%和77.3%，显著提升了动态场景下的SLAM精度、鲁棒性与实时性。