为探究并行流道液冷板的散热性能，采用计算流体力学（CFD）数值计算方法对液冷板进行三维稳态分析，对比研究了液冷板在不同冷却液流量、流道宽度、流道深度和强化传热结构下的散热性能、均温性能以及能耗性能。结果表明：增加流量在一定程度上可以提升液冷板的散热性能，但持续增大流量不仅会增加系统能耗，而且改善效果十分受限。流道宽度从中心向两侧递减变化、流道深度减小、布置强化传热结构的设计都有利于提高液冷系统的散热和均温性能；相对于等宽（A₅）流道设计，整体布置强化传热结构（S₁）的流道设计可使液冷板的平均温度和最大温差分别降低8.9 ℃和9.06 ℃。本文研究成果可为电池热管理系统的结构设计提供理论指导。

配电网的拓扑辨识是保障电力系统安全稳定运行的重要工作，可为配电网潮流计算、负载容量分配、故障范围诊断、电网状态估计等操作提供结构数据，是开展配电网系统分析的基础。本文将现有的配电网拓扑辨识研究分为两类：第一类方法基于历史拓扑信息，包含矩阵法、新息图法以及最优匹配法；第二类方法基于实时测量信息，包含相关性判断法、信号注入法、线性规划法以及机器学习法。对现有方法的适用范围、主要使用数据及特点进行了分析，在此基础上，对未来配电网的拓扑辨识工作做出了展望。

自韧性概念被引入交通运输领域以来，韧性交通已经受到交通领域研究者的广泛关注。具有良好韧性的道路交通基础设施结构，能够有效应对自然、人为等各种灾害，进一步满足交通强国建设的高效交通和安全交通需求。为了明确国内外道路交通基础设施韧性的研究现状，本文从道路交通基础设施韧性的定义、度量方式、韧性提升技术等方面出发，综述了道路交通基础设施韧性研究成果，论述了未来道路交通基础设施韧性研究，尤其是韧性提升技术的发展方向和研究重点。分析表明，针对道路交通基础设施韧性的研究，主要集中在路网整体的交通网络组织规划层面，对于基础设施结构本体的韧性研究相对较为分散，缺乏统一全面的定义和度量标准。此外，在针对结构韧性的灾变破坏机理研究中，缺乏对全要素、结构系统间耦合等更为全面的研究认识，难以揭示灾变衍化的链式过程和突变特性。因此，对未来道路交通基础设施韧性的研究，应进一步揭示不同类型设施结构的灾变分析理论和方法，针对道路交通基础设施结构韧性建立全面统一的定义和度量标准，同时从预警监测、结构安全和韧性提升、柔性运行和灾后恢复等角度出发，形成并推广道路交通基础设施韧性提升的相关技术。

针对深孔镗削过程中由于镗杆的长径比较大而易产生振动，从而影响加工质量与效率的问题，根据镗杆减振方式的不同，梳理了被动控制、半主动控制和主动控制3种振动控制方式的具体结构、减振机理、特点、不足及发展趋势，综合分析表明减振镗杆的结构、材料、控制方法是目前的研究重点。随着结构设计、材料科学、减振机理、控制理论、大数据、人工智能等技术的不断发展，减振镗杆研究逐渐趋向多元化、集成化、智能化。同时，智能化是减振镗杆新的发展方向。

针对医学图像中病灶区域的形状不规则、尺度变化大、强度不均匀和边界模糊等复杂特点导致医学图像分割精度下降的问题，本文提出了一种基于多尺度感知和语义适配的医学图像分割算法。通过多尺度上下文感知模块，从多个感受野学习目标区域丰富的上下文信息，并根据目标区域大小动态分配不同尺度语义特征的权重，以提高特征学习的表征能力。通过多层语义适配模块聚合多级抽象语义特征和空间细节信息，细化目标区域的边界，同时减少编解码器间的特征差异。将本文算法在3个不同模态的公开医学图像数据集上进行定量和定性对比，实验结果表明，本文算法在多个医学图像复杂场景分割中均优于其他算法。

提出了基于联邦学习和区块链的COVID-19胸部CT图像分割方法，该方法可以自动分割出COVID-19肺部感染区域。首先，采用联邦学习进行分布式训练以应对患者样本数据少、分布在不同机构并且互不共享的现实情况。其次，利用区块链网络替代联邦学习中的中央服务器以解决联邦学习的服务器单点故障问题。最后，提出了轻量级深度可分离卷积U-Net降低运算量，减少时间成本。实验结果表明，本文方法经过训练后测试效果良好，Dice指标能够达到63.26%，有助于新冠肺炎的诊断。

数控机床是装备制造业的工作母机，是国家综合国力的象征，其可靠性已成为制约行业发展的瓶颈。数控机床可靠性建模是可靠性工程的基础，主要对数控机床可靠性建模方法和技术的研究进展进行综合评述。可靠性建模方法主要分为基于故障时间数据的可靠性建模方法、基于多源层次信息集的可靠性建模方法、基于性能退化数据的可靠性建模方法、基于动态特性参数的工艺可靠性建模方法四种，分析了各类可靠性建模方法的研究历程和技术进展。在数控机床可靠性建模方法取得明显进展的基础上，指出现有可靠性建模方法存在的不足，然后对数控机床可靠性建模方法研究的动态和热点进行论述。最后，从可靠性建模方法的发展规律、技术应用以及行业需求的角度对数控机床可靠性建模方法和技术的发展趋势进行展望。

搭建了电动汽车热泵空调系统仿真模型和性能仿真分析平台，分析了热泵空调系统在不同模式下的性能，并采用试验结果对仿真模型进行验证。结果表明：试验得到压缩机功率、换热量、系统COP值与对应的仿真值之间的最大误差为4%~10.09%。在制冷模式和制热模式下，随着压缩机转速的增大，压缩机功率逐渐增大，换热量逐渐增大，系统COP逐渐减小。此外，研究了冷凝器、蒸发器进风风量、进风温度、进风方式等因素对制冷模式和制热模式下系统性能的影响，结果表明，制冷时采用大风量有利于提高制冷量，进风温度的影响取决于工况特征，而采用部分进风方式更有利于系统制热节能。

车联网环境中，交通系统将长期呈现智能网联汽车和传统人工驾驶车辆混合共存的状况，聚焦智能网联交通环境下的新型混合车流，建立了车辆换道行为的决策模型。引入车辆换道过程中动态风险模型，建立网联混合交通流自主车辆与传统车辆的交互作用关系；基于博弈论的思想进行混合交通流中自主车辆换道行为建模。自主车辆之间的换道行为非合作博弈的性质，车辆以自身行驶状态为博弈收益，寻求行驶条件更优的车道。运用SUMO软件对提出的换道行为模型进行了仿真验证分析，仿真结果表明，博弈换道模型相比于传统间隙阈值接受模型具有更高的车道利用率和安全稳定性。

为了对质子交换膜燃料电池（PEMFC）系统进行管理以延长其寿命，需要设计基于模型的状态观测器对内部状态进行实时监测，并通过反馈控制将其控制在预期水平。由于PEMFC阳极氢气浓度直接决定了系统的输出性能，并且不断循环的氢气以及氮气因跨膜扩散在阳极不断累积，导致阳极气体浓度估计困难。因此，本文着重介绍了PEMFC阳极气体浓度估计的前沿技术，并对现有研究存在的问题和未来发展趋势进行了阐述，以期为PEMFC气、水、热管理的研究做出贡献。

利用低成本的Kinect相机可以实现人体姿态捕捉，代替价格昂贵的光学动作捕捉系统进行异常步态分析。本文从病理性异常步态特征、步态数据集、Kinect相机可靠性和异常步态识别方法4个方面分别对异常步态分析的发展现状展开综述。首先，总结了常见的异常步态的病理性特点，介绍了步态分析中常用的步态特征和步态事件；然后，介绍了基于Kinect相机采集的异常步态骨架数据集和可穿戴设备、压力传感器采集的异常步态数据集；广泛调查了验证Kinect用于步态分析可靠性的相关实验研究，讨论了Kinect相机及骨架数据用于步态分析的可行性；最后，分别从异常步态特征提取和异常步态分类器两个方面介绍了这一领域的发展现状，结合实际应用指出当前研究存在的不足和发展方向。

为了提高燃料电池汽车的动力性和经济性，基于Avl-Cruise对某燃料电池汽车进行了建模，并在Simulink中建立了模糊控制能量管理策略。采用Isight/Cruise联合仿真的方法将固定挡减速器优化为两挡AMT变速箱。仿真结果表明：本文模糊控制能量管理策略有效，相比于功率跟随能量管理策略，在NEDC工况和WLTP工况下经济性分别提升了16.4%和8.5%；基于模糊控制的优化传动比的燃料电池汽车对比未优化传动比的燃料电池汽车，在NEDC工况和WLTP工况下经济性分别提升了1.1%和2.8%。

为提高燃料电池发动机氢气利用率，本文基于AMESim平台，开发了燃料电池发动机阳极回路模型，并完成了模型集成和标定。根据实际工程经验，提出了一种关联阳极回路温度、压力及反应电流的新吹扫策略。利用燃料电池发动机阳极回路模型，计算出参数优化边界，完成了吹扫控制参数优化拟合。仿真分析表明，在NEDC工况下相对于原始吹扫策略，应用新策略的燃料电池发动机百公里氢耗从0.866 kg降低至0.8 kg，理论经济性可提升7.5%。同时，将该策略在燃料电池整车进行了搭载验证，实测整车NEDC工况下百公里氢耗为0.81 kg，与仿真结果基本一致。整车NEDC续驶里程由484 km提升至510 km，提升了5.4%，验证了基于模型的排氢策略优化方案的有效性。

针对点云数据中的地面点会影响环境感知的精度与速度的问题，提出了一种基于平面拟合的地面点云精确分割方法。首先，根据投影距离将场景点云分为多个区域；其次，根据区域内的平均高度、分割地面点和地平面法向量的方向，确定地面平面拟合点并对地面平面进行拟合；最后，根据点到地面平面的距离，实现地面分割。本文基于KITTI数据集和实采数据将本文算法与RANSAC、GPF、R-GPF和PatchWork四种算法进行了对比，验证了区域划分、拟合点筛选以及地面平面法向量方向筛选对地面分割的有效性。实验结果表明，进行区域划分后，可以分割远距离稀疏地面；进行拟合点筛选后，在低迭代的条件下地面分割准确率达到0.9417；进行地平面法向量方向筛选后，能够避免将墙面拟合成地面；本文方法在F₁分数、召回率和准确率上优于所对比的4种算法，速度可以达到42.78 Hz，能够精确、快速地对地面进行分割。

为进一步研究水泥稳定碎石的干燥收缩行为，改善其在道路基层的抗开裂性能，针对水泥稳定碎石材料基层由于干燥收缩而引起沥青路面面层反射裂缝的问题，通过对现有资料与研究成果的总结，对水泥稳定碎石干燥收缩机理以及调控措施进行了综述。减少水泥用量，采用骨架密实级配类型，使用振动搅拌或者振动压实成型方式，添加橡胶、钢渣、纤维等改性剂可以有效减少水泥稳定碎石材料的干燥收缩，提高其收缩性能与路用性能。在此基础上分析了水泥稳定碎石的收缩机理、综合优化方法、干燥收缩测量评价方法以及收缩预估模型存在的问题，提出了水泥稳定碎石收缩性能研究的发展趋势与展望。

针对当前燃料电池系统大功率化的情况，设计开发了一款大功率燃料电池测试试验台，通过对系统的设计、选型、搭建、调试等工作完成了120 kW燃料电池的性能测试。该试验台集成了氢气、空气和热管理控制系统，整合并优化了各子系统之间的布局，使后期维护更加方便。同时，该试验台使用LABVIEW软件设计上位机控制界面，使用Simulink软件设计下位机控制器控制程序并将确定的零部件参数写入控制器。然后，通过上位机与控制器之间的CAN盒通讯实现上位机控制界面对系统的在线实时控制，且可根据负载变化自动优化各个零部件运行参数。通过分析该试验台采集的测试数据可评估燃料电池系统是否达到预期设计要求。该试验台对大功率燃料电池系统的研究、生产以及燃料电池试验台的开发有一定的指导意义，为燃料电池系统的开发提供了保障。

针对双车道公路交通场景，提出了自动驾驶汽车换道的决策和轨迹规划方法。首先，设计了基于贝叶斯概率理论的风险评估方法，得到当前场景车道安全性条件概率。然后，设计了基于安全效用的行为决策方法，根据风险评估贝叶斯网络和决策图做出此时的行为决策——车道保持或换道。在轨迹规划层提出了基于非线性模型预测控制（MPC）的轨迹规划方法，模仿优秀驾驶员给定各个优化目标函数的权重系数，求解最优期望换道轨迹。最后，通过仿真验证该决策和轨迹规划方法的有效性，结果表明，在不同风险场景中，所设计的风险评估、行为决策和轨迹规划方法能够使自动驾驶汽车做出安全的行为决策，并规划出最优的换道轨迹坐标和车速，使自动驾驶汽车安全、快速地换道行驶。

针对土壤湿度观测数据量过少导致模型出现过拟合而影响预测精度的问题，本文提出了融合迁移学习的土壤湿度预测时空模型。首先，将ERA5-land数据集作为源域。然后，通过三维卷积层提取土壤湿度滞后时刻的空间特征，并融入长短期记忆网络提取其时间特征，对网络模型进行预训练。最后，以微调方式在SMAP数据集中调整网络参数，进而预测未来土壤湿度。实验结果表明，本文提出的时空深度学习模型相对于卷积神经网络、长短期记忆网络和PredRNN时空预测模型预测精度更高，同时通过迁移学习方法可以进一步提升模型的预测精度。

文字输入是虚拟现实（VR）环境中最常见的交互行为，目前主流的文字输入是通过激光瞄准的方式实现的，然而，现有方法存在诸多弊端，例如效率低、抖动大、扣动扳机容易误触发等，并不能满足VR环境下频繁输入词语的需求。因此，本文提出一种VR环境新型文字输入方式。首先，对键盘进行分区，使用手柄选择字符所在区域，辅以单词消歧算法，实现以单词为单位进行文本输入；其次，对使用者的点击坐标进行聚类分析，做一键多词处理；最后，设计出3种符合用户习惯的键盘布局，并确定出最优的布局。实验结果表明：利用该文本输入方式的最优布局速度高达13.44 WPM（Words per minute），准确率高达92.26%，相比于其他输入方式有较大提高。

图像去雾技术根据算法的处理方式分为两类：一类是图像增强去雾算法，涉及直方图均衡化、小波变换和基于色彩恒常理论的Retinex算法等；另一类是图像复原去雾算法，主要包括传统基于光偏振特性的多幅图像复原和基于先验假设的单幅图像复原等方法，以及基于深度学习的图像复原算法。为了今后更好地研究图像去雾技术，本文系统地回顾了图像去雾算法的发展情况，对图像去雾算法研究中存在的问题进行了分析，并尝试探讨了其发展趋势。

在一台高频往复式摩擦磨损测试机上，研究了燃料温度、应用载荷和磨损时间等因素对RP-3航空煤油润滑过程的影响，以及不同润滑改进剂对RP-3航空煤油润滑性能的改善效果。结果表明：RP-3航空煤油的钢球磨斑直径远大于柴油，增加载荷和延长磨损时间会使得钢球磨斑直径增大。然而，燃油温度升高可能会促进抗磨损产物生成，钢球磨斑直径略微减小。此外，添加润滑改进剂可以显著改善RP-3航空煤油的润滑性能，但是润滑改进剂对航空煤油润滑特性的改善作用存在极值，当添加量超过一定比例后，RP-3航空煤油的润滑性不再随添加剂比例的增大发生明显变化。

以群体智能在无人机领域的应用场景为脉络，对群体智能方法在无人机领域的应用进行综述。首先，回顾近年来无人机的应用状况，介绍了群体智能算法原理及无人机应用示例。其次，将群体智能在无人机的应用场景分为基于群体智能的无人机无线通信、基于群体智能的无人机自组网、基于群体智能的无人机轨迹规划和基于群体智能的无人机智能决策4个部分，并分别介绍了各自相关研究工作的进展。最后，对无人机群体智能的发展趋势进行简要探讨。

针对现有研究基于拓扑网络效率分析城市轨道交通网络韧性的不足，提出以网络性能响应函数为基础的韧性评估方法，提出的网络性能响应函数是OD客流损失率和网络服务效率损失率的加权求和，采用德尔菲-熵权法确定指标的综合权重，构建以网络韧性指标最大化为目标的恢复优化模型，采用自适应遗传算法进行求解。以西安市轨道交通网络为例，考虑随机攻击和蓄意攻击策略提出4种假设扰动情景，对比分析目标恢复策略与随机恢复策略、偏好恢复策略在4种假设扰动情景下对网络韧性修复效果的差异。结果表明：目标恢复策略对轨道交通网络的修复效果最好，其次是偏好恢复策略；与随机攻击策略相比，蓄意攻击时不同恢复策略得到的网络韧性差别较大；选择修复受损车站顺序时，不能仅考虑受损车站在网络拓扑结构中的重要性，还应当考虑受损车站客流量对网络性能的影响；增加修复资源可以缩短恢复时间和提高修复效率，但修复资源的增加与网络韧性的提升不成正比。研究结论可以为城市轨道交通网络的韧性评估与抢修恢复提供决策依据。

作为新一代车用材料，智能材料为实现汽车轻量化、智能化等设计目标提供了新的研究方向和设计思路。为进一步推动车用智能材料的研究进程，本文针对压电材料、磁流变材料以及形状记忆合金3种智能材料分别展开综述，阐述了各类材料的特殊性质，系统总结了在汽车能量回收、结构振动抑制、传感器、执行器、安全防护等重要研究领域的国内外研究成果。最后，分析了目前车用智能材料商用化存在的挑战，并指出了未来研究的方向。

针对传统均匀圆形阵列孔径受限的问题，设计了一种互质圆形阵列，并在此基础上，研究了一种基于相位模式激励的二维波达方向估计方法。首先利用两个均匀圆形子阵列进行堆叠形成互质圆形阵列结构。然后，基于相位模式变换算法将元素空间问题转化到波束空间，将互质圆形阵列合成类似于 ULA 的范德蒙结构且中心埃尔米特对称的阵列流型，减小谱峰搜索维度。最后，通过酉变换实现阵列流型的实数化，降低算法复杂度。理论分析和仿真实验表明：在相同条件下，相比于均匀圆形阵列MUSIC算法，所提互质圆形阵列相位模式激励MUSIC算法的运行时间从1.825 s降至0.622 s，阵列孔径增大MN/（M+N-2）倍，具备更高的波达方向估计精度和系统实时性，并对相近源具有较高的估计分辨率。

为了准确、合理地预测车辆未来轨迹并且理解周围交通流的变化，提出了一种图注意力模式下融合高精地图的轨迹预测方法。设计了基于长短期记忆（LSTM）网络的编码-解码框架，建立了以车辆历史状态和高精地图信息为输入的模型结构，提出了结合车辆局部特征和全局特征的图查询机制输出车辆预测轨迹。在公开数据集nuScenes上的实验结果表明，该模型的综合预测性能优于Traj++、CoverNet等其他先进方法，且具有良好的抗干扰性。

提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的长短期记忆网络（LSTM）方法，对质子交换膜燃料电池（PEMFC）的电堆电压进行了退化预测。首先，分析了PEMFC的退化机理。然后，应用LSTM建立了电压退化预测模型，并采用Dropout层来防止过拟合以提高模型的泛化能力。此外，使用PSO算法优化LSTM方法中的初始学习率和Dropout概率以提升预测效果。最后，使用IEEE 2014 Data Challenge Data的燃料电池实际老化数据进行验证。结果表明，本文方法可以精确地预测燃料电池的退化，相比于传统的LSTM方法，预测精度提升了50%。

针对变工况环境下采集到的滚动轴承振动数据特征分布不一致及待诊断样本标签较难获取的问题，提出了一种子领域自适应的深度迁移学习故障诊断方法。首先，为充分利用卷积神经网络图像特征提取能力，将滚动轴承振动信号采用连续小波变换生成图像数据集；其次，源域与目标域通用特征提取采用改进图像集预训练的ResNet-50网络结构，子领域自适应度量引入局部最大均值差异（LMMD）准则，该度量准则通过计算目标域伪标签以匹配条件分布距离来进行子领域自适应，从而减小不同工况下的子类故障特征分布差异，提高模型诊断精度；最后，在两个公开变工况滚动轴承故障数据集上进行试验验证，结果表明，本文方法平均识别准确率为99%左右，并将其与不同诊断方法进行了对比分析，说明了本文方法的有效性与优越性。

提出了一种基于Transformer和隐马尔科夫模型的字级别中文命名实体识别方法。本文改进了Transformer模型的位置编码计算函数，使修改后的位置编码函数能表达字符之间的相对位置信息和方向性。使用Transformer模型编码后的字符序列计算转移矩阵和发射矩阵，建立隐马尔科夫模型生成一组命名实体软标签。将隐马尔科夫模型生成的软标签带入到Bert-NER模型中，使用散度损失函数更新Bert-NER模型参数，输出最终的命名实体强标签，从而找出命名实体。经过对比实验，本文方法在中文CLUENER-2020数据集和Weibo数据集上，F₁值达到75.11%和68%，提升了中文命名实体识别的效果。

随着社会对工程车辆操作人员生命安全的重视以及工程项目对施工机械效能要求标准的提高，工程车辆正向高自主、高效率、高可靠性方向发展。为实现工程车辆无人驾驶自动转场及作业，本文系统总结了国内外相关技术，从环境感知、运动规划、工程作业、状态监测等方面详细分析了工程车辆无人驾驶关键技术的研究进展，指出非结构环境识别、车身可变结构车辆的路径规划及轨迹跟踪、自动化作业等方面的技术尚需突破，提出采用机构/结构优化设计、先进的通讯手段、机器学习和数字孪生等方法，有利于推动工程车辆无人驾驶关键技术发展。

针对旋转机械故障诊断算法大多面向有标签的数据，且参数多需要人为设置的问题，提出了一种面向无标签数据、参数自适应化的二次异常识别加聚类的无监督诊断算法。该方法通过改进经验小波变换和拉普拉斯分值算法对信号进行特征提取和选择，并采用二次异常识别结合改进模糊C均值聚类的无监督方法进行故障识别。通过电主轴转子系统故障数据验证，所提方法诊断精度可达93%，与传统无监督诊断方法对比，具有良好的准确性和鲁棒性。

针对有向切换通信网络下多四旋翼无人机系统存在的部分信息不可测问题，基于神经网络状态观测器方法，提出了分布式自适应滑模时变编队控制方案。首先，通过设计分布式时变编队控制协议，使无人机仅需邻居状态信息便可实现通信，摆脱了对全局信息的依赖。其次，由于欠驱动特性的存在，设计了位置辅助控制器，解算出姿态目标信息和控制推力。同时，通过设计神经网络状态观测器，对系统不可测信息进行观测，并将观测值反馈到自适应滑模控制器中，提高了无人机系统的鲁棒性。最后，通过Lyapunov定理对四旋翼无人机编队系统进行分析，证明了多无人机编队追踪误差有界且可收敛到零点邻域内。仿真结果表明，本文控制方法可以使多无人机系统实现时变编队控制，验证了理论结果的有效性。

首先，讨论了地面车辆机动性的内涵，对基于经验、半经验、数值模拟以及机器学习等当前地面车辆机动性评估的主要方法进行了全面、系统的总结，并对比分析了各种方法的优缺点。然后，从军用领域、海底作业、行星探索以及农业作业等机动性评估的应用场景进行了分析讨论。最后，针对目前车辆机动性评估方法中存在的一些问题，从车辆机动性实时评估和地形实时感知、变形地形上的路径规划以及无人系统自主机动性评估等关键技术和应用方面提出了一些探索性的研究方向，为车辆机动性评估方法的后续发展提供了有益的参考。

现阶段的环境感知目标检测技术多为单类目标检测，或是将一幅图像中所有目标均列为待检目标，较少有对处于车辆前方的目标进行针对性的划分和检测。为了解决以上问题，提出了将车辆前方的待检目标分为两类：一是危险性较大，随时可能发生位移的动态目标，包括四轮车辆、二轮车辆和人；二是危险性较小，不会发生位移的静态目标，包括交通信号灯和交通标识。针对危险性较大的车辆前方动态多目标，提出了一种可以移植于嵌入式端的改进YOLOv3的目标检测算法，针对原始YOLOv3算法得到模型较大，难以在嵌入式端实时检测的缺点，以轻量型骨干网络MobileNetV2替换YOLOv3原始骨干网络Darknet-53进行特征提取，在训练中加入群组归一化操作，并使用Adam作为优化器。使用提取后的BDD100K数据集进行训练，利用未参与训练的BDD100K部分数据集和自采标注的Team_test数据集进行测试。研究结果表明，相比于原始YOLOv3算法，本文算法的漏检率可以维持在5%以内，在mAP提升0.020的基础上，本文模型在参数量上较YOLOv3基础模型减小了约89%，在CPU下的Inference Time缩小了约70%。

结合燃料电池冷启动过程中的温度变化和结冰情况，建立了面向控制的三阶燃料电池冷启动模型。针对阴、阳极冰体积分数不可测的问题，提出了基于扩展状态观测器冰体积分数估计方法。在此基础上，针对燃料电池冷启动过程中存在的约束和耦合非线性的特点，提出了基于非线性模型预测控制的燃料电池冷启动系统优化控制方法，实现了提高冷启动系统快速性、降低耗氢量的双优化目标。最后，通过仿真实验验证了本文冷启动优化控制方法的有效性。

针对四旋翼无人机吊挂负载系统准确位置控制问题和吊挂负载的摆动抑制问题，提出了一种基于强化学习的在线轨迹规划方案。为补偿飞行过程中未知外界扰动的影响，本文首先将无人机的期望轨迹设计分为位置定位轨迹规划设计和抗扰动轨迹规划设计。其中，位置定位轨迹规划部分可预先设计，以引导无人机飞抵目标位置。抗扰动轨迹规划部分采用基于强化学习的在线更新策略，对外界未知扰动进行补偿，以达到抑制飞行过程中吊挂负载摆动的目的。然后，采用基于Lyapunov稳定性的分析方法，证明了闭环系统的稳定性，并证明了无人机位置跟踪误差和吊挂负载摆动运动的收敛。最后，通过飞行对比实验，验证了所提轨迹规划方法的有效性以及对外界干扰和负载质量变化的鲁棒性。

针对数控刀架故障数据少、难获取，且运行数据随工况变化致使故障诊断困难的问题，提出了一种基于非故障数据并考虑工况变化的运行状态异常检测方法。该方法通过多元高斯分布模型和考虑工况变化的偏差特征建模，确定刀架运行状态异常数据的评判依据。首先，通过统计分析找到刀架在不同工作过程中的关键工况与信号特征；其次，分别选择线性回归、信息增益判别、广义回归神经网络方法建立工况与信号特征的关系模型，得到观测信号特征与给定信号特征之间的偏差；最后，采用刀架正常状态时的数据训练模型。通过大量工况变化实验与异常模拟实验，并与传统多元高斯分布模型比较，得出本文所提模型能排除工况变化的影响，并能更好地识别异常状态。

针对已有两阶段目标检测算法推理速度较慢，轻量化模型在小数据集上效果较差的问题，提出了一种基于单阶段目标检测YOLOv4改进的多目标识别算法。本文以光盘检测为例，利用多目标检测完成对光盘图片的识别与分类。利用餐盘边缘特征相似的特点，对逐个餐盘进行识别，判定是否为光盘。为保留显著特征而加入注意力机制以及池化方式，并采用轻量化网络加快推理速度。通过多尺度融合的方式提高模型准确率，达到快速识别并区分多目标餐盘的光盘情况。在一个具有1000张图片的餐盘数据集上进行实验。结果表明：本文算法与改进前相比准确率提高了4.25%，与Faster RCNN等经典的目标检测器相比，FPS是后者的8~9倍。本文算法改善了轻量化模型的精度下降问题，可更加便捷并快速地部署到移动或嵌入式设备中完成任务。

为确保车削加工的表面质量和加工稳定性，实现对车刀磨损状态的实时准确监控，提出了基于小波阈值去噪、长短时记忆（LSTM）网络和粒子群优化算法（PSO）的刀具磨损状态预测模型。采用改进多项式阈值函数对刀具加速度振动信号进行去噪，构建了优质的信号输入样本。训练长短时记忆网络对刀具后刀面磨损值进行预测和磨损状态分类。利用粒子群优化算法对网络进行参数寻优，结果表明，提出的PSO-LSTM模型在预测和分类精度方面均优于未优化的LSTM网络。

针对沥青-集料之间的黏附性能，对国内外黏附和剥落机理、评价体系、影响因素和改善措施4个方面的研究成果进行了综述。黏附的形成和失效是涉及物理、化学、热力学及微观力学的复杂过程，界面特征受材料特性、混合料空隙、沥青膜厚及外界环境等因素影响，不同试验体系致力于开发既能模拟损伤发生过程又能评估混合料适用性的方法，进而保证路面使用寿命。最后，结合已有研究内容，对未来研究方向进行了展望。