本文介绍了烧结铝矾土（CB）骨料的制备工艺、产品分级、物理及力学性能等，并全面回顾和总结国内外学者对CB骨料在制备超高性能混凝土（UHPC）、改善UHPC力学和体积稳定性、提升道路表面耐磨性、抗滑性能以及在制备抗冲击水泥基材料等方面的研究成果和最新进展，并系统阐释了CB骨料对材料各项性能的影响机理。本文结果表明：①CB骨料主要由高强且化学性能稳定的刚玉和莫来石构成，其力学性能（强度、硬度、耐磨性等）显著优于花岗岩、石灰岩等常规骨料；②较低氧化铝含量的CB骨料孔隙率较高，适合作为内养护介质以有效降低UHPC收缩及开裂风险，CB骨料自身高强度及内养护对水化程度的促进，共同提升UHPC力学性能；③高氧化铝含量的CB骨料（>80%）以其更高硬度及耐磨物理力学性能特点适合制备特殊路面表层，可显著提升道路初始及长期耐磨、抗滑性能，形成的一种高耐磨表面处理技术（HFST），已在国外已广泛应用；④CB骨料高强及高硬度特性可有效磨损冲击弹丸端头或吸收更高的冲击破坏能量，从而显著提高水泥基材料的抗冲击性能。

针对现有轨迹预测方法在车辆与地图交互方面的不足，导致轨迹预测结果不符合道路拓扑结构这一缺陷，提出了一种耦合自车运动趋势的目标锚点驱动的多模态轨迹预测方法（TMTP）。该模型通过图模型高效地将交通场景的先验知识引入算法中，以便能精准地描述交通场景中的异构互动关系。同时，该模型充分考虑了动态场景图的车辆历史轨迹、自车未来轨迹和静态场景图中矢量化地图的拓扑信息的交互作用，并通过注意力网络聚合不同节点之间的特征，实现了更好的局部-全局之间的特征融合。此外，TMTP将驾驶意图表征为目标锚点，简化了意图空间的复杂性。本文在大规模Argoverse运动预测基准上对本文方法进行了评估，结果表明：本文模型相比于官方基准模型在\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}\mathrm{F}\mathrm{D}{\mathrm{E}}_{\mathrm{1}}和\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}\mathrm{F}\mathrm{D}{\mathrm{E}}_{\mathrm{6}}上分别提升56.2%、56.6%，可出色地完成轨迹预测任务。

针对在电动汽车复合制动过程中，电机与液压制动系统响应速度存在差异，当两种制动系统切换时会引起冲击，从而影响驾驶舒适性的问题，本文提出了一种应用于制动模式切换过程的电液协调控制策略。通过模糊PID控制液压制动系统，同时通过模型预测控制电机制动系统，并采用海鸥优化算法优化模型预测控制权重系数，消除两种制动系统响应特性的差异。搭建半实物仿真系统平台进行了实验验证，结果显示，在恒制动强度与变制动强度工况下，不同模式切换过程，冲击度至少降低13.9 \mathrm{m}/{\mathrm{s}}^{\mathrm{3}}，冲击持续时间至少缩短0.15 s，因此，本文设计的控制策略可以实现制动模式切换过程的平稳过渡，提高电动汽车制动的稳定性和舒适性。

针对汽车起重机的变幅抖动问题，首先基于变幅液压系统原理和变幅机构动力学分析了变幅抖动现象的成因机理；然后，开展了正常主机与抖动主机的现场测试，运用时频分析方法揭示了不同变幅现象下测试信号的特征差异，制订了变幅抖动现象的量化评价指标；最后，将变幅抖动量化评价指标推广至油缸出厂检测试验台，建立了变幅抖动的出厂试验方法。研究结果表明：变幅油缸内部摩擦力过大是起重机变幅抖动的主要原因；正常主机与抖动主机的振动加速度信号具有明显的特征差异，可以作为变幅抖动现象的量化评价指标；改进后的油缸出厂检测试验台测试结果与主机测试结果具有良好一致性，能够实现变幅抖动现象的前置检测。

为解决半挂汽车列车低速转向轨迹偏差和高速移线稳定性问题，采用半挂车转向控制方法，根据车间夹角推导出半挂车车轮转角，通过半挂车转向解决其低速转向时的轨迹偏差问题。同时，参考半挂车横摆角速度反馈计算半挂车车轮转角，通过半挂车转向控制解决其高速移线工况下的横向稳定性问题。最后，采用TruckSim中的半挂汽车列车动力学模型，分别在低速圆形转弯工况和高速单移线工况下进行仿真。仿真结果表明：本文提出的半挂车转向方法可将轨迹跟随偏差减小92.3%，将半挂车的横摆角速度降低33.4%。本研究为半挂汽车列车的轨迹偏差和稳定性控制提出了一种解决方案，并为进一步发展大型、长编组汽车列车提供参考。

针对质子交换膜燃料电池（PEMFC）的长期老化预测问题，提出了一种基于局部加权散点平滑（LOWESS）去噪的二维网格长短期记忆网络（2D-G-LSTM）PEMFC输出电压预测方法。首先，通过LOWESS进行数据重构和平滑处理，获得消除噪声和尖峰后的平滑数据。其次，采用2D-G结构优化LSTM确定最优参数，并基于最优参数构建2D-G-LSTM，实现PEMFC输出电压在未来几百小时区间内的长期预测。最后，在代表静态和动态工况的2组老化数据集下对本文方法进行测试并与扩展卡尔曼滤波、长短期记忆网络、相关向量机、回声状态网络以及反向传播神经网络5种经典方法进行比较。结果表明，当静态和动态工况数据集的训练时长分别达到550 h和700 h时，与LSTM相比，本文方法的均方根误差和平均绝对百分比误差分别降低了51.19%、53.66%和43.88%、49.43%。因此，本文方法预测误差更小，PEMFC的长期老化趋势更接近真实值，并且能够在一定程度上提高PEMFC的老化预测精度。

本文提出了一种基于合成图像数据集的挖掘机关键点识别方法，通过虚拟模型和场景的随机自动化以及关键点坐标和遮挡信息判定，生成多样化的合成图像，并利用基于平面视觉的深度神经网络完成关键点识别，解决了传统大规模数据集采集困难的问题。试验结果显示：该方法提高了关键点识别精度，归一化误差和正确关键点百分比分别为0.005 6和97.64%。因此，本文方法能够满足监控挖掘机的作业安全和工作效率的实际应用需求，同时避免了高质量工程数据集采集时安全风险高、时间/经济成本高、工况覆盖面窄且标签准确率低等问题，有助于深度学习和大数据技术在挖掘机工作状态识别方面的应用部署。

在标准NACA0012翼型前缘设计了点阵（点阵列）扰流结构，在来流攻角0°、速度20 m/s和30 m/s的条件下，在声学风洞测试验证了凸点阵列具有明显降噪效果。与标准翼型相比，20 m/s来流条件下点阵前缘翼型总声压级降噪量达3.6 dB；30 m/s来流条件下点阵翼型噪声频谱曲线各处均低于声学风洞背景噪声，而标准翼型总声压级与背景噪声相比高1.5 dB，即在30 m/s来流条件下，点阵翼型总声压级降噪量至少为1.5 dB。采用大涡模拟（Large eddy simulation， LES）/FW-H（Ffowcs williams hawkings）声学比拟混合预测方法，从翼型表面压力扰动源展向相干性角度阐释了前缘点阵翼型降噪机制。针对30 m/s来流条件下声学风洞测试结果无法完全反映点阵翼型真实降噪效果的问题，采用数值方法比较了20 m/s和30 m/s两种来流条件声压级频谱特征，发现点阵结构在两种速度下具有几乎相同的降噪效果。最后，系统分析了前缘阵列结构高度和排数等参数对降噪效果的影响规律，为前缘阵列扰流结构工程参数化设计提供了支撑。

针对目前基于深度学习的故障诊断方法普遍存在模型参数量大和诊断时间长、在噪声环境下诊断性能也会大打折扣的问题，提出了一种快速、轻量的智能化诊断模型进行滚动轴承故障诊断。首先，利用鱼鹰优化算法（OOA）优化变分模态分解（VMD）的参数，进而基于固有模态函数（IMF）分量设计一种多频带灰度特征图；然后，基于有效注意力通道（ECA）模块设计一种残差注意力机制（RAM）模块，并集成到SqueezeNet模型中；最后，使用K最近邻（KNN）代替Softmax函数对故障进行识别与分类，建立了RSqueezeNet-KNN模型。两组实验结果表明：在噪声环境下，该模型对比其他方法能够实现轻量化应用，具有优秀的诊断性能。

针对中国体征假人胸部生物保真度的评价指标，提出了一种考虑生物组织黏性作用的胸部力学响应通道缩放方法。根据人体黏弹性生物特征，引入等效黏度C_E的概念，对现有的弹性缩放方法进行黏性修正。通过引入黏度修正因子ξ和速度损耗因子e，建立一种非线性通道缩放表达式。该方法计算得到的最大冲击力和最大压缩量的平均误差分别为8.77%和5.55%，相较于原方法分别降低了3.84%和0.37%。仿真结果表明，该方法对冲击力修正有效。

针对供热管网长期老化易受内外力致漏、且传统脉冲检测法在电磁干扰、温变、湿土等环境下误差大的问题，提出基于声波信号的多孔径泄漏检测方法。采用轴对称的方式在供热管网中安装加速度传感器，实时采集携带泄漏信息的声波信号；利用小波包变换分解采集到的声波信号，以提取对泄漏检测有用的特征信息，并将其作为Duffing振子函数的输入；通过将内置驱动力的相位调整至与待检测声波信号的相位一致，将Duffing振子激发到大尺度周期状态，有助于在噪声背景下区分出微弱的声波信号特征，从而实现更高效的供热管网多孔径泄漏检测。实验结果表明，该算法能够依据声波特性准确区分并检测到所有孔径的供热管网泄漏，并在检测2 mm的泄漏孔径时，可以将时间控制在0.32 ms以内。这说明所提方法可以及时检测到供热管网多孔径泄漏，保证供热管网的稳定运行。

为解决超高压模具大尺寸硬质合金制造工艺难度大、消耗量高的问题，基于大质量支撑和侧向支撑原理设计了新型剖分式超高压模具（STD），其具有更高的极限承压能力和更大的腔体容积等优点。该模具的压缸由多个硬质合金剖分块组合而成，无须使用大尺寸硬质合金，能有效降低压缸周向应力，获得更大的腔体压力。通过数值模拟对剖分式压缸进行应力分析，结果发现，剖分式压缸的应力明显小于年轮式压缸的应力，且随着剖分块数量的增加，应力逐渐减小。压缸经过剖分后，支撑环应力未发生明显改变，能确保压缸获得充分且有效的预紧。基于最大畸变能理论和最大剪切应力理论，评价超高压模具的极限承压能力，结果表明，剖分式超高压模具的承压能力明显大于年轮式超高压模具（BTD）的承压能力，且压缸的剖分块数量越多，承压能力越强。破坏性实验进一步验证了剖分式超高压模具的承压能力优于年轮式超高压模具的承压能力，且压缸剖分块损坏后可单独更换，可有效降低使用成本。

针对汽车轻量化设计中对胶铆混合连接接头解析模型的开发相对较少，本文提出了一种基于弹簧-质量理论的碳纤维增强热塑性复合材料-金属胶铆混合连接接头承载刚度预测模型，以深化对混合连接结构刚度的理解。通过准静态拉伸实验验证了弹簧-质量模型的可靠性，并基于该模型探讨了胶层厚度、搭接长度、铆钉孔直径对接头刚度的影响。结果表明：随着胶层厚度增加，接头整体刚度和胶层剪切刚度降低，胶层厚度每增加0.01 mm，胶层剪切刚度平均降低约1.94%；增加搭接长度能提升接头整体刚度和胶层剪切刚度，但会显著降低金属基板的刚度；随着铆钉孔直径增加，接头整体刚度和铆钉刚度增加，但胶层剪切刚度降低，从而影响接头连接性能。

针对船舶制造过程中激光焊接的热源狭窄且深长，在提高焊接穿透力和焊接率的同时更容易造成热量聚集和残余应力集中的不足，本文以AH36高强钢为研究对象，通过有限元模拟对激光焊接的熔池形状展开研究，选取并定义10种移动热源形式，分别得出各个热源模型达到稳定焊接状态时的剖面形状图，并将其与激光焊接实际形成的熔池形状进行对照，优选出最适用于对接接头激光焊接的热源模型。此外，通过热力耦合的方式模拟得到激光焊接对接板的焊接变形和残余应力分布，并与试验所得数据进行对比。结果表明，残余应力的有限元仿真结果与试验结果在数值量级及趋势上吻合较好，可以为后续激光焊接工艺优化和激光焊接结构疲劳评估奠定理论基础。

针对运输车辆在整车厂卸载后的“回空现象”，本文构建了时空网络描述各城市集散中心和整车厂的零部件调拨过程，以运输、库存和总成本最低为目标建立零部件调拨策略优化模型，并借助企业实际数据进行算例分析。结果表明：相较于现有调拨方案，优化后的方案减少了零部件回程运输的资源浪费，提高了车辆的利用率，显著降低了总成本。

为探究公交换乘优惠政策下城市居民换乘意向的影响因素及其相互作用机理，本文在计划行为理论和技术接受模型的基础上融入行为习惯，采用结构方程模型（SEM）构建了公交换乘优惠政策下的居民换乘意向模型；采用显示性偏好（RP）方法设计调查问卷，通过网络调查获得365份有效样本，探究各心理潜变量之间的路径关系，并通过Bootstrap法检验模型的中介效应；采用单因素方差分析（ANOVA）探讨潜变量在不同群组中的异质性。结果表明：态度、主观规范、感知有用性和行为习惯对换乘意向有直接的显著影响；态度、感知有用性和感知易用性是中介变量，但并非在所有路径中都能发挥中介效应；潜变量对换乘意向影响的总效应值从大到小排序为：行为习惯（0.457）、感知有用性（0.366）、态度（0.326）、主观规范（0.312）、感知易用性（0.096）；不同社会经济属性和出行特征的群组对潜变量的感知及影响存在显著差异。研究成果不仅有助于完善行为意向研究的理论体系，而且可为其他城市交通管理部门制定公交换乘优惠政策提供理论支撑。

针对高速公路机电设备在全寿命周期内运维成本高、策略缺乏科学依据的问题，提出了一种基于质量评价结果的经济性运维措施选择方法。首先，采用模糊综合评价法对设备的质量状况进行实时评价；其次，基于此，对设备使用总成本进行动态计算，通过成本对比选取最经济的维修时间点采取不同程度的运维养护措施；最后，运用浙江温州、丽水的隧道、主线、收费站等多场景数据，通过实例分析，验证了本文方法的可行性和有效性。

针对现有交通流预测研究中对路网节点隐藏空间关联时变特性考虑不充分的问题，提出了一种基于时空动态约束图反馈的交通流预测模型。首先，通过门控循环单元（GRU）提取时序特征，在STC-GCL组件内，利用时空图生成器和时空融合约束矩阵生成表征当前时刻路网邻域关系的动态约束图，再利用多层图结构卷积操作实现空间特征提取。其次，利用多尺度门控卷积单元动态调整重要特征信息流，完成对关键特征的精细化筛选。最后，通过将STC-GCL嵌入GRU的方式，实现时空特征的一致性提取。试验在高速路网PeMSD4、PeMSD8、成都-滴滴公开数据集上进行测试，结果表明：与当前主流交通流时空预测方法FGI相比，本文模型的MAE在3个数据集上分别降低了2.69%、1.88%、0.92%。

为了识别港城交通网络瓶颈路段、厘清城区与港区的物理边界，基于渗流理论对港城交通网络特征进行分析。首先，首次将土壤渗透模型Van-Genuchten应用于交通领域研究，建立适用于港城交通网络的路段渗流概率模型。其次，基于实际港城交通网络和渗透模型参数，分析网络的瓶颈路段和周期特征，将路网划分为城区、港区和融合区3个特征区域。最后，建立基于分区网络特性的港城交通网络优化策略。实验结果显示：相比于整体的路网瓶颈路段识别优化策略，分区优化策略在将瓶颈路段通行能力提升5%~30%的过程中，平均临界阈值始终高于整体优化策略；此外，分区优化策略在通行能力仅提升5%时，改善效果便十分明显，而整体优化策略在通行能力提升15%时，改善效果才逐渐显现。本文对缓解港城区域交通网络拥堵问题，以及分区域制定交通改善方案提供了理论指导。

本文设计并开展了3根超大跨波形钢腹板组合箱梁弯扭耦合试验，得到了试验梁的破坏模式、扭矩-扭率曲线、弯矩-位移曲线以及应变分布规律等。然后，基于已验证有限元法进行参数化分析，根据超大跨波形钢腹板组合箱梁的破坏模式，提出了弯扭耦合关系曲线以及简化承载力计算方法。结果表明：在弯扭耦合作用下组合箱梁的破坏形式可分为弯型破坏和扭型破坏，分别以混凝土顶板被压碎和混凝土底板剥落为标志；弯型破坏时腹板的整体屈曲现象主要集中在弯剪扭段，而扭转破坏时腹板的整体屈曲现象主要集中在弯扭段；在一定范围内，弯矩的存在使组合箱梁的抗扭强度得到加强；建立的弯扭耦合关系曲线和简化承载力计算方法均具有较高精度，最大误差不超过6%。

针对道路路面病害数据多模态和识别准确率低的问题，提出了一种基于无参数注意力机制simAM改进YOLOv8的路面多病害识别算法。利用自有路面病害数据集，在YOLOv8结构中嵌入Res2Net，在计算负载量相似的基础上增强多规模特征提取能力；采用simAM模块进一步调整不同尺度特征图的权重，实现对目标的检测改善；利用遗传算法提升模型自动寻参速度，使用HSV以及Mosaic等图像增强手段扩充小样本病害。实验结果表明：改进后的simAM-YOLOv8算法对沥青、水泥等不同类型路面的裂缝、破碎板、修补等病害识别结果相较原网络精确率整体提升了15.3%，召回率整体提升了13.1%，表现出了较好的智能识别效果，可在公路路况自动化检测方面发挥重要作用。

中文词汇的语义存在一定的模糊性，在中文文本中，存在一些与命名实体识别相关性较低的特征，同一个词汇在不同语境中具有不同的含义，不同的词汇和短语对命名实体的识别具有不同的贡献度，若不进行加权或掩码操作，这些特征则会干扰模型的识别准确率。为此，本文提出一种软注意力掩码嵌入的中文命名实体识别（CNER）算法。首先，建立多层次CNER模型，在模型的词向量表示层，借助jieba技术对输入层传递过来的中文文本进行分词处理，并利用Word2Vec方法获取各词汇的词向量，形成词向量序列。其次，在BiLSTM层对词向量序列进行双向长短期记忆处理，得到每个词向量对应的融合了前后文信息的特征向量。再次，在BiLSTM层后嵌入一个软注意力掩码模块，利用该模块的软注意力机制对BiLSTM层输出的特征向量进行加权和掩码操作，关注对实体识别有重要贡献的特征，去除和抑制不重要的特征，提高识别的精度。最后，在条件随机场（CRF）层对经过软注意力掩码模块处理后的特征向量进行标签标注与解码，从而得到最佳实体标签序列，该序列即为中文命名实体识别结果。实验结果表明，该算法可以精准识别中文命名实体，在实体标签标注覆盖性和F₁值方面均有较好的表现。

智能电表低频采样非侵入式负荷分解任务中存在负荷启停事件稀疏、样本类别分布失衡的问题，少数类及边界样本匮乏易导致模型在负荷开启与过渡阶段出现漏检、误判，而现有过采样方法在合成样本数量精确控制、近邻筛选及边界界定上存在不足，随机插值策略还容易引入重复或跨类混叠样本。为解决上述问题，本文提出了结合K-means聚类与Borderline-SMOTE的改进算法（KB-SMOTE）：先提取少数类边界样本并聚类分簇，再以簇心引导簇内插值生成新样本，减少冗余并增强边界可分性。模型层面，针对传统时序网络对关键瞬态与局部特征捕捉不足的问题，设计了基于卷积块注意力模块改进混合注意力机制的Bi-LSTM负荷分解模型，通过通道与空间注意力协同实现特征自适应重加权，强化负荷运行相关关键信息。UK-DALE数据集仿真实验表明：相较于DAE、Seq2point及基础Bi-LSTM等基线模型，本文方法在多项评价指标上性能更优，验证了其在不平衡负荷数据场景的有效性。

针对商用车队列避障控制问题，提出了上层轨迹规划和下层轨迹跟踪的分层控制方法。在上层中，设计了基于滚动时域优化的领航车轨迹规划方法，其中利用粒子滤波算法将求解优化问题转化为概率估计问题，提高了求解效率。在下层中，针对商用车横纵耦合动力学非线性强的特性，本文设计了基于纵横一体化动力学模型的分布式模型预测控制器，提高了控制精度。TruckSim和Matlab/Simulink的仿联合仿真结果表明：设计的双层控制架构能够保证车辆编队实现避障行驶；在多种道路场景下，所设计的分布式模型预测控制器可以有效跟踪规划轨迹。

由于卫星通信网络链路不稳定，使卫星波束存在跳变特性。为了保证通信的连续性，共享同一信道的用户终端需要在不同卫星之间进行切换，新卫星与地面站以及用户终端之间的链路需要重新建立和调整，导致时延突变问题，而在延时突然增加时，过于保守地减小发送窗口，使拥塞控制中的往返延时均衡性较差。因此，本文提出基于链路状态的卫星通信多模态动态拥塞控制算法。通过对传统的TCPVegas算法进行改进，计算卫星链路的长度，根据卫星链路的长度对往返延迟进行修正，解决因往返时长突变问题产生的拥塞窗口变化问题。对卫星传输的带宽进行判断，解决因其他算法导致的拥塞窗口盲目减小问题，从而实现卫星通信的多模态动态拥塞控制。实验结果表明：该算法具有较大的数据吞吐量，往返延时均衡性较好；改变α与β参数后该算法的平均吞吐量会有较明显的提升，但是存在一定限度；在不同拥塞程度时，该算法能够动态调整拥塞窗口大小适应拥塞环境，保证卫星通信的畅通。

本文采用简单的纺丝（干喷湿纺）方法将石墨烯和炭黑混合纤维素纺成温度响应纤维，提出了一种使用石墨烯和炭黑纤维制造可穿戴式温度传感器新方法。这种传感器具有高抗拉强度、较短的响应时间（6.5 s）和良好的温度恢复时间（25.5 s）。在多次施加机械形变后，其响应保持稳定。通过简单的工艺将其集成在织物中，可由人穿着监控皮肤温度，且具有较强的抗干扰性。上述结果表明：基于导电纳米改性纺织纤维材料的可穿戴温度传感器具有巨大的应用潜力。

针对膜杂混合物呈团簇状易产生喂入堵塞的问题，设计了一种满足白星花金龟幼虫适口性要求的具有喂入调节功能的膜杂切碎装置。通过对膜杂混合物喂入及切碎作业过程进行受力分析，确定了主要零部件的结构参数与工作参数。为了验证机具工作的可靠性与作业性能，通过单因素试验确定喂入压辊转速、动定刀间隙、切碎刀辊转速的合理取值范围，以喂入压辊转速、动定刀间隙、切碎刀辊转速为试验因素，棉秆切碎长度合格率、残膜切碎长度合格率与消耗功率为评价指标进行三因素三水平响应面试验，建立了回归模型，分析了各因素及其交互作用对机具作业性能的影响，并对各因素进行优化。优化结果表明：当喂入压辊转速为24.8 r/min、动定刀间隙为0.4 mm、切碎刀辊转速为256.4 r/min时作业效果最佳；以优化后的结果进行试验验证，结果表明：平均棉秆切碎长度合格率为89.99%、平均残膜切碎长度合格率为90.53%、平均消耗功率为0.97 kW。研究结果可为膜杂混合物切碎技术的发展提供参考。