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。

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。

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。

针对完全合作型任务中，多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）算法存在信度分配以及训练稳定性差的问题，提出了一种基于异步合作更新的LSTM-MADDPG多智能体协同决策算法。基于差异奖励和值分解思想，利用长短时记忆（LSTM）网络提取轨迹序列间特征，优化全局奖励划分方法，实现各智能体的动作奖励分配；结合算法联合训练需求，构建高质量训练样本集，设计异步合作更新方法，实现LSTM-MADDPG网络的联合稳定训练。仿真结果表明，在协作捕获场景中，本文算法相较于QMIX的训练收敛速度提升了20.51%；所提异步合作更新方法相较于同步更新，归一化奖励值均方误差减小了57.59%，提高了算法收敛的稳定性。

针对果树株间除草作业复杂、杂草除净率低的问题，基于机构往复式伸缩运动思想，设计了一种用于清理果树株间杂草的自动避障除草机。通过对除草机各部件进行理论分析，确定了工作幅宽调节机构、信号采集机构、自动避障机构和除草刀等关键部件的结构及参数。利用弧形触杆和液压系统的协同作用，构建了自动避障控制系统，可根据触杆的不同位置状态，动态控制除草刀避开果树植株。在ADAMS中建立了虚拟样机模型，并进行了单因素仿真试验，确定了影响株间避障除草的关键因素。以避障液压缸速度、机器前进速度和复位弹簧弹性系数作为主要影响因素，杂草除净比为评价指标，利用Box-Benhnken试验设计原理，采用三因素三水平响应面分析方法，设计了二次回归组合试验，建立了杂草除净比的回归模型，得到最优参数分别为：避障液压缸速度126 mm/s，机器前进速度1.57 km/h，弹性系数21。以最优参数进行了田间验证试验，结果表明，所设计的除草机平均杂草除净比为92.65%，达到了果园除草农艺要求。研究结果为果园及其他作物株间除草机的进一步优化提供了参考。

基于中心复合设计对空冷中冷器百叶窗翅片的3个几何参数开窗角度、翅片间距和百叶间距，进行三因素五水平的试验设计，然后建立以传热特性Nu和流动阻力特性f为目标函数的完全二阶回归模型，并采用响应曲面法分析各结构参数的影响重要性，最后根据多目标遗传算法进行寻优计算。结果表明：传热特性主要受翅片间距影响，而阻力特性受开窗角度影响最大，多目标优化得到一组Pareto解集，决策者可以根据实际需求在Pareto解集中进行选取。

综述了国内外对胶粉改性沥青老化机理、表征及评价的研究现状。胶粉改性沥青的老化过程伴随着胶粉的溶胀、降解反应以及沥青与胶粉之间的物质交互作用；胶粉改性沥青老化行为的表征主要从化学组分、分子结构、分子量、表面形貌入手，并解释其对宏观性能的影响；胶粉改性沥青老化性能评价主要采用黏度、复数模量、低温蠕变劲度、疲劳寿命等流变学指标，且通常与微观表征及化学方法相结合。然而，当前国内外对胶粉改性沥青老化过程中填料迁移行为关注较少，特别是炭黑、白炭黑等填料的作用机理有待进一步挖掘；缺乏胶粉改性沥青多组分老化特征同步表征方法；缺乏统一的老化评价指标，且大多研究在混合料老化性能验证方面存在不足。最后，提出了胶粉改性沥青老化机理及表征评价研究的发展趋势与展望。

针对齿轮系统在初始设计阶段存在传递误差波动量大，进而导致的振动噪声突出等问题，提出了一种齿轮副宏观参数多目标优化方法。基于势能法和切片法推导出了斜齿轮传递误差解析计算公式，并以齿轮副总重合度最大、传递误差波动量最小和齿轮副总体积最小为优化目标，以齿轮宏观参数为设计变量，以带精英策略的快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）为优化算法，建立了齿轮系统宏观参数优化模型。以某二级减速齿轮系统为算例，采用优化模型对齿轮副宏观参数进行了优化设计，基于MASTA软件对优化前、后的动力学指标进行了仿真。结果表明，不同工况下，经过宏观参数优化后的齿轮系统啮合传递误差波动量、系统传递误差波动量和轴承座振动位移幅值均得到不同程度的降低，系统动力学性能得到整体改善。

针对状态机决策模型不能有效处理冰雪环境下丰富的上下文信息和不确定因素影响等问题，构建了一种基于深度Q网络算法（DQN）的深度强化学习智能体。使用运动规划器对该智能体进行增广，将基于规则的决策规划模块和深度强化学习模型整合在一起，建立了DQN-planner模型，从而提高了强化学习智能体的收敛速度和驾驶能力。最后，基于CARLA模拟仿真平台对DQN模型和DQN-planner模型在低附着系数冰雪路面上的驾驶能力进行了对比实验，分别就训练过程和验证结果进行了分析。

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。

首先，提出了综合考虑各种因素（网络拓扑结构、桥梁性能退化、地震动等）和不确定性的公路桥梁网络抗震韧性评估框架。然后，分析了网络拓扑结构、桥梁抗震性能和路段功能特点，建立了震后公路桥梁网络时变功能模拟方法。接着，提出了基于人工神经网络的公路桥梁地震易损性快速分析方法。最后，以美国旧金山地区公路桥梁网络为例，采用本文方法分析了地震发生前、后公路桥梁网络的功能变化，据此揭示了全寿命服役期内抗震韧性的演化规律。结果表明，本文建立的数据驱动易损性模型拟合优度可达0.73，可以代替需要大量动力时程分析的易损性分析方法，且公路桥梁网络抗震韧性评估结果准确可靠，可以为防灾减灾提供决策依据。

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。

现阶段文本检测的研究主要面向自然场景数据集进行，针对繁体中文图像内嵌文本场景难以有效检测的问题，本文提出了一个基于分割方法的繁体中文报纸图像文本检测模型。该模型使用Resnet50和FPN作为特征提取网络，采用分割实例缩放加扩展算法的方法生成用于预测文本框的二值图，并提出了周围填补、循环检测加区域覆盖的方法增强检测效果。该模型针对自建繁体中文报纸数据集的实验结果的三项指标均在0.9左右，且相比于目前文本检测效果较好的DBNet的实验结果均提升了5%~7%，针对繁体中文报纸图像文本检测任务具有一定的优越性。

通过对汽车人机交互界面（HMI）系统配色评价研究提高显示界面的用户体验度。针对不同人群对颜色偏好的机制，提出了3个关于人们颜色偏好的假设，然后进行了一项众包调查。实验结果采用描述性统计和卡方检验，比较不同组在界面的4个部分的颜色选择。结果表明：油量标志的选择以红色系为主，背景色彩、仪表灯及道路显示均以蓝色系和绿色系为主；不同性别和不同地区的居民的颜色偏好也有显著差异；警示部分推荐使用暖色系，而其他部分推荐使用冷色系；多种界面配色方案都有利于满足不同的用户需求。

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。

针对利用轮式里程计定位时会产生难以预测和多变误差的问题，提出了使用Transformer神经网络建立轮式里程计误差预测模型，以准确预测变化的里程误差，提高了轮式里程计的定位精度。首先，建立不考虑工况特征和考虑工况特征两种模型。然后，在多种工况下与LSTM模型进行对比实验，结果表明：在常规和挑战性工况下，本文模型相比LSTM模型具有更高的精度、稳定性和可靠性。同时，相比于不考虑工况特征，考虑工况特征能有效提高模型的整体性能。

为了促进道路安全性智能感知技术应用，对国内外有关光纤传感路面结冰状态智能监测的研究进展进行了综述。首先，揭示了光纤式路面结冰检测原理；随后，经过分析不同光纤性能指标、常用探头分布模式以及多种弱信号检测方法，构建了光纤式路面结冰检测系统；然后，探讨了常见的结冰检测数据预处理及其厚度分析方法，并概括主要环境影响因素和提升检测效果的措施，分析了适用于光纤式路面结冰检测传感器的埋设工艺；最后，归纳并总结了当前结冰路面监测及预警研究现状，论述了现有研究存在的问题并尝试对路面结冰状态智能感知的发展方向进行展望。

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。

针对高速无人飞行器上升段在线轨迹规划需要实现多约束下在线快速求解的问题，首先搭建了飞行器的运动和动力学模型，给出了轨迹规划所面临的约束条件；并根据约束条件和飞行特性，基于近端策略优化（PPO）策略梯度优化设计了满足任务要求的动作状态空间和奖励评价函数。其次，基于飞行器上升段轨迹规划具有很强时间记忆性的特性，在传统PPO算法基础上引入长短期记忆网络（LSTM）网络结构，利用PPO-LSTM算法解决了高速飞行器上升段在线轨迹规划问题，训练出能够根据飞行器状态实时规划最优攻角策略的模型。最后，根据蒙特卡洛仿真对算法性能进行验证，结果表明，相比于传统PPO和粒子群算法，本文算法终端状态的均方根误差减小了约50%，充分证明了本文算法的优越性和有效性。

为研究恒流量控制阀的流量恒定机理，依据某型号阀的实际结构对影响恒流量控制阀特性的阀口过流面积及梯度因素进行分析。首先，建立其数学模型、控制理论模型和动态系统传函框图，定性分析了这些因素对恒流量控制阀特性的影响；然后，建立其AMESim仿真模型，分析了这些因素对该阀稳态特性和动态特性的影响机理，并通过实验验证了仿真模型的可靠性。结果表明：恒流量控制阀结构存在级间负反馈，补偿节流孔两侧压差可降低流量调节偏差；调节压力补偿器阀口过流面积有助于改善恒流量控制阀的稳态特性；调整压力补偿器阀口过流面积梯度可显著改善恒流量控制阀的静、动态特性。

为提高车辆在超高速公路上行驶的安全性，建立了基于高精地图的超高速公路虚拟轨道系统模型，并对模型进行了分析验证。虚拟轨道系统由高精地图子系统、定位子系统、云端服务器子系统和轨道保持子系统组成。自动驾驶车辆在虚拟轨道上行驶时，车辆定位信息回传的频率影响车辆反应速度，以车辆不偏离虚拟轨道和换道安全为约束，计算得出最小定位回传频率。若车身中心线和轨道切线的夹角与前轮偏转角之和或横向偏移距离超过阈值，车辆可能偏离轨道，会触发轨道偏离预警系统，车辆则会以前轮最大安全偏转角度为参考修正的行驶轨迹。研究结果表明，车速分别为100、120、140、160、180 km/h时，系统定位回传频率保持在49、58、68、78、87 Hz以上就能够保证车辆在虚拟轨道内行驶。

为提高物流企业收益，从模型驱动下的实验分析角度，研究了柔性时间窗约束下的纯电动物流车路径规划问题（EVRP-FlexTW）。首先，提出了考虑启动-制动的纯电动物流车能量消耗模型，揭示纯电动物流车在行驶过程中的能量消耗规律；其次，考虑了能量消耗的影响，增加车辆载重、柔性时间窗和耗电量等约束，建立了总配送成本最低的纯电动物流车路径优化模型，并设计了蚁群算法求解模型。行驶速度、柔性时间窗对决策目标的敏感性分析表明：减小纯电动物流车的最大行驶速度，会得到更好的路径规划结果；满足柔性时间窗约束虽然付出了更大的行驶距离和耗电量，但能够达成降低总配送成本的目标；上述发现体现了模型和算法的有效性。

为测定聚氨酯涂膜的弹性模量，建立了正三棱锥形态原子力显微镜（AFM）探针与涂膜的力学接触模型。同时，通过分析AFM的力学测试曲线，得出了探针与涂膜之间的力-压痕深度关系，并将其与力学接触模型相结合，确定了涂膜的弹性模量。此外，通过正电子湮灭技术测试了涂膜的微观结构，并与其弹性模量进行了对比分析。最后，采用灰色关联理论对微观结构参数与涂膜弹性模量的相关性进行了研究。结果表明：涂膜的弹性模量测定结果为6.118~6.917 MPa，与现有文献中聚氨酯涂膜弹性模量的研究结果一致，证明该方法测定结果准确。由于自由体积尺寸及含量的增大降低了基材对其分子链段运动的限制能力，故涂膜的弹性模量与其自由体积孔径及自由体积分数均呈负相关性，其中，涂膜的自由体积平均孔径对其弹性模量的影响程度更高。

面向交通事故高发比例的无信号交叉口场景，提出了一种基于V2I通信的车辆碰撞预警方法，以保障行车安全。首先，提出路段与冲突区域匹配方法，筛选存在碰撞风险的车辆与冲突区域；在此基础上，提出两级冗余碰撞预警方法，包括用于车辆进入交叉口前的一级动态碰撞距离检测（DDTC）算法以及车辆进入交叉口后的二级圆形区域碰撞检测（CATC）算法。该方法通过网联信息弥补自车感知局限性，通过冲突区域匹配与安全距离过滤提高检测效率，通过动态距离差阈值设置提高检测准确率。基于NHTSA交叉口场景集的测试结果表明，该方法与具代表性的时间差法与距离差法相比，漏报率分别降低了约16%和6%，误报率分别降低了约88%和48%，检测时间均降低了约74%，具备更高的准确性和高效性。

为实现高效、轻量化、无接触的桥梁裂缝病害识别，提出了一种基于桥梁裂缝识别模型（Bridge crack extraction model，BCEM）的桥梁裂缝识别网络。该网络将深度学习与传统图像处理方法相结合，首先，预处理裂缝图像，增强裂缝信息表达；之后，采用滑窗法将裂缝切分为面元图像，针对面元图像特性，采用改进的BC-MobileNet轻量化模型对裂缝面元进行分类；最后，识别误检与漏检面元，实现桥梁裂缝准确识别。通过与目标检测、模式识别等不同裂缝识别方式进行比较，结果表明：BCEM在各项实验指标上均有提升，证明了本文提出识别网络对桥梁裂缝识别的有效性。

基于共享单车骑行轨迹数据，提出了路网匹配以及骑行质量快速识别的方法。首先，以隐马尔科夫模型（HMM）的匹配算法为基础，提出了改进的骑行轨迹数据匹配方法。然后，基于密度聚类算法识别轨迹停驻点集，利用停驻点集的特征以及定位数据规律实现了关键参数的计算，给出了轨迹数据路网匹配的算法流程。最后，利用匹配后的轨迹数据，提出了基于离群检验的路段骑行质量快速识别方法。以北京市某区域为对象进行了案例分析，并通过沉浸式骑行体验和骑行环境调查相结合方式，验证了本文方法的准确性为87.7%。

针对传统基于深度学习的水文预测模型在反映土壤水分时空特异性有一定局限性的问题，提出了一种具有channel-agnostic和spatial-specific结构的时空预测深度学习模型。该模型通过spatial-specific性质在不同空间位置自适应分配网络权值提取不同区域土壤湿度的空间特征；通过channel-agnostic性质用一维卷积提取单个grid点通道中土壤湿度和predict的时间特征，准确捕获单点的土壤湿度和其预测因子的变换关系，将lagged和预测因子作为模型输入在单个网格点进行预测。实验结果表明：本文模型的预测能力相较于传统DL模型有很大提升，在中国北方区域，模型决定系数（R²）相较于卷积神经网络（CNN）提高了80%。

模拟了10 m、700 m及2400 m海拔压力，通过试验探究不同海拔对柴油/甲醇二元燃料发动机缸内燃烧与排放的影响，试验工况为1800 r/min下25%、50%和75%负荷。结果表明：发动机在25%负荷下，2400 m海拔及40%甲醇替代率时会导致缸内出现失火，使峰值压力降低，滞燃期延长，扩散燃烧缩短；在50%与75%负荷下，海拔高度与甲醇替代率的增加使缸内峰值压力明显上升，各工况燃烧持续期随着甲醇替代率的增加而缩短，随海拔的增加而延长。相比于10 m海拔纯柴油模式，在各海拔及甲醇替代率下，发动机的滞燃期最大延长27.01%，最大缩短28.99%；燃烧持续期最大延长22.79%，最大缩短43.20%；CA50前移8.55%~21.82%，缸内平均燃烧温度上升1.45%~23.83%。在50%和75%负荷下，发动机有效热效率随海拔的升高而降低、随甲醇替代率的增加而升高；在25%负荷下，呈现出更复杂的变化规律。污染物排放中，随着甲醇替代率的增加，同一负荷下NO _x 与烟度同时降低，但HC与CO同时增加；而随着海拔增加，常规污染物排放几乎都呈上升趋势。本研究内容可以为高原地区柴油/甲醇二元燃料发动机缸内燃烧与排放提供参考价值。

针对水下图像对比度低、细节表现差且存在色偏等问题，提出了一种多输入的基于TransFormer和卷积神经网络（CNN）的水下图像复原方法。利用TransFormer和相对总变差（RTV）构造深度特征提取模块，融合RTV提取的纹理图与TransFormer提取到的图像信息，有效增强了图像的细节特征。利用自动色彩均衡和Lab色彩空间构建色彩校正模块，提升图像对比度，同时校正颜色。利用多项损失函数约束网络收敛，得到增强后的清晰水下图像。最后，将本文方法与其他方法在测试集上进行定量和定性对比分析，实验结果表明，经过本文方法处理后的图像在清晰度、色彩表现和纹理信息方面均优于其他对比方法。

针对传统的螺栓预紧失效分析方法认为螺栓参数是确定的，而在实际螺栓连接中，各种结构参数的随机性将造成较大的分析误差的问题，考虑随机因素的影响，建立了一个螺栓预紧失效行为的有限元分析模型，以螺纹处的应力值是否超过屈服强度为判别条件进行可靠性分析，计算各参数对连接结构失效现象的灵敏度。研究结果表明：螺栓大径的变化对螺栓静强度失效的现象影响最大，材料的泊松比对其影响次之；螺栓连接的可靠度会随螺栓牙型角、螺距和材料泊松比的增大而增加，随螺栓大径以及材料的密度、弹性模量的增大而减小。

针对应急物资配送决策具有不确定性和突然性等特点，提出了一种基于多目标鲁棒优化不确定需求下的应急物资配送决策模型。在分析应急需求的随机性、应急物流设施点的需求不确定风险和路网中断风险的因素上，确定了以物资需求点的救援时间满意度之和最大、系统总成本最小以及物资到达需求点的救援时间之和最小为目标，构建了多目标鲁棒优化模型，并运用Matlab软件求解。以一个山区发生自然灾害作为突发事件为例，验证了多目标鲁棒优化模型的有效性和正确性。研究结果表明：不确定需求下应急物资配送中，决策者可以依据本文多目标鲁棒优化模型权衡利弊，制定出既具有应对风险能力，又能快速反应的救援方案。

为提高车辆紧急转向时的敏捷性和安全性，提出了一种以主动横向稳定杆系统为执行部件的基于转向意图的车辆敏捷性控制策略。对车辆转向时轮荷转移的侧倾动力学机理进行分析，开发了一种改进的驾驶员转向意图识别方法。根据转向意图和车辆侧倾动力学机理动态分配前后轴上左右车轮载荷，引入稳定性控制方法，进而提升车辆行驶过程中的敏捷性控制策略。搭建Simulink-CarSim整车模型进行仿真验证。仿真结果表明，相对于传统车辆，有主动稳定杆控制的车辆转向盘转角使用量减小约9%，质心侧倾角峰值减小约22%，同时横摆角速度提高4%，使用较小的转向盘转角实现紧急转向控制，提高横摆转向响应，提升车辆的敏捷性和稳定性。最后，搭建ECU在环试验台验证了仿真算法，可为后续的稳定杆样车开发提供参考。

为了提高多无人机搜寻的效率，降低实际搜寻过程中操作和通信延时带来的误差影响，提高定位精度，提出了多无人机地面移动目标搜寻和定位方法。首先，通过地面站为单一无人机手动搜寻框选目标并提取目标共享信息。然后，他机根据共享信息，利用YOLOv3自动检测并定位目标。最后，设计了基于判别相关滤波器的延时误差补偿算法，对选定过程中的坐标误差进行估计和补偿。实验结果表明，本文方法有效提高了多机目标搜寻和定位的效率和精度。

在梳理、分析国内外机电装备载荷谱外推最新研究成果的基础上，针对机电装备运行过程中的载荷形式及载荷特性，综述了时域载荷外推、雨流域载荷外推（参数雨流外推、非参数雨流外推和雨流矩阵外推）和分位点外推等载荷外推技术的研究进展和对比分析。在大数据的时代背景下，讨论了机电装备载荷谱外推技术的潜在方向与发展趋势。

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L3级自动驾驶驾驶员接管准备情况，进行了驾驶员在从事不同类型的非驾驶相关任务（NDRTs）下的情景意识研究。基于驾驶模拟器搭建了面向L3级自动驾驶的仿真测试场景，通过情景意识问卷与驾驶员眼动行为测量对情景意识准备情况进行讨论分析。研究结果表明：随着NDRTs占据感官模态的增多，驾驶员的注意力会更少集中在驾驶任务上，对于驾驶环境元素的关注也会相应减少，对情景意识的恢复产生负面影响。

针对四旋翼无人机运行过程中执行器退化引起的剩余寿命缩短问题，提出一种基于风险评价函数的模型预测控制自主维护策略。首先，通过深入分析无人机控制机理构建了自主维护体系架构。其次，基于系统失效阈值的定义，得到悬停状态下无人机剩余寿命分布的解析解，并依据风险评价结果自适应修正模型预测权值矩阵 Q 和 R 中元素值实现自主维护，从而在无人机性能与寿命之间达到更好的折中平衡。最后，仿真实验结果表明，本文提出的自主维护策略，可使执行器隐含退化的无人机剩余寿命延长616 min，并保持较好的机体性能。

利用混沌映射构造的密码算法具有密钥空间大、安全性高、性能优越等特点，适合加密数据量大、关联性强的多媒体数据。为了进一步提高此类算法的安全特性，很多学者采用复杂的多维混沌迭代加密数据，但同时也增加了计算复杂度。为了降低计算复杂度、提高加解密过程的计算性能，本文利用Fibonacci变换和Logistic-Tent复合混沌映射的优点增强加密过程中的置乱-扩散效果，构造了一个新的图像加密算法。安全性分析和仿真实验证明，本文算法不仅加解密速度快，还能有效抵御暴力破解、信息熵攻击、差分攻击和统计类图像攻击，应用和推广价值较强。

为合理评估各种因素对充电负荷的影响，引入用户画像这一概念，通过对车辆充电行为数据的特征构建，提取生成能够描述用户充电行为的典型用户画像，发现通过调整不同类型用户的比例能够调整负荷曲线形状，并通过实际算例分析了用户行为特征和属性特征对充电负荷形态、峰谷时间、负荷率等关键电网指标的影响，从而为合理地引导用户有序充电、考虑电动汽车充电负荷的电网规划扩容等工作提供了依据。

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。