宽幅热轧带钢作为现代制造业的关键原材料，其高效集约生产与质量精益管控是支撑产业升级的关键。然而，热连轧生产过程影响因素多变量、强耦合，同时存在物料信息感知缺失、数据孤岛壁垒及关键环节自动化薄弱等难题，严重制约了质量控制、轧制稳定性、制造成本的协同优化。系统梳理了近些年技术突破，聚焦以下核心领域的研究进展：热连轧物料多维信息感知领域，基于机器学习与深度学习算法构建的鲁棒性感知系统，有效攻克高温强干扰环境下特征提取的技术瓶颈，显著提升复杂工况下的信息获取能力；多区作业信息互联和端边协同领域，通过多源异构数据融合与动态资源调配机制，打通库区-轧线-磨辊间的业务断点，实现跨区域作业协同优化；热连轧多区域集约化生产领域，依托智能检测与高精度混合建模方法，开发以少人化控制为目标的智能轧制技术，强化生产流程的紧凑性与响应速度；热连轧多业务协同领域，基于信息物理系统深度融合框架，建立在线预判、实时监控与异常诊断的精益化管控平台，推动多业务下生产管控方式变革。最后对宽幅热轧带钢高效集约生产与质量精益管控技术发展进行了总结和展望。

轧机系统装配结构精度制约装备服役稳定性提升，其中辊系装配结构服役精度是影响轧机装配刚度的关键。针对四辊热连轧机存在的冲击振动问题，基于能量法建立考虑辊系交叉的辊间接触刚度模型，基于接触力学与统计学理论建立衬板间接触配合刚度模型，进而考虑工作辊准静态轴心位置与刚度关系建立辊系动力学模型，研究辊系装配结构刚度对动特性的影响规律；提出一种轧机辊系服役精度监测系统，结合轧机辊系标定和轧制过程数据获取轧机辊系不同服役阶段的两侧间隙和刚度状态；构建以辊间交叉状态和载荷为变量的轧机刚度数据集，根据正、反转标定过程的实测刚度和刚度梯度进行匹配，获取辊系交叉状态变量，理论计算初始偏差与匹配值相对差在20%以内，建立离线和标定过程辊系装配状态关联性；最后开展轧制试验，分别获取调整前后轧制过程辊系间隙状态，将辊间交叉弧度由120 μrad调整到20 μrad，衬板公差引起的配合弧度由13 μrad调整到5 μrad，工作辊水平振动抑制60%以上，建立的动力学模型较好模拟辊系冲击振动。研究表明，考虑衬板配合和辊系交叉的装配结构刚度模型可预测轧机辊系装配结构服役精度，通过厘清辊系离线数据与标定、轧制过程服役精度关联关系，可实现有效的离线调控抑振策略。

7000系铝合金由于较低的密度和高强度常用于飞机框架、桁条和高铁底架、牵引梁等承力构件，因此7000系铝合金需要同时具备高强度和良好的疲劳裂纹扩展性能。以7075铝合金为研究对象，对其进行深冷轧制、人工时效和深冷处理，发现峰值时效虽然可明显提高其强度，但需要注意对疲劳裂纹扩展性能的潜在负面影响。因为峰值时效产生了大量不可被位错剪切的η'相，易产生位错堆积，加速裂纹扩展。深冷处理对7075铝合金的强度影响较小，但可提高7075铝合金的疲劳裂纹扩展性能。深冷轧制后先峰值时效再深冷处理样品(CR-AT-DCT)的屈服强度、抗拉强度和伸长率分别为571 MPa±0.8 MPa，612 MPa ±3 MPa和11.2% ±0.24%。该样品在疲劳裂纹稳定扩展阶段的Paris拟合指数m比深冷轧制后峰值时效样品小7.4%。深冷处理促使PFZs宽度缩小13.8%，导致其疲劳裂纹不易沿轧制向晶界扩展，延缓疲劳裂纹扩展速率。联系微观组织系统研究了深冷轧制、峰值时效和深冷处理复合工艺对7075铝合金疲劳裂纹扩展性能影响，为轻量化设计提供了一个新工艺路线。

大型环件常用于航空、航天、能源等高端装备，其规格种类多、制造流程长、批量变化大，传统轧环制造中工艺设计、过程测控、质量检测等环节对人工经验依赖度高，会导致工艺稳定性差、产品质量波动大以及能耗高效率低等问题。为满足我国高端装备环件高质高效低碳制造需求，针对高端装备大型环件开展了网络协同智能轧制成形技术研究，突破了多品种变批量环件轧制数字化智能化工艺设计、过程测控、质量检测和网络协同运行等关键技术，开发了工业网络环境下计算机辅助工艺设计、过程测控、质量检测系统和设计-制造-检测全流程集成管控平台，建设了多条大型环件网络协同智能轧环示范产线，促进我国轧环生产从人工辅助半自动化模式到智能自动化模式升级。

采用楔横轧预制坯-模锻终成形短流程复合成形工艺制备TC11钛合金和GH4169高温合金双安装板压气机静子叶片，通过优化楔横轧工艺获得组织形态良好且无心部缺陷的预制坯，进而开展叶片模锻制备并对两类叶片组织演化展开分析。结果表明，钛合金(等轴、双态、魏氏)轧件的心部缺陷均起源于α相/β相界面，提高轧制温度可促进α相向β相转变，从而控制和消除缺陷，其中初始等轴组织轧件达到无缺陷状态所需临界温度最低。高温合金(热轧态、晶内预析出大量δ相、晶界预析出少量以及大量δ相)轧件的心部缺陷形核主要集中于碳化物处，预析出适量δ相会促进再结晶并抑制缺陷扩展从而降低基体损伤程度，但晶界析出粗针状δ相会加速缺陷扩展，其中晶界预析出少量δ相轧件心部质量最好。两类叶片均未出现内部缺陷，钛合金叶片两相分布均匀且α相形状规则，高温合金叶片叶身晶粒尺寸均匀、其他区域存在混晶但晶粒度等级差符合标准要求。验证了新工艺的可靠性，为其发展应用提供了微观层面的理论依据。

针对高强度钛合金强度高韧性差，高韧性钛合金强度低韧性好的特征，采用爆炸焊接+轧制的方式制备高强和高韧TA2/TC4钛合金复合材料。通过结合面微结构表征分析，结合拉伸、剪切以及弯曲试验对复合材料的性能进行检测，分析试样的失效行为，揭示微结构与力学行为的关联机制。研究结果表明：爆炸焊接TA2/TC4钛合金复合材料界面呈波纹状形貌，轧制后结合面呈现近似直线的形貌；在界面处有动态回复和再结晶发生，基体晶粒呈现柱状或棒状拉长的特征；TA2/TC4复合材料拉伸强度在780～801 MPa，弯曲强度在1 142.58～1 267.19 MPa；结合面剪切强度在134 MPa～185 MPa，呈现离散的状态。爆炸焊接+轧制可以实现不同厚度高强韧复合材料制备，为不同高强高韧金属复合材料制备提供新思路。

热轧工作辊表层磨损状况的精准判定，对优化轧机效能具有显著工程价值。针对大尺寸辊面的成像难题，设计了融合双线阵相机与定制线光源的视觉采集系统，在换辊过程中稳定获取辊面图像。提出了基于约束动态时间规整的模板匹配算法，实现图像自动化采集。通过粗糙度、对比度、线性度与规则度构成的四维Tamura纹理特征向量有效表征了辊面磨损状态，结合极端随机树集成学习模型，对典型磨损形貌进行分类，准确率达95%。集成上述方法开发了辊面磨损智能检测平台，为热轧工作辊智能运维及工艺优化提供了新途径。

金属复合板在现代工业诸多领域都有着广泛的应用，其中冷轧是制备金属复合板的主要手段，为了制备性能更优异的复合板，有必要对其复合机理和复合过程行深入研究。薄膜理论为目前最广为认可的冷轧复合机理，认为冷轧过程中金属表面脆性硬化层在大塑性变形下开裂，暴露出来的新鲜金属在较大轧制压力作用下挤入裂缝形成机械咬合是引起复合的主要原因，在此理论基础上，许多研究指出异种金属间形成复合所需的压下率取决于较软金属，然而实际生产中金属间性能差异越大，复合产生所需的压下率就越大，目前对此仍未有合理的解释。为了能够揭示异种金属冷轧过程中的复合机理，通过对MARC软件进行二次开发，建立一个能完整并准确描述冷轧复合过程中界面间复合与分离的有限元模型，在此模型基础上，揭示了界面间剪应力在冷轧复合过程中的重要作用，完善了冷轧复合机理，并通过该机理解释了材料性能及压下率等因素对复合过程产生影响的原因。

热连轧控制过程中，厚度控制和活套控制相互耦合，严重影响了厚度控制系统的整体控制性能。传统建模方法难以准确描述带钢轧制过程中多变量耦合和非线性的复杂特性，为解决非线性系统的建模问题，针对某2 160 mm热连轧产线厚度控制过程为对象，基于生产实际数据建立了卷积-注意力机制-长短周期记忆预测模型(Convolution neural network-Attention-Long short term memory，CNN-ATT-LSTM)，并采用灰狼算法进行超参数优化；进一步与长短周期记忆网络模型(Long short term memory，LSTM)、深度神经网络模型(Deep neural network，DNN)和卷积网络-长短周期记忆网络模型(CNN-LSTM)进行预测效果对比。结果表明，所提出的预测模型的R²达到了93%，模型对厚度-活套系统的动态变化有更高的预测精度。最终选取三种不同规格的带钢，验证所提模型的泛化性能，表明该模型能够为厚度的高精度控制提供指导。

合理的组元层结构设计能有效提升层状复合材料的性能。为提高7A52铝合金板材的冲击韧性，采用热轧复合工艺制备7A01/7A52铝合金复合板，有效提高7A52铝合金板材的冲击韧性，研究异质组元层结构对7A01/7A52复合板微观组织和冲击韧性的影响。研究结果表明：异质组元层微观组织存在显著差异，复合板呈现清晰的结合界面，7A01软组元层发生了明显再结晶，形成平均晶粒尺寸95 μm的等轴晶粒，7A52硬铝合金组元层保持细长纤维状晶粒形态，平均尺寸为15 μm。软层7A01与硬层的合理结构设计显著提升了7A52铝合金板的冲击韧性，当软硬层厚度(H_7A01∶H_7A52)比为1∶3时，复合板冲击韧性比7A52单一板材提升54.8%。这主要归因于层状复合板在受冲击载荷作用下，裂纹在界面处萌生、偏转并发生界面分层，吸收更多能量。研究结果为高抗冲击性能层状铝合金的设计提供了理论依据和工艺参考。

精轧入口温度(Finishing entry temperature，FET)作为无头轧制产线的关键工艺参数，其控制精度直接影响终轧温度稳定性及产品尺寸性能指标。针对国内某钢厂无头轧制非稳态生产过程FET模型计算精度不足的问题，提出一种融合互信息特征选择与长短期记忆网络(Long short-term memory，LSTM)的数据驱动预测方法。首先基于互信息熵量化分析工艺变量与FET的非线性关联度，完成特征变量优选；继而构建具有深度序列特征提取能力的LSTM预测模型，并采用粒子群算法(Particle swarm optimization，PSO)对模型超参数进行优化。经数据试验验证，其预测性能指标平均绝对误差(Mean absolute error，MAE)为1.89 ℃、方均根误差(Root mean square error，RMSE)为3.07 ℃和相关系数(Correlation coefficient，R)为0.989 3显著优于文中其他模型；进一步采用Shapley加性解释模型(Shapley additive explanations，SHAP)可解释性分析方法分析了关键工艺参数对于FET的耦合作用机制。研究结果为提升无头轧制非稳态过程温度控制精度提供了新的方法体系，对实现薄规格高强热轧产品性能稳定性控制具有重要工程应用价值。

针对传统双金属复合管制备工艺在薄壁小径复合管制造中存在的复合尺寸受限、界面结合强度不足等技术瓶颈，提出了三辊波纹斜轧复合工艺。该工艺在减壁段设置错距波纹轧辊，采用“波-平轧制”方法制备具有螺旋波纹结合界面的双金属复合管。建立了碳钢/不锈钢双金属复合管三辊波纹斜轧数值仿真模型，系统研究了错距/等距波纹轧制的金属流动行为及界面演变机理。结果表明：错距波纹轧制工艺通过逐道次叠加轧制，使波纹压痕区域等效塑性应变达到2.46，外管表面应变通过金属流动有效传递至界面，促进了异种金属冶金结合；相比等距波纹轧制，错距轧制工艺界面塑性变形更均匀，波纹成形效果更显著。发现双金属复合管的切向滑移系数较理论值偏低，建立了考虑管坯与芯棒接触压力影响的切向滑移系数预测模型。试验制备的碳钢/不锈钢复合管外表面质量良好，结合界面呈现规则波浪状结构，波纹周期长度约22 mm，界面实现了冶金结合与机械啮合的双重强化机制，为高强度薄壁小径双金属复合管的工业化制备提供了新技术途径。

智能制造是钢铁行业转型升级的关键方向，过程参数与产品质量的精准数字感知是基础与重点。板形是带材的重要质量指标之一，板形在线检测技术是生产高级精品带材的必然选择。目前国内板形仪配备率低，进口设备成本高昂，多数企业仍依赖人工判断，质量稳定性与智能化水平不足。为此，需要对板形检测机理进行创新研究，旨在保证检测精度的条件下，降低检测设备成本，提升检测技术的通用性。目前，新形式的机器视觉理论与技术(深度学习)取得了快速发展，采用机器视觉技术实现板形检测具有理论可行性，也是一种必然趋势。为研究基于机器视觉的冷轧带材板形检测方法，通过一系列理论和技术创新，建立了多层次的智能模型，实现了带材位置区域检测、图像板形(图像)及应变板形(应变)深度表征、表征因子定量映射，最终实现了图像板形至应变板形之间的精准映射。研究结果为推进板形检测技术智能化的落地提供了思路和具体方案，有助于行业实现转型升级。

超声应力测量技术是一种基于测量声速变化的应力无损检测技术，具有简便快捷、适用广泛等优点，然而在实际测量过程中，测量结果易受测量现场环境因素、测量人员及测量工艺等影响，导致测量重复精度低。对此，提出了虑及测量现场影响因素的高重复精度控制方法。通过分析应力测量原理和测量流程，明确互相关步长、界面耦合强度、环境温度是影响测量稳定性的关键因素；试验分析三者对测量结果影响规律，并提出界面耦合强度控制方法、温度补偿方法以及最优互相关步长选取方法，最终通过LabVIEW集成开发形成超声应力测量软件。通过力学拉伸试验结合应力测量试验，使用误差控制补偿模块最大偏差为2.9 MPa，不确定度均值最大为2.4 MPa，较传统测量方式的最大偏差降低了91%，重复测量误差降低了81%，验证了所提出的方法能显著提高超声应力测量重复精度和准确性。提出应力测量精度控制方法和软件能显著提高超声应力测量重复精度和准确性，可以降低对测量人员熟练度要求且无须增加测量成本，具有较高的工程应用价值。

故障诊断作为解决锂电池安全问题的重要途径之一，备受研究人员关注。然而，传统的故障诊断方法存在局限，难以满足电动汽车、储能系统等应用领域对外部短路快速精确诊断的需求。研究过程基于电池短路产生外部空间感应磁场的原理，提出一种基于磁场的锂电池外部短路故障诊断方法。首先建立锂电池与磁场耦合的三维仿真模型，通过非局部耦合方式利用电流密度进行多物理场耦合，分析电池感应磁场在外部短路条件下的变化，揭示电池短路与外部磁场间的关联机制，在此基础上搭建电池外部短路测试平台及磁场检测系统，并设计不同SOC和不同短路电阻的试验，验证其在多种类型、多种程度外部短路故障中的诊断效果。结果表明，采用基于磁场的故障诊断方法，可实现锂电池不同程度、不同类型外部短路故障的非接触式诊断，检测灵敏度高。研究结果验证了磁场检测应用于锂电池外部短路故障诊断的可行性，对促进锂电池故障诊断方法进一步发展、锂电池单体批量检测、提高锂电池系统的安全性和可靠性具有重要意义。

硬度是金属材料机械性能的核心指标之一，而传统的有损检测方法难以满足复杂服役结构对完整性与高效检测的要求。为此，提出一种基于磁致伸缩SH₀模态导波传感器换能曲线的铁磁性材料表面硬度无损检测新方法。首先，构建自主设计的电磁声换能器(Electromagnetic acoustic transducer，EMAT)试验系统，测量得到不同偏置磁场强度下激励并接收SH₀导波信号。随后，绘制导波幅值随磁场变化的换能响应曲线。最后，选取典型特征参数(如幅值最大值、均值、差值等)表征材料磁声换能和硬度之间规律。研究结果表明，不同硬度试样的换能曲线形状和特征参数呈现显著差异。分析不同特征参数与硬度的线性相关度，优选出导波幅值最大值A_Max、导波幅值均值A_Mean与其差值∆A参数。鉴于它们与硬度变化表现出良好的趋势一致性与区域适应性，可作为高可靠性的无损表征指标。本方法实现了材料硬度的非接触、高灵敏、定量化检测，为铁磁性材料的硬度无损检测提供了新思路。

道岔尖轨磨耗直接影响列车过岔的平稳与安全性。尖轨降低值是尖轨磨耗的关键指标，其测量精度是保障尖轨正常使用和运营安全的重要前提。针对目前尖轨降低值测量精度低，重复性精度难以保证的问题，提出一种基于线激光传感器的道岔尖轨降低值测量方法。首先，对两个采集角度的道岔尖轨点云，采用直通滤波与半径滤波分别去除冗余噪点与边缘噪点，同时使用双边滤波平滑点云。基于曲率差异，分别使用最远点采样与随机采样完成点云精简。然后，提取两个采集角度下的公共区域并使用PCA算法完成粗拼接，并通过基于鲁棒损失函数优化的点到面ICP算法实现精拼接。最后，采用NURBS曲线完成道岔尖轨的曲线拟合，计算尖轨降低值，并通过对比试验，验证该测量方法的有效性，5 mm断面与20 mm断面的重复测量误差分别降低了42.6%和43.3%。

为解决碳纤维增强复合材料(Carbon fiber reinforced polymer, CFRP)机械损伤自动化识别困难的瓶颈，本研究借助注意力机制模块(Attention module，AM)和一维卷积神经网络(One dimensional convolutional neural network, 1DCNN)，基于非线性超声检测技术提出一种CFRP机械损伤的自动化判断方法。本研究依托超声检测平台试验测量及有限元仿真的方法，获取CFRP在不同类型机械损伤情形下的超声信号，建立数据集并训练模型。训练完成后，使用前述模型对含损伤CFRP的非线性超声检测信号进行自动化判断识别，成功判断CFRP未损伤、穿孔损伤、劈裂损伤和低速冲击损伤等不同状态。研究结果表明，本研究所提模型可扩展性强，收敛速度较快，对CFRP常见机械损伤类型的识别准确率达96.79%，较传统CNN模型提高2.07%，并为CFRP复合材料服役环境损伤的高效自动化诊断奠定理论基础。

残余应力由制造、加工等工艺过程引起，可能导致钢板产生屈服、疲劳及脆性断裂等失效问题，严重影响结构的性能与安全性。如何实现高效、精准且无损的残余应力检测，一直是该领域的研究难点与热点。针对传统电磁超声声弹性法存在信号幅值低、时域检测困难的问题，提出采用电磁声谐振的方法进行信号增强，并将传统声时差提取方式转化为基于幅度谱分析的平面应力检测方法。为验证该方法的有效性，搭建了钢板平面应力超声测量试验平台，利用万能试验机对1 mm厚的Q235钢板施加单轴拉伸载荷，采用扫频技术采集谐振信号。通过对信号进行时域与频域的降噪与增强处理，提取不同探头旋转角度下的声速频域响应，并与拉伸应力数值进行拟合分析。经试验验证，不同探头旋转角度下声速响应存在明显规律，其中在探头旋转角为45°时应力检测精度最高，最大绝对误差控制在6 MPa以内。试验结果表明，基于电磁超声谐振的幅度谱分析方法能够有效提升平面应力检测的精度与稳定性，为残余应力无损检测技术的发展提供了新的思路与方法支持。

智能汽车信息物理系统(Intelligent vehicle cyber-physical system, IVCPS)包含大量并行交互任务场景，是具有显著的可演进性与涌现性特征的典型复杂信息物理体系，其实现依赖可靠的架构设计。为建立可实施可验证易拓展的IVCPS体系架构，提出分场景基于模型与仿真的体系工程建模方法。首先，构建分析了IVCPS的结构特点及演进特性，及其架构建模方法需具备的特征。其次，选择统一架构框架建模语言，构建了以场景任务体系为基础、分布式搭建总体系并共同维护同一模型的流程。体系层从7视角搭建场景任务体系架构并进行仿真验证；同时维护IVCPS总体架构，并形成标准模型库以快速复用于新场景，通过多场景集成仿真确保整体良性涌现；系统层过渡到基于模型的系统工程。最后，以车云协同危化品运输作为主要场景搭建了智能网联车辆低渗透率下的第一阶段IVCPS架构示例，并对其逻辑与参数通过多种方式仿真验证。仿真证明，本方法可捕捉体系发展需求、实现设计指标从IVCPS到场景任务体系再到具体系统的过渡、发现以单场景难以捕捉的协同需求，且可快速构建新场景架构。

集成模块化热管理系统在减少系统体积和降低能耗方面具有显著优势，已成为电动汽车热管理发展的主要方向。传统电动汽车的热管理系统主要采用零部件紧凑布局并辅以短管路连接的方式，热管理系统体积较大，且系统流动阻力大。为此，提出了一种集成模块化的整车热管理系统设计，包括制冷剂模块与冷却液模块结构，并对其热管理的工作原理进行了研究。随后，开展制冷剂与冷却液模块在不同工况下流阻与串热量的仿真分析，结果显示制冷剂模块的最大流阻值为75 kPa，冷却液模块电机回路的最大流阻值为16.6 kPa，电池回路流阻最大值为17.3 kPa，验证了集成模块化热管理系统能有效降低流动阻力。随后，完成了集成模块化热管理系统的样机制造，并搭建了测试平台对其性能进行测试。试验结果表明集成模块化热管理系统在不同工况下的能效比系数均大于2.5，且制冷模式热平衡工况下能效比系数达3.5，验证该系统的低能耗优势和应用潜力。

为应对混合动力电动汽车(Hybrid electric vehicle，HEV)能量管理在实时性和适应性之间难以协调的挑战，提出一种结合深度强化学习(Deep reinforcement learning, DRL)和模型预测控制(Model predictive control, MPC)的实时分层能量管理策略(Energy management strategy, EMS)。在上层，利用深度Q网络(Deep Q-network, DQN)构建一种能量管理策略控制器，以便在汽车出发前快速规划电池荷电状态(State of charge, SOC)参考轨迹。在下层，首先利用长短期记忆网络(Long short-term memory, LSTM)构建一种速度预测器，进行未来一定时域范围内的速度序列预测，接着设计一个MPC控制器通过跟踪SOC参考轨迹完成最优功率流分配；然后将所提策略与动态规划(Dynamic programming，DP)、基于规则的策略在不同测试工况下进行综合性能比较，仿真结果表明，所提策略的燃料经济性达到了DP策略的90%以上，同时展现出了良好的实时应用潜力，最后通过硬件在环(Hardware-in-the-Loop，HIL)试验验证了所提策略在实际应用中的潜力。

有限元方法在汽车、军工等工业领域应用广泛，但在汽车碰撞等复杂工况下，其受限于计算资源，在效率方面存在显著局限。针对有限元方法效率低、难以仿真运动全程、难以沉浸式了解仿真结果等缺点，基于高低阶联合仿真方法开发了汽车碰撞真实感仿真平台。为了均衡仿真效率与仿真精度，开发了可用于汽车非碰撞时段的物理仿真算法，并联合该物理仿真算法与传统有限元算法，实现了汽车碰撞运动的全过程模拟。并且，通过仿真数据和场景数据的耦合渲染，实现了仿真过程的真实感呈现，成功开发了真实感仿真平台。此外，为了验证联合仿真方法和仿真平台的计算性能，采用有限元方法进行汽车碰撞仿真，对比结果显示，在物理仿真阶段，如速度等计算结果平台仿真与有限元仿真一致，并将计算时间缩短至有限元方法的0.35%。在发生碰撞的大变形阶段，内能增量与有限元方法相差1.10%，加速度最大偏差为3.51%，将总仿真时间缩短为有限元方法的21.01%。在可视化方面，真实感仿真平台具有较强沉浸感，提供了更加直观的可视化方式，提高了理解、分析仿真数据的效率。通过汽车碰撞算例，验证了仿真平台在工业应用中的可行性，证明了高低阶联合仿真平台相比有限元软件在汽车碰撞场景中有更高的效率、更好的实用性。

由于风振噪声中的声能和气动能是强耦合的关系，而驾乘人员对两种能量的主观感受不一致，控制方法也不同；再加上湍流中有强烈的随机脉动速度，这些脉动会遮盖与汽车风振噪声密切相关的速度场特性。因此，有必要引入波数分解法(Wavenumber frequency spectrum separation, WFS)来解耦风振噪声中的声能和气动能，以便更深入地探究这两种能量在乘员舱内外的能量特性。首先，利用风洞试验验证了天窗风振噪声的数值模拟精度。然后，利用传统流场分析方法探究天窗风振噪声的流场特性。发现流场中存在丰富的随机脉动速度，这会遮盖与风振噪声密切相关的潜在速度场特性。因此，引入WFS来解耦这两种能量，并在一维和二维波数谱中进一步探究这两种能量的特性。结果表明：当天窗风振噪声发生时，在天窗处，湍流中的声能和气动能都在频率f = 15.15 Hz(风振噪声的一阶共振频率)处共振，而在乘员舱内，只有声能发生共振。另外，在f = 15.15 Hz处，乘员舱内的声能远大于气动能，大20.26 dB，即，乘员舱内的压力脉动可以反映声能的空间分布特性。然而，天窗处的则不能，这是因为声能和气动能峰值相差仅有7.48 dB。

为研究铁道车辆液体橡胶复合转臂节点动态特性，建立液体橡胶复合转臂节点非线性力学模型，并探究液体橡胶复合转臂节点对车辆动力学性能的影响。基于线性理论开展液体橡胶复合转臂节点频响特性分析，探究液体橡胶复合转臂节点频变刚度机理。搭建考虑橡胶主簧动态特性非线性、液室体积柔度非线性和流体阻尼非线性的液体橡胶复合转臂节点非线性力学模型。开展不同频率、不同幅值位移激励下的液体橡胶复合转臂节点台架试验，验证所建立力学模型的准确性。建立液体橡胶复合转臂节点与车辆动力学的联合仿真模型，分析液体橡胶复合转臂节点对车辆动力学性能的影响。结果表明：橡胶主簧与液力机构之间的相互耦合作用使液体橡胶复合转臂节点的动态特性具有频率相关性和幅值相关性；所建立的非线性力学模型能够准确描述液体橡胶复合转臂节点的频变特性和幅变特性；安装有液体橡胶复合转臂节点的车辆与安装有传统橡胶转臂节点的车辆相比，有更高的非线性临界速度、更优的曲线通过能力和曲线通过安全性。

锂金属电池(Lithium metal batteries，LMBs)因其超高的能量密度有望成为下一代储能装置。然而，由于退化机制复杂，准确预测其健康状态(State of health，SOH)仍然具有挑战性。因此提出一种基于电化学阻抗谱(Electrochemical impedance spectroscopy，EIS)的跨频段多源特征提取方法，通过灰色关联分析(Grey relational analysis，GRA)量化EIS特征与SOH的非线性关联度，筛选出中高频区5个关键频域特征，同时构建简化等效电路模型(Simplified equivalent circuit model，SECM)提取低频区5个反映固相扩散与电荷转移过程的物理参数特征。并结合高斯过程回归(Gaussian process regression，GPR)模型开发了多条件变量耦合下的锂金属电池EIS-SOH估计模型。所提出的方法对不同的预紧力，充放电倍率及电池荷电状态(States of charge，SOC)下的锂金属电池SOH估计有良好的准确性和鲁棒性。该方法在12种不同变量组合条件下的SOH预测结果的平均均方根误差可以达到1.65%。且在极端条件下的均方根误差也可以控制在3%之内。

车辆与桥梁的耦合振动行为对车辆运行安全性与平稳性具有重要影响。基于向量式有限元法，建立我国某条地铁快线的列车-轨道-桥梁耦合振动模型，模型将轨道和桥梁考虑为欧拉梁，车体、构架和轮对为刚体。利用车辆振动测试数据验证模型的准确性，并利用模型对车辆通过桥梁时动态响应的影响因素进行分析。结果表明：车辆以114 km/h的速度通过高架桥时车体会产生明显的点头共振，车体的左前和右后地板垂向振动加速度幅值相同，相位基本相反；改变车辆的运行速度和提高二系悬挂阻尼系数能降低车辆点头共振的加速度响应；随着桥梁跨距增加，车辆发生点头共振的运行速度增加，但对应的通过频率均在0.943 Hz附近，相较于30 m的桥梁跨距，车辆通过跨距为24 m和36 m桥梁时的车体最大点头加速度有显著降低。

高压条件下节流孔板内的空化流动特性研究对工业设备安全运行具有重要意义，但由于高压试验环境对密封性与稳定性的严苛要求，目前大压力范围内的可靠试验数据仍较为匮乏。为此，试验研究者搭建高压小孔流量测量试验台，以高压共轨喷油器节流孔板为研究对象，系统探究工质在不同进口压力及出口压力范围内的空化流动特性。试验设计进口恒压、出口恒压及等压差三种典型工况，精确测量不同压力条件下孔板内流量变化规律。研究发现：对于该特定结构尺寸的节流孔板，其空化流动的初生与发展与进、出口压力呈现显著关联性。当流通压比(出口压力/进口压力)降至0.585时，空化现象初生并迅速增强；当压比进一步降低至0.563时，流动进入空化稳定阶段。该研究成果可为高压流体系统中节流元件的空化抑制设计提供理论依据。

为探究高压轴向柱塞泵配流盘节流槽区域空化机理，指导高压配流盘优化设计。首先基于流槽处流动特性，建立空化数值模型，并通过高速相机进行可视化试验。进而，建立包含单柱塞腔和配流盘流体域的数值仿真模型，并对高压工况下的配流盘空化进行了仿真，探究射流空化和涡空化发生机理，对不同转角下的漩涡和空化演化情况进行分析，并提出一种优化配流盘结构。最后，对原始配流盘和优化配流盘进行整泵对比试验。结果表明：空化数值模型和可视化试验的结果具有较好的一致性，液压油通过节流槽时形成了高速射流区域，且半开度时射流区域更长、射流角度更小。在配流盘节流槽的高速射流和漩涡处，压力低于液压油饱和蒸汽压，因此诱发了射流空化和涡空化。随着柱塞腔转角的增加，漩涡逐渐扩大并呈现扁平化形状，且射流区域下侧的漩涡核心逐渐向下游移动。空化区域呈现出与射流和漩涡相似的变化趋势。优化配流盘的空化现象减弱明显，蒸汽体积分数降低53.43%，且在2 000 r/min、20 MPa下，压力脉动降低76.19%、噪声降低4.8 dB(A)。

纤维聚结过滤器在多个工业领域有广泛应用，常用于分离气流中的液态气溶胶。通过数值方法研究在具有润湿性梯度疏水纤维上黏性液滴的聚结与定向移动行为。采用流体体积法(Volume of fluid，VOF)和改进动态接触角模型，探讨表面润湿性梯度、液滴直径和黏性的影响。结果表明，随着润湿性梯度增大，液滴沿纤维运动速度加快。液滴的速度峰值出现在后缘跨越润湿性交界处时，且高接触角一侧的接触角越大，速度越快。无量纲分析显示，随着液滴与纤维直径比的增加，速度增加但增幅递减，纤维表面的曲率限制了液滴的铺展。通过黏性耗散率分析液滴黏度的影响机制，高黏度液滴运动相对平稳，而低黏度液滴运动速度较快但波动明显。研究结果可为润湿性梯度在高效油雾过滤器中的应用提供理论依据和设计参考。

采用伺服电机通过控制转矩驱动定量泵实现压力控制，与变转速控制压力相比，具有更快的动态响应。在基于转矩控制的电液动力源中，通常需要依赖压力传感器闭环反馈来维持输出压力精度。一旦传感器失效，转矩与压力之间的非线性映射关系，将会使系统出现较大的压力控制偏差。为此，提出一种融合压力闭环反馈和转速补偿的复合压力控制方法，正常压力控制时，通过压力闭环控制压力；当压力传感器失效时，利用伺服电机自带的转速反馈实施补偿控制，维持压力控制精度。通过理论分析和试验验证，结果表明，所提出的方案，能够实现高精度压力控制；当压力传感器发生故障时，所提方案中的转速补偿控制也能有效维持动力源输出压力精度，控制偏差从20%降低至约2%。

针对传统轴配流或端面配流径向柱塞液压马达工作压力较低、容积效率随压力升高显著下降的问题，提出一种端面先导压力控制的二级配流径向柱塞马达新构型。该构型主级采用座阀配流，先导级采用机械板阀配流，利用座阀密封性好及先导级压力与流量需求小的特点，可有效减少配流副的泄漏。基于AMESim仿真软件建立马达模型，仿真结果显示：在30 MPa压力下，马达能保持高容积效率。为验证该配流方法的实用效果和性能，研制马达样机并开展试验研究，试验结果表明：马达可在低速下平稳运行且具备双向转动功能；当先导压力在11 MPa以内时，容积效率保持在90%以上，且不随转速降低而显著下降，验证了该径向柱塞液压马达新构型在提升理论工作压力上的可行性；马达主级油路与先导级相独立，通过采用高先导比的主阀，马达工作压力可突破30 MPa，为研制全新构型的高压径向柱塞液压马达提供了一种可行的技术路线。

液压传动体积弹性模量与工作压力存在机理关系，但现有基于模型的控制方法大多未能将其考虑在内，对于模型补偿效果和运动跟踪性能均存在负面影响，其中难点在于对模型数学表达的合理选取，需要兼顾模型描述的准确性和控制设计的可行性。为此，首先基于对体积弹性模量机理的分析，考虑模型补偿和参数自适应可行性，提出参数化分式形式的体积弹性模量模型，以液压缸驱动的回转关节为例，建立整体系统的参数化动力学模型；其次，在自适应鲁棒控制框架下，利用反步法进行基于模型的运动控制设计，尤其是通过设计X-swapping机制，实现对体积弹性模量的有效模型补偿和主要参数在线自适应，并对闭环系统性能进行了理论分析；最后，开展对比试验，在与将体积弹性模量视为集中参数的主流控制方法对比中，实现了运动控制性能的进一步提升。