机械设备群体协同服役是实现网络化协同制造的核心载体，对设备群体进行数据中心化的智能诊断，存在数据流通壁垒、个体差异显著的挑战难题。为突破数据流通壁垒、提升诊断模型的群体适应性，现有研究尝试建立去中心化、分布式的协同诊断架构，然而，在规划设备群体诊断任务时存在盲目性，且在融合各设备节点的局部诊断模型过程中，忽视了个体重要度分布不均的客观事实。对此，提出迁移拓扑规划的群体协同智能诊断方法，首先建立迁移拓扑结构，描述各设备节点之间诊断知识的流出与流入关系；然后综合考虑数据质量、可用数据量、诊断知识可迁移性、通信资源、个体重要度等多重因素，优化求解迁移拓扑规划问题，以确定设备群体诊断知识的流向关系与个体重要度分布；最后建立个体重要度加权的协同诊断架构，训练适用于设备群体的全局诊断模型。通过多台设备的轴承故障数据对提出方法进行验证，结果表明：优化后的迁移拓扑结构，能够有效地反映设备群体诊断知识的最佳流向关系，提高了全局模型的诊断精度与群体适应性。

四列滚子轴承作为轧机的关键部件，在恶劣服役环境下发生故障可能引发轧机振动加剧、产品表面质量下降甚至生产事故。针对现有动力学方法局限于通用单列轴承，且模型关键参数依赖实验室数据而无法保障模型的准确性和有效性，提出多载荷激励下轧机四列滚子轴承故障动力学建模及响应特性研究方法。通过构建辊系整体和轴承局部激励载荷模型，准确表征轧制过程中的力学行为与动态激励。在此基础上，提出轧机轴承故障动力学建模方法，揭示故障特征与系统响应之间的内在机制。为进一步验证模型与方法的有效性，搭建工业测试平台并进行试验验证，对比分析理论结果和实测数据。结果表明，接触载荷和加速度信号会在滚动元件经过故障区域时先后产生两次冲击，其中首次冲击后因与故障前壁持续接触导致载荷小幅回弹，二次冲击则引发内外滚道接触载荷交替变化及高频振动。随着碰撞能量衰减，系统最终转为以低频本征振动为主导的响应状态。此外，在轧制产品厚度为3.2 mm的SPA-H钢时，上工作辊因滚动体故障在稳态轧制阶段仍产生显著冲击响应和位移波动，导致辊缝失稳，而下工作辊则保持平稳运行状态。

圆光栅角编码器的综合精度直接关系到高端装备与精密检测性能。针对基于自准直仪和多面棱体的离散标定测点稀疏、难以表征全圆误差分布的问题，提出一套无需外部基准的自校准体系：构建基于傅里叶时移特征的测角误差检测模型，推导多传感器测角数据和误差谱的解析传递关系，并设计最小方差、平均和传递函数模值三类权重的数据融合策略，实现全圆连续误差提取与补偿。围绕传感器布局、融合权重、传感器一致性与采样密度开展仿真(含安装相位与噪声的蒙特卡洛)与试验验证。基于雷尼绍REXM20USA255码盘及配套的T2001-30A读数头和Ti2000A12E细分盒搭建角度计量平台，并与光电自准直仪与多面棱体检测结果进行比对，试验结果表明：在最小方差权重下检测效果最佳，单传感器经自校准后的全圆绝对误差约±0.8″；提升采样密度可显著降低谐波误差残余(PV值由0.29″降至0.10″)；综合可观测性与抗噪声能力，推荐三读数头布局。该方法验证了自校准理论的有效性，为无法配置外部高精度仪器的场景提供可部署方案。

针对刀具磨损监测中数据驱动方法缺乏物理可解释性、机理模型实时性不足的问题，提出一种数据与机理双模型融合的预测算法。首先，构建振动信号多尺度时空特征提取网络，通过融合多尺度卷积神经网络与Transformer，捕捉刀具退化的动态特性；建立铣削过程的有限元仿真模型，基于Usui磨损率方程模拟刀具几何演化；设计强跟踪卡尔曼滤波算法，利用机理仿真结果作为状态转移先验、数据预测值作为观测更新量，实现刀具磨损量的动态最优估计。试验结果表明，与单一模型驱动的预测方法相比，所提的数据机理双模型融合预测算法能显著提高刀具磨损监测的精度与鲁棒性。

在精密机械加工过程中，零件受机床夹具夹持的稳定性与可靠性直接影响零件加工的表面质量和尺寸精度。为在线测量机械加工过程中零件所受夹持力的大小及其动态变化情况，提出一种基于压阻式测力芯片的内嵌式智能夹具夹持力传感器设计与制造方法。该智能夹具内部封装有夹持力传感器，夹持力传感器以智能夹具的拉杆作为弹性敏感元件，压阻式测力芯片粘贴在拉杆上检测拉杆受到的拉力，并根据智能夹具内部结构关系将拉力转换为夹持力。通过理论计算和有限元仿真方法，对拉杆强度、传感器固有频率、夹持力与拉杆拉力之间的换算关系进行了分析。加工制造智能夹具零部件，并通过内嵌式封装的方法实现夹持力传感器与夹具的集成封装。通过静态和动态性能测试研究了传感器的综合性能技术指标。所研制的夹持力传感器的直线度为-0.31%FS、滞后为0.39%FS、重复性为0.18%FS，安装固有频率为154 Hz，对应可用的最高机床主轴转速为6 930 r/min。所研制的智能夹具夹持力传感器具有良好的静态和动态特性，能够满足精密加工过程中零件夹持力的在线与动态检测应用需求。

波纹辊轧制工艺中复杂界面缺陷的高效检测是提升金属复合板质量的关键挑战。针对传统超声成像方法在波纹界面检测中存在的位置偏差和效率不足问题，提出一种融合自适应压缩感知与改进相移迁移法的光声成像新方法。通过构建分段常数波速函数模型和加窗计算方法，有效解决了传统相移迁移法在第二层介质底面成像的失真问题。创新性地引入基于信号排列熵的自适应采样策略，实现压缩感知技术在保持成像质量前提下的数据采集量优化。试验结果表明，在使用分段数为6，采样率为0.3的自适应压缩感知方法后，计算时间减少82%，重构信号标准差降低82%，成像结果PSNR值提升5.7%。该方法在成像精度和速度方面均优于传统算法，为复杂界面金属复合板的快速成像检测提供新的思路。

降低微纳定位系统的成本以及设计难度，研究压电致动器的精密位力(即输出位移与输出力)自感知方法。首先，根据压电致动器在外力和电压下产生变形，同时压电晶片产生电极化而在其表面形成电荷，进而基于第一类压电基本方程，并考虑压电致动器绝缘电阻与运放偏置电流的影响，提出了能够精密、简便地自感知压电致动器输出位移与输出力的电流积分法。其次，给出影响自感知精度的运放偏置电流、压电致动器绝缘电阻、荷位常数、荷力常数的精密辨识方法，并通过试验进行了相应辨识。最后，试验验证所提出的精密、简便自感知方法的有效性，结果表明所提出的自感知方法不仅具有较高的精度、分辨率以及稳定性，而且能够较好地反映压电致动器输出位移与输出力的蠕变与迟滞特性。

钢丝绳作为重要的提升、牵引与承载构件，在服役过程中其表面易产生断丝缺陷，严重影响绳系统的运行安全。针对传统视觉检测方法易受钢丝绳表面油污影响，引入脉冲涡流热成像技术，结合钢丝绳金属构件热传导特性，提出一种基于脉冲涡流热成像的钢丝绳表面缺陷红外热视觉检测方法。通过脉冲涡流热成像仿真探明钢丝绳感应加热机理与断丝缺陷的温度分布规律；构建钢丝绳断丝缺陷热视觉检测系统，设计基于脉冲涡流热成像的钢丝绳断丝缺陷表征与信号处理方法；建立钢丝绳表面缺陷红外热像数据集，并设计基于深度目标检测网络的YOLOv5_WR-seg模型对钢丝绳断丝缺陷进行检测识别；研究在役钢丝绳表面油脂油污对红外热视觉检测方法的影响，实现油脂油污覆盖下断丝缺陷的检测，克服油脂油污对断丝缺陷检测的视觉干扰。试验结果表明，所提出的方法可以实现有/无油污覆盖下钢丝绳表面断丝缺陷的准确检测。

采用全聚焦方法实现电磁超声全聚焦成像检测，以跑道型线圈作为阵元，设计两个不同阵元宽度的八阵元横波线阵电磁超声传感器(Electromagnetic acoustic transducer, EMAT)，并建立电磁超声全矩阵数据采样试验系统。试验在试块不同位置上采集人工缺陷的电磁超声检测全矩阵数据，并通过后处理对缺陷进行全聚焦成像检测，研究电磁超声全聚焦成像检测缺陷的规律，初步分析影响电磁超声全聚焦成像检测的因素，同时对比分析不同阵元宽度线阵EMAT对电磁超声全聚焦成像检测的影响。结果表明，电磁超声全聚焦成像能够有效检测出试块不同区域内的缺陷，证明了电磁超声实现全聚焦成像的可行性和有效性，同时线阵EMAT的全聚焦成像受阵元辐射声场扩散性影响，在相同检测区域内较小阵元宽度的线阵EMAT能够获得更好的缺陷成像效果。

含SiC 2 wt.%以上铝合金材料梯度航天探测结构具有良好的抗变形能力，常用于制备高超声速飞行器导引头。研制具有良好工艺性能的含SiC铝合金粉芯丝材，分析铝合金材料梯度航天探测结构特点并进行了双丝电弧增材制造工艺研究。结果表明，开发的Al-Si-SiC合金体系粉芯丝材在双丝电弧增材制造过程中，对主丝电弧稳定性影响小，沉积金属具有较高的强度和高的弹性模量。分析了铝合金材料梯度航天探测结构特点，采用分区成形策略，旁轴送丝电弧增材制造构件成型精度控制方法，制备出了SiC质量分数从2%～4%材料梯度变化的铝合金梯度航天探测结构，结构件平均尺寸偏差为±1.16 mm，在5g加速度、10 min振动测试条件下未发生明显变形、开裂现象，抗振动变形能力强。研究结果可为制备高性能陶瓷相改性航天复杂铝合金构件提供理论依据和基本数据。

近期研究表明，晶界能够溶解孔洞进而实现材料的自愈合。但目前报道仅限于平直晶界，尚缺乏对弯曲晶界与孔洞相互作用的研究。以面心立方结构金属Au为研究对象，对Σ5 36.87° <100>大角度倾转弯曲晶界在迁移过程中与孔洞的相互作用开展了分子动力学模拟。研究发现，在晶界与孔洞接触的初期，Gibbs-Thomson(GT)效应促使晶界快速压缩孔洞。后期，孔洞对晶界的拖拽效应有助于延长扩散时间，进而促进孔洞愈合。当孔洞足够小或温度足够高时，GT效应能够使弯曲晶界直接愈合孔洞。此外，弯曲晶界的曲率越小，迁移速度越慢，与孔洞相互作用的时间也越长，越有利于孔洞愈合。与曲率驱动迁移的弯曲晶界相比，在相同温度和迁移速度条件下，剪应力驱动迁移的平直晶界具有更强的愈合孔洞能力。

随着电子信息技术的发展，焊点的尺寸效应现象日益凸显，而微尺度焊点在电迁移作用下的电学性能演变规律及其微观机制的研究仍很匮乏。针对不同尺寸的球栅阵列结构(Ball grid array, BGA)焊点在电迁移过程中的界面金属间化合物(Intermetallic compound, IMC)生长行为及其尺寸效应展开研究，对焊点电阻进行动态实时监测。在电迁移过程中，焊点阳极处IMC厚度始终大于阴极处IMC厚度，且大尺寸焊点更易在界面处生成更多的IMC。焊点的电阻随着电迁移试验的进行呈锯齿状或三角形状波动上升，其中，电阻的升高是由于孔洞及裂纹的扩展、焊点内部及界面处大量IMC的生长。而电迁移过程中焊点内部的孔洞及裂纹愈合现象，则会降低焊点电阻。随着电迁移试验的进行，大尺寸焊点内部更容易产生裂纹、孔洞等缺陷并扩展，IMC的生长也更剧烈，导致大尺寸焊点产生更高的电阻。结果表明，在电迁移过程中BGA焊点存在尺寸效应，并揭示了BGA焊点的电阻变化与组织演变之间的关系。

随冷轧基料强度和减薄率的大幅提升，由基料遗传的宽向性能不均特性诱发的板形缺陷，成为高强钢产品高精、高质、高效生产亟待攻关的共性问题之一。为深入揭示该类缺陷的形成机理，以某1 450 mm冷连轧机为原型，构建了融合板带宽向性能差异与数据遗传机制的多道次冷连轧仿真耦合模型，各轧制道次轧制力计算值与实测值相对误差控制在±8%以内，断面厚度最大误差小于20 μm。基于该模型，进一步提出一套可定量表征轧制板形与关键工艺参数间响应关系的预测方法。研究表明，板带横向性能差异诱导轧制应力呈非对称“马鞍型”分布，并在高抗力区域形成犄角型波动峰。随轧制道次推进，应变硬化与横向硬化差异协同演化，硬化叠加致使应力平台化趋势增强，应力集中尤其在压下率较高道次与末道次显著增强。此外，横向屈服强度梯度引发局部变形重构，一定程度上削弱了压下量对板形的线性放大效应，使板形调控呈现更强的非线性与敏感性，且在一定压下率波动范围内，厚度调控偏差最高可达5.39 μm。实现了轧后板形预测及工艺调控策略优化，为高强钢板形缺陷机理解析与精确控制提供了新思路。

搅拌摩擦焊接头组织结构不均匀，导致不同条件下拉伸断裂位置与断裂机制并不相同，而目前对焊接接头拉伸断裂机理的研究还较少。为了揭示2219中厚板搅拌摩擦焊接头拉伸断裂机理，进行了6 mm厚2219铝合金板搅拌摩擦对向焊接。对焊接接头进行了硬度测试，拉伸试验，并对断口进行金相，扫描电镜，电子背散射衍射观察分析，结果表明：焊接接头前进侧热机影响区内硬度最低；拉伸试验三维全场变形测量及分析系统测试结果显示，当焊接接头拉伸试样工程应变小于8.34%时，最大主应变发生在接头区域前进侧和后退侧热机影响区，当工程应变超过8.34%，最大应变区域转变为接头前进侧热机影响区，并在此区域附近沿近45°角延伸断裂；初始断裂区域形貌由撕裂棱间隔的较大韧窝构成，断裂终止位置形貌由大片解理平台和较小韧窝为主，接头断裂机制呈现韧脆混合型断裂特征。由于热机影响区第二相的明显取向性导致该区域变形协调能力下降；热机影响区晶粒受力偏转并被拉长且与热影响区晶粒大小差异过大产生应力集中；热机影响区到热影响区位错密度骤降，最终导致焊接接头最终于前进侧热影响区与热机影响区交界处断裂。上述研究结果可以为优化焊接条件、调控接头组织、提高力学性能提供技术参考。

针对轨道车辆车体用耐蚀型耐候钢Q350EWR1塞焊焊接接头性能问题，设计6种塞焊焊接接头试样，开展金相、硬度和单调拉伸剪切等试验，根据试验结果分析了板厚、焊孔直径、焊点排布方式及焊点数量对接头剪切拉伸性能的影响。结果表明：单点焊接试样的拉伸破坏形式主要为典型的界面断裂、拔出断裂和混合断裂，而多点焊接试样则随着焊点数量的增多和焊点排布方式的变化而变化，主要为母材沿45°角的韧性断裂和焊点拔出；试样抗拉载荷随塞焊孔径的增大而增大，其破坏形式相较小孔径塞焊试样未发生明显变化，以拔出断裂为主；随着焊点数量的增多破坏形式由焊点破坏变为母材破坏，试样抗拉载荷也随之增大；板厚则对塞焊接头的剪切拉伸性能影响不大；就多焊点排布方式而言，焊点垂直于受力方向排布的破坏形式与单点焊接较为接近，但抗拉载荷约为单点焊接的2倍，试样在焊点处断裂，而焊点平行于受力方向排布的试样刚度明显更高，试样在母材处断裂。研究结果对轨道车辆Q350EWR1塞焊结构设计和焊接工艺实施具有参考价值。

为了改善复合材料吸能柱轴向承载稳定性并提升其材料利用率，提出一种新颖的预先开缝碳纤维增强环氧树脂复合材料(Carbon fiber reinforced plastic, CFRP)撕裂管。采用试验和数值分析方法，充分探讨CFRP撕裂管在不同预开缝数、厚度及管径下的轴向撕裂失效行为和吸能性，试验结果验证了数值模型的准确性，并揭示其轴向撕裂吸能机理。对撕裂管失效行为与吸能性的数值研究显示，预开缝数影响了撕裂管的应力集中分布，随着预开缝的增加，多于预开缝数的起始裂纹逐渐减少且在预开缝达12时产生不均匀的撕裂瓣，导致CFRP的承载稳定性下降约50%。厚度的增加促进CFRP管的分层渐进撕裂，当厚度从1 mm增加到3 mm时使撕裂管的承载稳定性提高约60%。管径影响了CFRP管在撕裂过程中的扩胀与压碎失效，管径由80 mm减小到30 mm时促进了扩胀失效，从而使CFRP撕裂管的比吸能提高约64%。最终，预开缝数6，厚度1.5 mm，外径30 mm的参数组合使得CFRP管具有最佳的稳定性与吸能性，研究结果也为设计具有高稳定与吸能性的复合材料薄壁构件提供了一种新思路。

在高镁铝合金焊接过程中由于热输入量大，焊接接头通常会出现软化现象。为了研究高镁铝合金焊接接头的软化机理以及软化行为对焊接残余应力的影响，对焊接接头进行显微硬度测试，焊缝区和热影响区出现了不同程度的软化，通过微观表征发现造成这种现象的主要原因是由于弥散强化和固溶强化的削弱所导致。通过分析硬度变化趋势，并结合有限元模拟焊接过程中的温度场，建立软化程度受焊接峰值温度影响的软化模型。将此软化模型应用到应力场计算中，并与盲孔法测量焊接残余应力值进行比对。结果表明，在考虑软化模型时，残余应力在焊缝区、热影响区出现不同程度的降低，与实验结果相比，考虑软化模型焊接残余应力数值更加接近实验测量值。

考虑到车用仪表板在气囊展开试验中出现的高温和大应变情况，为提升安全气囊模块气囊门撕裂展开的仿真精度，有必要对仪表板材料开展材料级试验及本构参数的识别研究。以汽车仪表板所用玻纤增强聚丙烯(Glass fiber reinforced polypropylene, PPGF)材料为研究对象，分别进行准静态、高温、高应变率和不同应力状态下的材料力学性能测试，获得不同条件下的应力应变曲线。动态拉伸试验表明，材料断裂应变随应变率增加而增大，经分析发现此现象为绝热温升现象。基于试验结果，在考虑动态拉伸过程中的绝热温升效应后，对Johnson-Cook(J-C)模型的参数识别方法进行了改进。首先，从宏观角度研究应变率及温度对材料性能的影响。之后基于试验数据对J-C本构模型和断裂失效模型进行参数识别，并考虑了动态拉伸条件下绝热温升效应的影响，拟合得到能较好描述PPGF材料性能的模型参数。最后采用有限元软件建立了高速拉伸和三点弯曲试验的三维模型，使用识别方法改进前后得到的J-C模型参数进行数值模拟计算，对比验证了模型及识别方法改进的有效性。结果表明改进后的识别方法得到的J-C模型参数可以有效地描述PPGF材料在大应变和高应变率条件下的应力流动行为和断裂失效行为。

为解决陶瓷复合装甲无法大面积、高质量及低成本制备的问题，利用爆炸焊接技术将SiC及SiC复合板固相封装于TA2飞板与Al5083基板。在构建的可约束防弹陶瓷碎裂的可焊性窗口中，选定爆炸焊接参数区域，利用数值模拟确定了爆炸焊接试验的静态参数，以及分析了陶瓷尺寸、陶瓷与基板的位置关系对焊接界面和陶瓷变形的影响。通过设计的4种复合装甲构型以及可提升材料冲击韧性的试验程序，成功实现了SiC及SiC复合板的固相封装。对焊接后4种构型复合板的陶瓷碎裂程度与特征、力学性能、结合面微观形貌及间隙排气等测试结果分析表明，飞板和基板的拉伸强度、剪切强度及结合界面显微硬度可达到380.02 MPa、143.01 MPa及118.65 HV；陶瓷规格和过渡层可影响爆炸焊接中陶瓷的碎裂及焊接质量；封装的陶瓷会对排气路径产生影响，但不会影响TA2/Al1060/Al5083结合质量以及熔化层和熔化块的成因和成形过程。以上结果证明了爆炸焊接技术可用于陶瓷及陶瓷复合板等硬脆材料的固相封装。

低温铜烧结互连技术凭借出色的热力学稳定性与封装可靠性，成为宽禁带半导体器件高可靠耐热互连的核心潜力技术之一。但烧结互连层的多孔结构会因孔隙率问题降低其导电导热能力，制约接头性能提升。相比于单峰铜颗粒焊膏，多峰铜颗粒焊膏虽可大幅度提高烧结互连层致密度，却面临开发效率与配比优化的挑战。如何快速确定多峰颗粒的最佳配比以实现最大堆积密度，降低烧结互连层的孔隙率，成为推动该技术实用化的关键。为此，基于蒙特卡洛模型设计了多峰颗粒随机堆积算法，用于模拟不同尺寸球体、非球体(椭圆片)颗粒的堆积过程并计算堆积密度，以获取特定尺寸下的最优颗粒配比。结果表明：单峰球体随机堆积密度稳定在0.61左右；对于双峰球体体系，在固定条件下，颗粒尺寸差异越大堆积密度越高，且在特定范围内，堆积密度峰值始终出现在小颗粒占比为30%时；对于特定尺寸的球体与椭圆片混合体系，当球体质量占比为70%～80%时，堆积密度达到最优。相关烧结实验进一步验证了该算法的实用性与可靠性，为辅助多峰非球体铜颗粒焊膏设计、加速高性能焊膏开发提供支撑，助力多峰铜焊膏技术突破。

为了解决B₄Cp/Al复合材料制备过程中出现的颗粒团聚、致密性差以及剧烈的界面反应导致大量粗大的针状相的问题，采用激光粉末床熔融技术制备了B₄Cp/Al复合材料，研究连续/脉冲激光模式对B₄Cp/Al复合材料微观组织及力学性能的影响。结果表明：随能量密度的增大，B₄Cp/Al复合材料的致密性先增大后减小，在能量密度为38 J/mm³时达到最大为99.43%。在相同能量密度下，连续激光制备过程中B₄C易与Al基体发生界面反应，形成界面产物Al₃BC、Al₄C₃脆性相，导致界面结合性能降低，脉冲激光的周期性作用可以有效抑制界面反应并促进B₄C颗粒的均匀分散，在试样中并没有发现脆性相Al₄C₃的生成，但试样中的缺陷明显更多。连续/脉冲激光试样的抗拉强度分别达到了433.42 MPa和420.69 MPa，二者的断裂方式均为脆性断裂。采用数值分析方法分析了LPBF过程中熔池形貌与温度变化。

固体润滑薄膜因其优异的耐磨性能、高承载能力和化学稳定性，已广泛应用于汽车工业、机械制造和航空航天等领域。通过合理调控固体润滑薄膜的表面能特性，可有效改善薄膜与基体材料间的界面润湿性，进而增强界面结合强度，使其在复杂环境下保持稳定的润滑效果，延长薄膜的使用寿命，同时减少磨损现象，确保机械设备的可靠性和耐用性。基于此，从多种理论方法和模拟仿真等方面，系统总结了国内外相关表面自由能计算方法，并梳理了表面能调控方法，包括化学处理、离子注入、元素掺杂等，这些技术通过调整制备或成型工艺参数、改变薄膜表面的粗糙度和化学成分等，有效改善固体薄膜的力学和摩擦学性能。最后，提出固体润滑薄膜在分子层面的表面能梯度演变关键问题，并对多尺度界面行为与摩擦能耗散机制进行展望。

针对自动驾驶决策规划中动态环境交互与复杂行为预测的核心挑战，提出一种融合交互预测信息的自动驾驶安全规划方法。首先，构建图注意力网络(Graph attention network，GAT)提取智能体动态交互特征，并设计图卷积网络(Graph convolutional network，GCN)聚合车道拓扑交互特征。其次，联合前述交互特征以及自车规划特征，解码出自车运动影响下的周围车辆未来行驶轨迹。进一步，基于模型预测控制(Model predictive control，MPC)框架，通过预测时域维度对齐的方式融合预测信息，构建全局系统状态表征。同时设计目标函数以及约束条件保证车辆动作的最优化求解。实验环节基于真实驾驶轨迹数据集INTERACTION以及CARLA仿真平台进行验证。实验结果表明该方法在预测准确性、规划安全性以及通行效率等关键指标上均优于对比模型，尤其在交互密集型场景中展现出更强的意图推理能力。本研究为复杂动态交通场景下的自动驾驶安全规划提供了具有可解释性的解决方案。

针对静液压驱动车辆，以实现车辆最佳燃油经济性为目标，提出考虑效率的静液压驱动车辆燃油经济性控制策略。首先分析系统燃油消耗量与发动机效率和静液压驱动系统效率之间的作用关系。在效率分析基础上，以系统燃油消耗量最低为优化目标，获取各油门开度和车速下发动机与静液压驱动系统联合高效工作的最优速比。建立系统仿真模型，对优化前后的控制策略进行仿真对比分析，结果表明循环工况下优化控制策略能够降低8.74%的燃油消耗量。为解决实际系统效率难以获取的难题，提出效率修正因子对理论控制策略进行修正。搭建样车试验平台，并通过样车试验对模型准确性与所提方法有效性进行了验证。40 km/h等速行驶试验结果表明，所提出的优化控制策略能够降低车辆百公里油耗，实现静液压驱动车辆良好的燃油经济性。

针对动力集中型动车组出现的动力车横向低频晃动问题，基于实车参数建立列车系统动力学模型，复现动力车的异常晃动现象；在此基础上，从车间减振器方面提出抑制动力车横向晃动的控制措施；最后，以改善动力车横向动力学性能为优化目标，对车间减振器参数与关键转向架悬挂参数开展正交优化。结果表明，加装较大动刚度、动阻尼特性的车间纵向减振器或车间横向减振器均可抑制动车组的横向低频晃动；采用正交优化后的加装车间纵向减振器、车间横向减振器优化匹配方案均使车体横向振动加速度最大值显著减小，车体横向平稳性指标分别降低34.19%、39.74%。研究成果可为解决动力集中型动车组动力车的横向低频异常晃动问题提供理论依据。

为了实现新能源汽车管理系统的高效准确运行，动力电池健康状态(State of health, SOH)的精确评估至关重要。考虑到实车运行中存在环境温度等影响因素，提出一种考虑地域季节温度条件的数据驱动模型，用以提高动力电池系统SOH估计精度。首先，分析车辆常行驶地区冬季平均低温，将所研究车辆分为两组，并统计其充电行为，通过电流、电压、温度以及容量增量曲线等选择多个老化特征值，并通过相关系数法进行了筛选；随后，利用夏季和冬季的数据训练分别训练两个贝叶斯优化的卷积神经网络(Bayesian-optimized convolutional neural network, BCNN)模型，并用测试数据验证了这些模型的准确性；最后，将所提方法与基于长短时记忆神经网络(Long short-term memory neural network, LSTM)的估计方法进行比较，并据此提出模型耦合优化方案，以增强估计方法的适应性和广泛性。结果显示，耦合模型可以实现常行驶在冬季低温地区的车辆SOH估计误差不超过6%，而常行驶在温暖地区的车辆误差不超过2%。这表明所提出的耦合模型能够有效地提高不同地域季节温度条件下SOH估计的准确性。

齿轨列车由于其强大的爬坡能力而被广泛应用于山地轨道交通领域。齿轨列车在坡道运行时主要以齿轮齿条啮合提供驱动力，由于齿条制造和安装误差、线路不均匀沉降等因素影响，齿轮齿条啮合动态作用加剧，直接影响齿轨列车乘坐舒适性和安全性。为了提升齿轨车辆爬坡运行时的动态性能，开展基于粒子群法的山地齿轨车辆悬挂多参数多目标优化研究。首先，基于车辆-轨道耦合动力学与齿轮传动系统动力学理论，建立考虑轮轨接触和齿轮齿条啮合激励影响的齿轨车辆-轨道耦合仿真分析模型，并通过现场试验验证了模型的准确性；其次，通过最优拉丁超立方采样生成悬挂参数矩阵并进行方差分析探究悬挂参数敏感性；最后，采用径向基神经网络代理模型与粒子群优化算法对齿轨车辆悬挂参数进行优化。研究结果表明，齿轨车辆悬挂参数交互效应对动力学的敏感性较小，调整单个参数对动力学指标的优化更为直接有效；适当增大齿轨车辆一系垂向阻尼并减小一系垂向刚度可有效提高车辆平稳性和安全性；提出的优化方法能够有效对齿轨车辆悬挂系统寻优，在10～35 km/h的速度范围内都能够有效优化车辆安全性和平稳性。

大型风电机组在进行地面测试时，非扭矩载荷通过与地面固定的液压缸作用到旋转的等效加载盘上，且加载盘存在空间自由度上的位移和转角，给加载过程带来了额外的摩擦甚至碰撞。因此，提出一种导向加载静压支承技术，以20 MW风电机组加载盘的空间姿态为依据，进行导向静压支承的结构设计和承载特性分析，保证液压缸加载力矢量始终与加载盘的受载平面垂直，同时有效避免干摩擦，降低风力转矩复现时的功率损失。建立导向静压加载动态特性模型和计算流体动力学(Computational fluid dynamics，CFD)仿真模型，分析液压加载过程中油膜的动态响应情况，验证球面副及平面副的压力和流速分布特性。平面副油膜的最大刚度值可达2 554 N/μm，加载盘在4°的偏角下，封油带起始包角处压差仅占流域内最大压力的1.63%，证明了在极限加载力和极限偏角下，不会出现挤压过度导致润滑失效的情况。搭建导向加载静压支承试验台，测得不同加载盘侧倾角度和不同加载力下的油膜厚度变化，验证了导向加载静压支承技术的可行性。

在水下科学考察、考古、军事防御以及遇难飞机和船只的搜寻打捞过程中，清除物体表面的泥沙是关键步骤。目前，常用的清除方法包括挖沙和水射流冲沙。挖沙方法适用于浅水作业，但在深海环境中，由于作业条件复杂且需要非接触式操作，水射流冲沙因其作业方便、适应性强、绿色环保等优点，成为更为实用的技术。在水射流冲沙作业中，喷嘴是关键元件，其结构和参数对作业效果起决定性作用。基于数值模拟和理论分析，研究了喷嘴的内部结构尺寸、喷射角度、射流距离及供水压力等参数对射流性能的影响，提出了协同优化设计方法。研究表明，喷嘴出口扩散角约为45°、射流距离约为30 mm时，泥沙清除效果最佳，冲沙效率最高。优化设计的喷嘴在有效作用面积和射流速度分布方面均表现出显著优势，为深海水射流冲沙技术的发展提供了理论基础和技术支持，同时为喷嘴在实际海洋环境中的应用奠定了基础。未来将进一步研究喷嘴在高压、高含沙量等复杂深海条件下的流动特性，以优化其设计并提升其适应性。

损伤是结构的主要失效性形式，如何快速准确识别损伤可有效避免因损伤导致的失效和损坏，是结构健康监测的关键问题之一。鉴于此，本研究以提高结构损伤识别效率和准确性为目标，通过融合机理模型的模态信息和传感器的实测数据，提出一种面向结构损伤识别的数字孪生建模方法。首先，以简化的变截面类悬臂梁结构为例，依据结构几何尺寸、材料属性等信息构建结构孪生机理模型，基于Euler-Bernoulli理论快速获取健康结构固有频率。其次，依据机理模型计算的固有频率设置传感器采样频率和滤波参数，对监测数据进行分解、滤波和变换，提取结构损伤特征，并确定对损伤特征影响最大的损伤几何参数，结合损伤特征识别裂纹损伤长度和位置。然后，通过数值案例验证机理模型、损伤特征提取和数据驱动模型的可行性，结果表明，所提方法不仅可以提高损伤识别精度，而且能够快速识别损伤位置。最后，基于传感器实测数据构建面向结构损伤识别的数字孪生，在孪生空间中识别结构损伤，进一步验证提出孪生模型对结构损伤识别的有效性。该研究不仅为结构的损伤识别提供新的思路和方案，也为基于数字孪生的预测性维护提供新的借鉴和参考。

高速飞行器蜂窝夹芯吸波/透波天线罩结构在服役时面临着严酷的力热载荷，而目前的研究缺乏对吸波/透波结构在高温承载环境下力热电性能的匹配设计研究。为保证结构在高温承载环境下具备稳定和优良的力热电性能，提出一种面向蜂窝夹芯吸波/透波结构的力热电性能匹配设计方法。首先，分析力/热载荷对蜂窝夹芯吸波/透波结构电性能的影响，建立蜂窝夹芯吸波/透波结构的力热电耦合分析模型，构建面向力热电匹配设计的优化设计模型。然后，设计一种具备宽带低吸高透功能的蜂窝夹芯吸波/透波结构，并通过仿真及试验验证力热电耦合分析模型的准确性。最后，基于提出的匹配设计方法，确定结构的几何参数。结果表明，设计的蜂窝夹芯吸波/透波结构有着稳定的宽带宽角吸波/透波性能，在1 000 ℃高温环境下，0°～40°的入射范围内，吸波带宽达4.3 GHz，透波带宽超过1.3 GHz，提出的力热电性能匹配设计方法有利于提升蜂窝夹芯吸波/透波结构的设计水平。

电静液作动器(Electro-hydrostatic actuator，EHA)作为一种复杂的机、电、液综合系统，在航空航天等领域具有重要作用。然而，由于其内部结构复杂、工作环境恶劣等因素，复合故障是其最为常见的故障形式之一，不仅具有隐蔽性和耦合性，还具有不确定性和因果关系复杂性，往往被误认为是单一故障从而导致漏警或误判。考虑到液压系统复合故障数据采集成本高昂、单一传感器信息感知有限及故障特征不明显等问题，提出一种基于最大化聚合注意力卷积胶囊网络(Maximizing aggregation attention convolutional capsule network，MAACCN)的电静液作动器复合故障智能解耦诊断方法。该方法利用多维传感信息的特征级融合与深度特征提取，使模型在仅使用单一故障数据训练的情况下，即可准确识别并解耦复合故障。EHA故障数据集验证表明，所提出的方法达到了97.4%的子集准确率，且汉明损失仅为0.025。

高速开关阀是数字液压系统的核心控制元件，具有响应速度快、结构简单、抗污染能力强等优势。动态特性是衡量高速开关阀性能的重要指标，也是确保数字液压系统响应速度和控制精度的关键因素。然而，高速开关阀紧凑的结构设计以及插装或铆压的安装方式，使得现有检测手段难以精准地获取其阀芯的运动过程。因此，高速开关阀动态特性高精度检测成为数字液压领域亟须解决的难题。提出一种基于电流多阶导数特征的高速开关阀动态特性检测方法，建立高速开关阀电-磁-机械多场耦合数理模型，基于该模型推演高速开关阀运动过程中各阶段电流导数的变化趋势，得到电流二阶导数曲线在高速开关阀临界开启/关闭时刻出现凸/凹点；电流一阶导数曲线在完全开启/关闭时刻出现上/下折点的重要结论。试验结果表明，提出的电流特性判断法适用于各种结构高速开关阀的动态特性检测，且检测结果与基恩士激光位移传感器以及振动速度传感器的检测结果相比，启闭滞后时间与启闭运动时间的最大结果偏差仅为0.04 ms(3.7%)，启闭总时间的最大结果偏差仅为0.02 ms(0.9%)。为高速开关阀提供一种高性价比、高精度、高可靠性的动态特性检测手段，有助于推动数字液压技术的进一步发展和应用。

雾化喷嘴是液压传动系统的末端执行元件，可将水或油等流体介质进行雾化，其雾化性能对消防灭火、农药喷洒和降尘清洁等应用场景的工作效率有显著影响。以一种典型压力旋流式雾化喷嘴为研究对象，采用VoF to DPM(VtD)多相流模型、Realizable k-ε湍流模型和网格自适应技术建立流场仿真模型，分析喷嘴雾化原理，探究在不同入口压力下喷嘴雾化锥角和雾滴平均粒径的变化规律。以喷嘴旋流槽宽度、旋流槽数量、喷嘴直管段长度和喷嘴直径为设计变量，喷嘴雾化锥角和雾滴平均粒径为目标变量设计正交试验，结合神经网络与非支配排序遗传算法，优化喷嘴关键结构参数。优化后喷嘴的雾化锥角为64.14°，平均粒径为0.102 mm，相比于初始设计模型，分别提升了8.6%和5.6%。经试验验证，雾化锥角和系统流量的仿真与试验结果最大误差分别为6.2%和6.6%。本研究可为喷嘴类产品的雾化射流机理研究提供理论支持。

现有可靠性分析方法在处理区间模糊混合不确定性问题时并未深入探究区间和模糊变量对于结构失效边界的影响，因此指标建立和算法设计存在一定的局限性。针对该问题，首先建立用于定量衡量结构可靠性的指标-失效可能度界限，并发展求解该界限的双层优化方法。为进一步提升失效可能度界限的求解效率，重点提出求解该指标的序列解耦法。在优化求解失效可能度界限时，所提方法利用上一步迭代过程中的信息将原有的双层优化过程转化为两个优化问题的串行过程。通过对双层优化的序列解耦，所提方法有助于降低求解失效可能度界限的计算量。最后，使用三个算例验证了所提序列解耦法在可靠性分析中的精度和效率。所建立方法的主要创新点在于通过序列解耦策略降低了失效可能度界限的计算复杂度。

为降低离心通风机蜗壳内的流动损失，提出一种基于旋涡控制的非对称蜗壳设计方法，选取非对称蜗壳的五个设计变量为优化参数，以离心通风机全压升和效率为优化目标开展优化设计，并结合试验和大涡模拟揭示了蜗壳损失降低的机理。对优化后具有非对称蜗壳的离心通风机进行试验测试发现，设计工况下通风机的全压升较原型提升了3.90%，效率提升了5.02%。机理分析表明，非对称蜗壳将原型蜗壳内部的高强度、大尺度旋涡结构变为低强度、小尺度旋涡结构，尤其是消除了蜗舌附近的高强度旋涡结构，进而大幅度降低了蜗壳损失；通过对蜗壳内旋涡尺度的定量分析发现，旋涡尺度与通风机效率反相关。此外，非对称蜗壳大幅降低了原型蜗壳内由高强度旋涡引起的低频压力脉动。