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。

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。

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。

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。

新一代空天装备存在迫切的热防护需求，急需发展兼具优异热力学和抗氧化烧蚀性能的超高温陶瓷。其中，热学性能最为突出的碳化物超高温陶瓷体系存在力学和抗氧化性能短板。从碳化物超高温陶瓷的结构和性能特点出发，归纳增韧相引入和微结构仿生等强韧化设计对力学性能的增强效果；介绍调控其结构和性能的增熵化研究，涵盖阳离子固溶、阴离子修饰、高熵化设计；梳理碳化物超高温陶瓷热防护涂层的主要构筑方法，总结现有涂层的抗氧化烧蚀性能与机理；最后，从材料计算设计、强韧化和增熵化协同增强、烧蚀性能机理、大尺寸构件及涂层制备等方面对碳化物超高温陶瓷的主要发展方向进行展望。

工件表面形貌和粗糙度是磨削加工的重要衡量指标，实现其精准预测对于精密制造的智能化转型升级尤为重要。然而，磨削工件表面创成是一个具有随机性的复杂物理过程，目前基于物理机制的模型预测精度亟待提升。基于此，通过考虑磨削过程的几何学和运动学，详细综述了工件表面形貌的预测模型与方法。首先，综述了包括随机平面方法在内的6种磨粒几何建模方法，探索了磨粒表征参数对拟真性的影响规律。其次，总结磨粒在砂轮表面位姿随机分布的数学模型，探索模型参数对磨粒的突出高度等参数的影响规律，并关联总结磨粒可控排布的砂轮的制备与修整方法。随后，分析了平面磨削、超声辅助磨削等不同磨削工艺的磨粒运动学模型，讨论在不同接触形式下磨粒与工件表面之间的相互作用机理，结合动态有效磨粒模型归纳了表面粗糙度的预测模型。最后，统计分析现有粗糙度模型预测误差，误差范围4.47%～37.65%、平均误差11.59%。为磨削表面形貌和粗糙度的精准预测提供新思路，能够为磨削机理与数据分析相融合的智能预测方法提供借鉴。

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。

对钢轨波磨的检测原理进行系统梳理，总结其优缺点与适用范围，阐述依据不同检测原理的检测方法，综述常见的波磨静态和动态检测装置及新一代检测、监测装置的研发进展，并展望波磨检测的研究方向。研究结果表明：钢轨波磨检测原理可分为弦测法、惯性基准法、信号重构法、机器视觉法与时序建模法五类。弦测法具有传递函数不为1的固有缺陷，波长越短幅值振荡越剧烈，可使用组合弦模型测量波磨。惯性基准法依据惯性原理，传感器可安装在轴箱、构架及车体等多个位置，低速下惯性传感器的响应越来越小，噪声与趋势项成分逐渐占据主导。信号重构法利用数字信号处理技术分解轴箱加速度、构架加速度、轮轨噪声及车内噪声信号等多源数据，从中提取关于波磨的有效信息。机器视觉法基于图像处理和模式识别技术，使计算机能够感知、理解和解释钢轨图像中的内容，主要包括基于图像处理、基于激光摄像和基于三维点云重构三种方法测量波磨。时序建模法将波磨识别转换为分类或回归问题，通过机器学习、深度学习技术建立波磨与振动、噪声等响应的映射关系，从而实现对波磨的检测。钢轨波磨的检测、监测装置朝着智能化、集成化和小型化的便携测量方向发展。

针对交通运输、航空航天、能源国防等高端装备制造领域复杂构件表面缺陷高效高品质修复加工重大需求，对近年来以机器人为制造装备执行体的机器人修复加工技术的研究进展进行了综述。具体围绕机器人修复所涉及的缺陷视觉测量、路径决策规划、加工质量控制等关键技术，系统分析了国内外已公开发表的相关文献，并以汽车车身、高铁车身与发动机叶片为例，阐述了机器人缺陷修复工程应用。最后从多机器人协同、在线信息交互、动态性能监控、混合加工工艺等方面对该领域未来研究方向进行了展望。

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。

为实现难加工材料微小零件或表面功能微结构的几何和性能一体化高性能制造，多种能场辅助微细加工新原理、新方法迭出不穷。然而，能场耦合作用对于微结构加工表面创成机制尚不明确，难以为其工业化应用提供精准指导。首先分析了微小零件和表面功能微结构加工现存技术瓶颈，再讨论了电化学、激光、超声等多种能场对改善材料可加工性、提升加工效率与质量等方面的协同作用机理。并以典型能场辅助微细磨削技术为例，对能场辅助微细磨削技术工艺原理、应用特点及现存难题展开综述。展望微小零件或表面功能微结构的高性能制造在能场协同方法创新、工艺装备开发等方面的未来工作，以期为学术和工业界提供理论指导与技术支持。

精度保持性是数控机床关键性能指标之一，描述了机床保持其原始精度的能力。精度保持性的表征与评价是衡量机床精度保持能力的重要手段，是国产数控机床精度保持性提升工程的理论基础。针对现有机床精度保持性评价方法存在的指标体系不健全、综合评价方法缺乏等问题，明确了机床固有精度保持性和服役精度保持性的内涵；构建了包含精度裕度、精度退化量、精度退化率、精度保持度和精度保持时间的精度保持性指标体系，从退化条件、退化过程和退化结果等多角度表征了机床精度保持能力；提出一种静/动态评价相结合的精度保持性绝对性综合评价方法，评价步骤包括：离散精度退化数据函数化、精度退化过程动态综合评价和精度保持能力静态综合评价。最后，结合实例验证了提出方法及模型的有效性。

随着工业机械装备在极端环境中对关键部件表面性能要求的提高，Ni-WC功能梯度材料(Functionally graded material，FGM)在提升关键部件表面性能方面展现出更加广泛的应用潜力。本研究采用超声辅助激光熔覆技术(Ultrasonic-assisted laser cladding，UALC)在H13钢基板上制备Ni-WC梯度复合涂层，通过控制WC颗粒与Ni60粉末的混合比例，成功构建三种不同WC含量的涂层(WC15、WC25、WC35)。超声振动的引入显著优化了涂层的微观结构，减少了内部缺陷(如：裂纹和气孔)，提升了涂层的致密性和均匀性。结果表明：梯度设计和超声辅助能有效减少涂层内部裂纹和气孔，提高涂层成形质量；超声辅助促进层间物质交换，减少应力集中和性能差异；超声辅助的梯度涂层在硬度、耐磨性和抗冲击性能方面均有提升，硬度相较于传统多层单一WC25涂层提高了约10%、磨损率降低了55.56%、冲击吸收功提升了18.7%；超声梯度涂层展现出最佳的冲击韧性，断口分析显示其具有更多的韧窝。研究结果证实了UALC技术在提升梯度涂层性能方面的有效性，为机械关键部件的表面强化提供了一种新的技术途径。

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。

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。

数控机床作为高端制造的核心装备，其可靠制造是现代制造业发展的关键与基础。传统机床制造主要关注“功能上的可能”，即实现数控机床的基本功能。然而，随着智能制造和高端装备的迅速发展，单纯满足功能要求已无法应对复杂制造工况环境需求的挑战。因此，提出了一种全新的数控机床可靠制造范式，将关注重点从“功能上的可能”转向“性能上的可靠”。该范式基于可靠性正向设计、可靠性制造过程控制、可靠性试验体系优化、服役健康管理等全生命周期关键技术，通过建立多学科协同的创新机制，系统地提升机床的性能可靠性和稳定性,旨在为数控机床行业提供新的理论指导和技术路径，助力高端装备制造业的可持续发展。

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。

齿轮是新能源汽车电驱动传动系统的核心基础件，对整车性能具有重要的影响。随着新能源汽车渗透率和电驱动传动系统功率密度的快速提升，齿轮面临高转速、低噪声、抗疲劳等高服役性能挑战，实现其高效精密加工是保障高服役性能的根本途径。但目前新能源汽车齿轮高效精密加工在创成机理、关键技术、加工装备等方面还存在一些难点。为此，在概述新能源汽车齿轮高效精密加工需求的基础上，围绕蜗杆砂轮磨齿工艺、内啮合强力珩齿工艺等典型工艺的高性能齿面创成机理、高效精密加工关键技术、齿轮高效精密加工典型装备的国内外研究现状进行了系统的论述与总结，并对新能源汽车齿轮高效精密加工技术的发展趋势进行了总结和展望，为后续研究提供理论和技术指导。

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。

全生命周期价值链协同能够提升复杂产品设计、制造和运维全流程协同效率和响应速度，促进价值链企业群协同管控服务和价值效益共创。分析了复杂产品价值链协同研究发展脉络，总结其概念内涵和多维演变特征。提出了面向全生命周期的复杂产品价值链协同理论框架，阐述了以价值活动为主线的复杂产品全生命周期价值链协同的组织构成、增值机理和动态控制逻辑。基于所提框架，对价值链协同业务建模与流程融合、多维要素互联与协同决策和协同运行过程管控优化等研究方向进行了论述，分析了研究现状与不足之处。最后分析了全生命周期价值链协同在典型制造行业的应用案例，通过深入研究不同行业应用的模式特征与运行机制，总结出未来全生命周期价值链协同集成化、精益化和闭环化的发展趋势。

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。

相机与毫米波雷达被广泛应用于智能车感知系统，但在隧道中，由于环境的影响对相机和毫米波雷达的感知带来了挑战。隧道出入口的光线变化快、光照条件差，使得相机在观测目标特性时出现较大波动，导致目标检测失败。而隧道属于半封闭场景、噪声反射强，使得毫米波雷达难以区分直接反射回来的信号和经过多次反射后回来的信号，导致将虚假目标的信号识别为真实目标。因此，面向隧道场景，对出入口处因光照突变导致相机图像质量不佳、细节丢失等问题展开研究，提出了自适应曝光控制模型来调整相机的曝光时间。该模型通过分析图像帧中不同语义类别的特征点数量随曝光时间变化的关系，以确保相机在快速变化的光照条件下仍能清晰成像。并创建了隧道感知数据集，有效提高模型感知能力的同时，弥补了隧道类数据集的稀缺。此外，针对车载毫米波雷达在隧道场景中面临多径回波干扰所导致的虚假目标问题，通过构建多径传播理论模型，分析雷达回波中潜在虚假目标位置以及能量衰减的特点，提出多径假目标消除策略对虚假干扰目标进行消除。最后，在相机与毫米波雷达融合关联中引入运动目标的角点光流估计，以提高相机与毫米波雷达协同感知的可靠性，并搭建实车平台在隧道场景中进行试验。结果表明，提出的协同感知算法相比于其他模型在检测准确率上提高了4.8%，有效抑制了隧道出入口光照突变条件下对智能车的感知影响，并减少毫米波雷达在隧道环境中多径回波的干扰，实现传感器之间信息的互补和优势互补，为智能车在隧道环境中的安全行驶提供了重要保障。

价值链协同是工业5.0的重要组成部分，是实现工业5.0中以人为本、可持续、弹性化生产理念的关键。数据和机理作为新一代信息技术与价值链融合的重要技术支撑，已经成为了价值链协同管理中的关键要素。然而，当前价值链协同仍存在数据孤岛和业务壁垒等问题，阻碍了价值链上企业的信息共享和价值共创，成为了当前制造业向工业5.0转型的巨大挑战。为了给数据机理融合在价值链协同的应用提供理论支撑，本文总结了价值链协同理论与数据机理融合方法的研究进展；同时探索了数据机理融合在产品设计协同、生产调度协同、制造装配协同、装备运维协同、生产服务协同等5个部分的工程应用。最后，讨论了数据机理融合在价值链协同中面临的挑战，展望了未来的发展方向。期望相关工作能为相关学者进一步开展价值链协同中的数据机理融合的理论技术研究和工程应用提供参考与启发。

18CrNiMo7-6作为海上风电机组、重型矿山装备、大型舰船、高铁等高端重载装备的主力齿轮材料，其弯曲疲劳性能是限制装备可靠性、疲劳寿命、功率密度进一步发展的重要瓶颈。然而磨削、喷丸等加工工艺对齿轮弯曲疲劳强度的具体影响尚不清楚，不同可靠度的齿轮弯曲疲劳极限之间转化的问题也未见讨论，显著制约了高性能齿轮的精益设计。本文系统开展了渗碳磨削、离子注入、微粒喷丸、滚磨光整、常规喷丸、齿面+端面喷丸以及二次喷丸等系列工艺的18CrNiMo7-6齿轮弯曲疲劳试验，获取有效弯曲疲劳试验点700余个，试验时长超过7000 h，并提出适用于该材料牌号的齿轮弯曲疲劳极限预测公式。结果表明，齿轮弯曲疲劳极限主要和加工工艺、模数大小、企业具体工艺环境等有关；在所研究的工艺和模数范围内，18CrNiMo7-6齿轮弯曲疲劳极限范围为482～762 MPa；50%可靠度与99%可靠度弯曲疲劳极限转换系数范围为0.841～0.965，推荐值为0.929；考虑表面完整性的齿轮弯曲疲劳极限预测公式的预测误差绝对值的均值为6.19%，满足工程设计需求，为高功率密度齿轮传动研发提供了研究方法与数据支撑。

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。

为提高小型移动机器人在复杂环境中的适应能力，提出了一种具有被动变形车轮的新型轮腿复合机器人，继承了传统轮式机器人运动平稳和控制简捷特性，车轮变形后变径比可达2.3，依靠车轮与障碍地形之间的约束力即可实现车轮构型的被动转变。对车轮变形和复原过程进行了受力分析，并以变形能力和越障高度为目标，采用多目标优化设计方法优化了车轮结构参数。在被动变形车轮的基础上，机器人可根据车轮与地形间摩擦状态变化或通过控制前后车轮相对转速实现轮式与腿式运动模式的主被动切换。通过建立机器人越障力学模型，研究了机器人参数对越障稳定性的影响规律，并实验验证了机器人可借助车轮变形实现较高障碍的跨越。

基于静电液压软体驱动器的工作原理，以蝠鲼为仿生原型设计了一款可实现水下高机动性能的无缆软体机器鱼。首先，提出一种对称式静电液压软体驱动关节，将此关节作用于机器鱼的胸鳍推进部分，基于扑动-波动混合型仿生推进模式获得软体机器人推力。其次，机器鱼背鳍引入浮沉机构，通过对电磁线圈施加一定的频率的正反向电流，驱动背鳍叶片左右摆动来产生向下的推进力，进而实现下潜运动。最后，通过实验分析了胸鳍驱动器的运动特性、力学特性，建立了胸鳍水下扑动的动力学模型，并开展相应的性能测试和功能集成。研究结果表明，该软体机器鱼可以实现34.46 mm/s (0.15 BL/s) 的运动速度，其转弯半径为15.2 cm，下潜速度为14.33 mm/s，该机器鱼的力学分析、驱动设计和系统集成方法可以推广到多种软体机器人与柔性智能器件设计，为新一代电驱动软体机器人与水下装备的设计提供新思路。

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。

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。

模型预测控制(Model predictive control,MPC)具有很多优点，但用于智能汽车横摆稳定性控制时，由于其动力学模型的多约束和非线性问题，致使MPC优化算法复杂，难以实现足够短的控制周期和步长。为此，提出一种智能汽车横摆稳定性MPC的在线显式求解方法，使用泰勒展开将非线性模型预测控制(Nonlinear model predictive control,NMPC)转换为线性时变模型预测控制(Linear time-varying model predictive control,LTV-MPC)。再使用滚动调整的权重系数，将不等式约束优化转换为能直接显式求解的无约束优化，以避免多步迭代寻优、加快MPC求解速度。仿真试验结果表明，在保证相同控制效果前提下，所提出的显式解方法能使MPC的求解速度提高3～4倍，可显著提高智能汽车横摆稳定性MPC的实时性。

辊弯成形是一种节材、节能、高效的金属板材成形工艺，在建筑行业、汽车制造、轨道交通等诸多领域得到了广泛应用。目前辊弯成形技术以传统等截面形状的产品生产与研究为主，但工业4.0的到来对辊弯成形的未来发展提出了新的要求与趋势，为提高辊弯成形适用范围，满足更高的产品要求，变截面柔性辊弯成形、热辊弯成形等技术得到发展与研究；更加高效、精密、灵活的辊弯成形设备也随着前沿技术的深入研究应运而生。对辊弯成形技术的理论研究、工艺研究、前沿技术、装备发展以及智能制造方面进行国内外研究与发展现状综述，并提出了辊弯成形近年来在各应用领域的前沿进展，指出未来辊弯成形关键问题与突破点。

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。

深空探索和深海探测要求机械部件要面对更复杂的环境考核和具有更长效可靠的服役性能。固体润滑不仅可以提高机械部件运转的稳定性，还可以延长其使用寿命。类金刚石薄膜由于其独特的综合性能，包括低摩擦因数、耐磨性、高硬度、生物相容性和化学惰性，成了最受欢迎的固体润滑材料之一，其摩擦学性能高度依赖于薄膜的应用环境、结构特征和力学性能。综述DLC薄膜在地面大气环境、海洋腐蚀环境和空间辐照环境下的摩擦学行为变化；分析其在不同摩擦条件下的能量耗散机理；讨论构-性关系演变规律；提出提高DLC薄膜环境适应性的可靠方法。同时，对DLC薄膜的发展趋势进行展望，指出将向着适应苛刻多变环境的多元化和标准化发展。

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。

结构陶瓷材料具有高硬度、耐磨损、耐腐蚀、耐高温及化学性质稳定等突出优点，被广泛应用于摩擦学领域。随着服役工况的日益复杂，在高温、重载、强辐射等环境下，结构陶瓷摩擦元件的应用仍然面临着巨大的挑战。因此，工业界对陶瓷的摩擦性能提出了更高的要求，降低陶瓷材料的摩擦磨损成为材料科学与摩擦学领域重要课题之一。由于陶瓷材料磨损形式和机理复杂，目前未见通用的摩擦学模型可以解释所有陶瓷的摩擦磨损。本文以碳化硅陶瓷材料为例，对碳化硅的摩擦与润滑研究进展进行了综述，涵盖碳化硅陶瓷的磨损机制，水润滑技术，固体润滑复合材料，表面工程技术及制备工艺等方面，旨在促进SiC陶瓷材料在摩擦学领域的应用与发展，同时为其他结构陶瓷材料的润滑技术提供参考。

连续纤维复合材料的打印精度直接影响构件的外形尺寸和装配精度。以共形相控阵天线的封装结构及蜂窝填充结构为具体研究对象，开展连续纤维复合材料丝材打印精度的研究。首先建立了连续纤维丝材在打印过程的受力模型，分析了其在打印过程中的受力情况，并结合受力情况研究了圆弧、直线和直角特征在打印过程中的精度损失机理；然后分析了工艺参数对圆弧和直角特征打印精度的影响，最后完成了典型封装结构件及蜂窝结构件的打印成形。研究结果表明，打印精度主要由丝材所受的摩擦力和粘结力控制，当摩擦力大于粘结力时，容易发生丝材滑移或脱粘；圆弧的最小打印半径受打印速度和层厚的共同影响，0.3 mm层厚的参数组合，成形大曲率圆弧的能力较高；打印直角的长度损失和面积损失受打印速度和层厚的共同影响，两者均随打印速度和层厚的提高而增大；0.3 mm层厚的参数组合有较高的稳定打印精度的能力。

低温加热技术是改善锂离子电池在极寒气候下工作性能的有效途径之一。针对交流加热现有的难题，提出一种新型交流脉冲自加热电路，进行仿真与试验分析，并制定加热策略：针对现有加热方法依赖外部电源或多组电池导致应用范围受限、热一致性差等问题，提出电流可调的并联式谐振结构，构建加热电路模型，支撑加热策略的开发；搭建测试平台，分析脉宽调制信号、电量、频率、串联个数等参数对加热性能的影响；根据测试结果，提出基于电路模型与开路电压曲线的加热控制策略，并设计了可切换式加热电路，改善了电池单体和模组的加热性能。试验结果表明，所提出加热方法在20 kHz的频率及2.7 C的电流有效值下可实现3.1 ℃/min以上的温升速率，并可在25%～100%电量范围内实施低温加热。

针对智能车辆在复杂动态环境中难以与周围车辆有效交互，换道行为过于保守或激进的问题，提出一种基于博弈的交互决策与轨迹规划算法。根据驾驶员操作特性和驾驶风格建立人类驾驶车辆模型，利用贝叶斯推理算法评估驾驶行为的保守程度，实现对交互车辆博弈动作的实时预测；在此基础上建立自车换道决策规划模型，首先采样换道终点生成换道候选路径，随后构建自车收益函数评价博弈过程中的换道策略，最后设计一种融合主从博弈思想的动态规划算法，考虑车辆间的交互情况下生成最优策略和轨迹。通过Matlab/Simulink和PreScan搭建的人在环仿真平台，对多组换道工况进行验证分析，结果表明该算法在复杂动态的换道场景中能够有效与周围车辆进行交互，行为决策合理，运动轨迹在保证安全的基础上兼顾平顺性。