首先，通过试验方法获得了基准空冷中冷器在不同速度时的冷侧静压降和传热系数。然后，采用计算流体力学方法对试验值进行了验证，结果表明，对于静压降，试验值与仿真值的绝对误差不超过7%，而传热系数则不超过15%，说明当前仿真的准确性。接着，继续采用计算流体方法研究了冷侧风速为6 m/s时，不同冷却管前缘半径R₁及进气方向β对空冷中冷器冷侧热工水力性能的影响，结果表明，当R₁=3.6 mm且β=90°时，Fanning摩擦因子f取得各工况中的最小值；当R₁=0 mm且β=90°时，努赛尔数Nu取得各工况中的最大值；当R_{\mathrm{1}}=\mathrm{3.6}\text{?}\mathrm{m}\mathrm{m}且β=90°时，中冷器热工水力性能综合评价准则PEC取得各工况中的最大值。

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。

为了提高压电材料的发电量和发电效率，设计了一种悬臂式压电振子宽频发电装置。首先，对单个压电振子进行电压输出和相频特性分析，得出影响电压输出的影响因素。然后，对双压电振子整流后串/并联进行电压输出特性分析，当两压电振子串/并联整流后，输出的电压为两个压电振子输出电压的较大值且频宽增大。最后，对4个压电振子进行发电实验测试。结果表明，当输出电压为30 V时，单个压电振子的有效发电频宽约为10 Hz左右，经整流后串/并联的4个压电振子串联有效发电频率为44.5~121.3 Hz，宽度约为77 Hz，有效提高了发电频宽，该装置可应用在狭窄空间自适应供电。

基于有限元仿真方法，研究了过盈量及滚花方式对装配式凸轮轴滚花连接塑性变形及相对滑动等压装失效问题的影响。结果表明：增加连接过盈量能够获得更大的压装力和摩擦剪应力，使连接件配合面越不容易发生相对滑动；另外，过盈量的增加也将导致凸轮轮廓面径向位移数值变大且梯度变化更不均匀，轮廓面过渡区域附近的应力集中明显。为保证配合面不发生打滑，当轴体相对凸轮片较硬时，宜选用轴向滚花连接；反之，则采用横向滚花连接。横向滚花压装试验测得的压装力数据验证了1/36等分压装模型和完整压装模型的合理性。

通过对柱塞泵各摩擦副单柱塞间隙泄漏流量进行分析，推导出整个柱塞泵平均间隙泄漏流量，建立了总泄漏流量及容积效率模型。由于柱塞泵在制造、运行过程中其尺寸公差和运行工况的随机不确定性致使其流量也具有随机性，选取与随机流量密切相关的容积效率作为可靠性判据，提出了一种实用的柱塞泵流量特性的可靠性及灵敏度分析方法，并用Monte-Carlo随机数值模拟法验证了本文方法的准确性。研究结果表明：柱塞泵的容积效率可靠度随斜盘倾斜角和转速的增大而提高，随排油压力的增大而降低；各基本随机变量对可靠性影响的敏感度存在明显差异，滑靴副间隙在各摩擦副间隙中对可靠性的影响最为敏感。

为了在进行结构可靠性分析时，能够构建高精度、高效率的代理模型，提出了一种面向多种代理模型的基于通用学习函数（GLF）的结构可靠性分析自适应加点策略。该策略被视为一个多目标优化过程，GLF考虑了样本点间的平均距离和最小距离、是否分布在极限状态函数的附近以及联合概率密度函数等因素，使得自适应添加的样本点能稳健、高效地提升代理模型对失效概率的估计精度。数值案例和工程案例结果表明，针对不同的代理模型，GLF能够利用少量的样本点，高精度、高效率地估计出结构的失效概率。

为了实现板球系统高精度的轨迹跟踪目标，首先根据目标轨迹，利用微分平坦技术得到前馈控制量和目标状态量。然后，基于目标状态建立偏差系统，结合预测控制中的滚动优化思想设计了滚动线性二次型（LQR）控制器。最后，考虑到被控对象输入受限的情况，在变椭圆域约束的条件下优化控制系统性能，并通过本地管理接口（LMI）求解出控制器。仿真结果显示，在输入受限的情况下，板球系统具有良好的轨迹跟踪性能、稳态性能和鲁棒性能。

针对超声电机非线性、时变性的特点，设计了模糊自整定PID控制器，并利用量子遗传算法对模糊自整定PID控制器参数进行优化，以提高系统的动态性能和适应性。针对传统量子遗传算法的不足，对编码方式、种群初始化、量子旋转门、量子变异以及增加量子灾变5个方面进行改进。仿真结果表明：改进量子遗传算法改善了传统量子遗传算法容易产生种群早熟的问题，提高了算法收敛性能。同时，基于改进量子遗传算法的模糊自整定PID控制器与经典的模糊自整定PID控制器相比，明显提高了超声电机系统的动态和稳态性能。

为了提高新能源抽油机的节能效果，提出了风力机最大风能跟踪控制策略。通过支持向量回归（SVR）方法估计作用到风轮平面的有效风速，利用粒子群算法对估计模型中的关键参数进行优化，以提高风速估计的精度。在转速反馈控制环节，设计了反馈线性化滑模控制器，通过与PID控制器进行对比研究，验证了所设计新型控制器具有快速性、抗扰动等特点。本文提出的最大风功率跟踪控制策略能够满足新能源抽油机的节能要求。

采用密封低温烧结再淬冷的方法制备了高纯度MnBi合金。利用差热分析仪（DTA）分析烧结过程中Mn-Bi的相变。利用X射线衍射仪（XRD）和振动样品磁强计（VSM）分析了烧结样品的物相和磁性。结果表明：n（Bi）∶n（Mn）为1∶1.3，275 ℃下烧结20 h后淬冷可获得高纯度的低温相MnBi合金块体材料；温度为50~350 K时，磁化强度随温度的升高而减小，矫顽力Hc和剩余磁化强度Mr先减小后增大；温度低于200 K时，随着温度的降低，样品趋近饱和；温度为50 K时，样品的饱和磁化强度为78.0 Am²/kg。本文制备工艺简单且可实现该合金的批量生产，对制备新型合金材料具有重要的参考价值。

为解决传统一机一件弯曲疲劳试验机效率不高的问题，研制了一种新型一机六件等应力三点弯曲疲劳试验机，用于检测H13钢的疲劳寿命。首先，通过压力机对试样施加载荷，并利用力传感器实时检测载荷是否超过许用值。当载荷超过许用值时，控制器立即撤销该试样上的载荷，而不影响其他试样进行疲劳试验。同时压力机继续加载，直到所有试样断裂，试验结束。该种疲劳试验机能同时对6个试样进行疲劳试验，提高了试验效率。

结合现场生产实践经验，研究了SCR连铸连轧生产线连铸系统结晶腔内铜液凝固行为及其影响因素，探讨了浇铸温度、拉坯速度、乙炔流量、冷却水控制等各铸造工艺参数对铜液凝固行为的影响机理（铜液温度场流场及凝固结晶行为），并分析了铸坯组织缺陷形成原因（浇铸温度、拉坯速度、冷却水流量等波动大），提出了铸坯质量工艺优化方法。本文研究成果对解析SCR生产线以提高铜杆品质具有借鉴意义。

为准确分析公交车辆的驻站时间特征，并对其进行预测，本文对公交车辆驻站过程中的时间构成进行分析，引入了驻站服务时间的概念，用于量化车辆驻站过程中乘客上、下车的时长。根据人工调查数据分析，得出上车时间与下车时间是驻站服务时间与驻站时间的影响因素；与下车时间相比，上车时间与驻站服务时间、驻站时间的相关性更强，且两者的最大值与驻站服务时间、驻站时间的相关性最强。分析了车内拥挤状态对乘客上车时间、下车时间的影响，同时分析了乘客的付费方式、年龄、负重情况对上车时间的影响。引入车辆停靠偏离距离的概念，分析了驻站过程中车辆停靠偏离程度、上车人数对上车延误损失时间的影响，以及车辆待启时长对出站启步延误损失时间的影响。基于上述分析结果，构建了具有8个输入层的BP神经网络的驻站时间预测模型，模型的训练结果和预测结果的拟合优度分别为0.915和0.955，具有良好的预测作用。

为研究多式轨道交通子网络系统之间的耦合关系，基于复杂网络理论计算其拓扑指标值及耦合协调度，构建了多式复合网络拓扑模型。分析了复合网络的拓扑指标值变化，提出了结合网络规模、拓扑结构、鲁棒性、运输能力、换乘比例和功能造价等因素的多式轨道交通网络耦合协调度计算方法，并运用重庆2019年10月的轨道交通网络进行了实例分析。结果表明：复合后的网络具有更大的平均度、更小的最短路径长度，这一时期复合网络的耦合度为0.988，协调度为0.678，耦合程度较高，协调程度一般；4个子系统各指标下的耦合度和协调度数值上差异较大，但都随着系统数量的增多，整体的耦合性和协调性大多呈下降趋势。

为了减少车辆走走停停的不利影响，提出了一种基于运行轨迹的单车道速度协调控制策略。首先，利用路测交通传感器采集的信息对下游车辆簇中的网联自动驾驶车辆（CAV）轨迹进行偏移和修正，以预测尾车人工驾驶车辆（HV）的运行轨迹。然后，对上游车辆簇CAV的速度分布进行规划，使上游CAV车辆簇能以更合理平滑的速度逐渐合并到下游车流。最后，数值仿真结果表明：在所设计的CAV渗透率为0%~25%、瓶颈开始的位置为575~975 m时，渗透率越高、瓶颈开始位置越远以及CAV所选用的速度引导曲线越平滑，对速度振荡的抑制程度就越强，同时证明了速度协调控制策略能有效减小交通流的波动，提高驾驶员舒适性和车辆队列整体通行效率。

在假设条件下建立单U型装配线第一类平衡规划模型，根据表达产品作业优先关系的邻接矩阵特征，确定入口和出口候选作业集合，依据综合阶位值大小依次选择分配作业，求解单U型装配线平衡问题。结合小算例，详细说明了改进启发式算法的求解过程并编程计算，运用改进启发式算法程序计算了32个经典算例，将计算结果和评价指标分别与启发式算法和遗传算法进行对比，验证了该改进启发式算法有效，且计算速度快、计算结果稳定。

为了解决主索鞍安全性与经济性间的矛盾，对主索鞍极限承载力及其影响因素进行了研究。通过对悬索桥主索鞍结构设计参数进行归纳和总结，利用Autodesk Inventor软件建立了参数化几何模型，导入大型通用有限元软件ABAQUS中进行大量数值模拟，系统研究了主索鞍承载力影响因素及其变化规律，并对结构进行合理优化。结果表明：原设计索鞍的极限承载力为设计荷载的3倍，具有足够的安全储备；铸钢材料强度对主索鞍承载力有很大影响，而容器钢材料强度对主索鞍承载力的影响很小；横肋厚度及数量对索鞍承载力有很大影响，鞍槽侧壁厚度、是否设置横肋的纵向加劲肋以及腹板厚度对索鞍承载力的影响较小；随着索鞍横向尺寸的减小，索鞍横向刚度和极限承载力也随之下降；优化后的索鞍其极限承载力降低了10%，但用钢量降低了20%。

借助动三轴试验系统，研究了不同含水率、应力加载路径和干湿循环次数下粗粒土回弹模量的变化规律，采用多种预估模型对模型参数进行统计回归，最终确定Ni模型为粗粒土模量预估模型，并提出了干湿循环修正系数及拟合方程。试验结果表明：回弹模量随含水量的增加呈减小趋势，含水量为4%时对应的回弹模量值最大；当偏应力一定时，围压与回弹模量呈正相关，当围压一定时，偏应力与回弹模量呈负相关；随着干湿循环次数的增加，回弹模量整体呈衰减趋势，且在干湿循环次数N=1、2时衰减幅度最大，N=3、4时衰减幅度减小，当N>4时回弹模量趋于稳定。本文研究成果可为粗粒土路基设计提供参考依据。

为了准确、及时地对桁架结构在长期服役后出现的构件和节点损伤进行检测，本文考虑了损伤引起的节点刚度下降，采用六自由度方向的线性弹簧模拟损伤后的节点，基于谱单元法建立了带有节点损伤的桁架结构动力学模型。对桁架结构施加窄带脉冲激励以激发结构内高频弹性波的传播，采用数值Laplace逆变换方法获取结构的时域响应。结果表明，弹性波在通过两端含有受损节点的构件时，其传播会受到一定的阻碍，导致桁架节点位移幅值的改变和首波到达节点时间的延迟，通过分析节点损伤引起的弹性波在桁架中传播的变化情况，可以实现桁架结构的损伤检测。

提出了一种新型的胶合竹板-钢管复合约束收尘石粉混凝土柱（BSDCC）构型，可集成开发利用工业固废物和竹材资源。对12根BSDCC试件进行了偏心抗压试验，从试件的表观破损全过程、薄壁钢管的失效形态、载荷-位移曲线以及各基体的应变发展规律等多个角度分析了其破坏机理。通过非线性回归分析，建立了BSDCC偏心抗压承载力计算公式。试验结果表明：BSDCC的偏心抗压破坏形态主要为柱身中部横向约束拉杆之间的胶合竹板开胶剥离破坏和胶合竹板材料局部压屈破坏，其极限载荷不仅与偏心距、长细比、截面积和含钢率相关，而且受约束拉杆间距比的影响明显；钢管内填充低强度的收尘石粉混凝土可有效改变试件的极限破坏模式，提高极限承载力；与胶合竹板-薄壁钢管空芯柱的极限压应力相比，BSDCC的极限压应力平均提高了25%。

为了研究碳纤维复合材料（CFRP）对冻融损伤混凝土柱的修复效果，按照混凝土耐久性及碳纤维加固规范要求，对混凝土试件进行冻融0、50、100、150、200次后，采用不同修复间距、不同纤维量CFRP，对其进行修复，再进行轴压试验，以压缩荷载、竖向整体位移、膨压比等为参数研究试件微观结构下CFRP修复冻融损伤受压性能，提出了CFRP修复冻融损伤混凝土受压模型。试验结果表明：冻融循环对混凝土抗压性能影响很大，CFRP修复技术能够有效提高冻融损伤混凝土抗压承载力，最大可提高630.6%，同时，CFRP修复试件承载力的提高与修复间距无关，而与CFRP的纤维量有关。修复试件的竖向整体位移随着冻融次数的增加而增大，随着CFRP修复间距的增大而减小。膨压比随着冻融循环先减小后增大再减小，膨压比峰值从“凸”型逐渐变为“凹”的塌陷底峰值，且峰值距离逐渐减小。通过纤维修复混凝土冻融损伤微观分析，建立了混凝土粘塑性损伤模型，研究了混凝土破坏过程及荷载-应变关系，验证了模型合理性。

为研究锂渣掺量和再生粗骨料取代率对掺锂渣再生混凝土双K断裂韧度的影响规律，试验制作了锂渣掺量分别为0%、10%、20%和再生粗骨料取代率分别为0%、30%、50%的9组配比36根掺锂渣再生混凝土标准三点弯曲梁进行断裂测试，并在分析裂缝扩展过程的基础上提出了混凝土断裂韧度预估模型。试验结果表明：随着再生粗骨料取代率的增大，混凝土双K断裂韧度均呈现先增大、后减小的趋势；锂渣的掺入可以提高混凝土的双K断裂韧度，且在一定程度上弥补高再生粗骨料取代率导致混凝土断裂韧度小的不足；锂渣掺量为20%、再生粗骨料取代率为30%时，混凝土双K断裂特性最优，起裂韧度和失稳韧度分别为0.54 MPa·m^1/2和1.07 MPa·m^1/2，较基准组分别提高了42.1%和23%。

为分析不同类别填料相邻填筑特殊过渡段的动力特性，依托浩吉（浩勒报吉-吉安）重载铁路工程，采用现场激振试验与数值模拟相结合的方法，揭示了改良膨胀土和A组填料过渡段横、纵向路基的动力特性差异。结果表明：同荷载条件下，A组填料路基横断面动力响应大于改良膨胀土，具体表现为：动应力的增幅达到5%~8%，加速度的增幅达到40%~50%；当速度为120 km/h，轴重为25~30 t的重载列车运行时，过渡段交接处纵向路面动力响应存在0.8%~13%的加剧现象，且一定程度上受行车方向影响。本文研究成果可为重载铁路填料过渡段的精细化建设养修提供理论依据。

针对沥青混合料路用性能综合评价指标多层次和多因素并存的特点，提出了采用可拓层次分析法评价沥青混合料路用性能的方法。首先，采用区间数代替点值数构造判断矩阵，借助关联函数将可拓区间数单值化，计算权重向量，该方法较传统层次分析法更科学、更合理。然后，通过沥青混合料路用性能综合评价体系构建、可拓区间数判断矩阵确定、特征向量计算以及可拓区间数判断矩阵一致性检验等步骤，求得单层权重和总排序权重。最后，考虑了权重因素的影响，借助沥青混合料路用性能指标分级和赋分方法，对吉草高速公路3个标段沥青混合料的路用性能进行了综合评价。结果表明，23标段综合评分最高，路用性能最优。

针对集成电路故障诊断中故障数据缩减方法N-cover存在冗余故障数据的问题，提出了结合格局检测与局部搜索的故障数据缩减方法。通过分析故障数据与端口覆盖次数的逻辑关系，提出了故障频率和故障覆盖度的概念以指导局部搜索。同时，结合格局检测策略以避免重复搜索，进而通过减少冗余迭代来增加搜索广度。在标准测试用例上的实验结果表明，与现有方法相比，本文方法可有效缩减故障数据数目并提高求解效率。

针对已有相机规划方案应对目标较少或无法做到实时性的问题，从自动实现相机视觉效果优化的角度出发，提出了一种对于动态多目标的实时相机规划方法。首先，通过在多个目标之间构造椭球形的相机空间；之后，获取场景中各目标相对相机的视觉特性，以此来构造非线性规划优化函数。通过模型预测控制的方法对目标在相机屏幕上的表现进行实时优化。通过对算法的运算时间、运行效率以及在场景中的运行表现进行实验，验证了本文方法能够有效地优化场景中各目标的视觉效果，对多目标相机规划问题的研究有一定促进作用。

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。

针对病虫害分类时害虫种类多样，且类间与类内差异大等问题，提出了一种害虫分类模型PestNet。模型主要由目标定位模块OPM和多特征融合模块MFFM组成，OPM通过U型网络结构整合害虫图像浅层细节信息和深层空间信息，初步划定显著区域并输出空间语义特征。MFFM通过对空间语义特征和抽象语义特征进行双线性池化操作，弱化背景信息，增加细节特征。此外，通过目标区域裁剪和掩膜等方式辅助训练模型，提高模型分类精度。将该模型在病虫害数据集IP102上进行实验，分类准确率可达77.40%，能够实现复杂背景下大规模害虫图像的分类识别。

针对一类物联网自动化驱动应用提出了一种服务推荐方法。该方法结合了文本分析、异构信息网络、深度学习技术，通过分析文本来寻找物联网中相关联的对象，进而达到推荐服务的目的。首先，构造异构信息网络，并将文本和文本关系融入其中，生成一种文本融合的异构信息网络；随后，设计元路径和关系权重；最终，训练生成神经网络模型用于对服务进行推荐。在一个真实的数据集上进行了实验评估，结果表明，本文方法可以对服务进行推荐，并明显优于一些经典方法。

为提高多元宇宙优化算法求解实际问题的能力，提出了一种黏菌觅食的多元宇宙优化算法。该算法利用黏菌觅食行为在局部最优和全局最优之间寻求最优解。通过与其他10种同类算法在12个函数上的测试比较表明：本文算法收敛速度及解的质量优于其他算法，具有更好的求解能力和优化性能，可作为问题优化的有效工具。

为真实地掌握大规模云端系统的完整性状态，同时保障可伸缩性和高效性的需求，本文提出了一种面向云端系统的群体对外证明方法，提出用对外证明关系树结构确定云端节点间的协作关系，协同收集、验证云端系统各节点的完整性状态。采用基于身份的聚合签名技术，快速检验证明结果的有效性。实验结果表明，本文方法与现有的云端系统对外证明方法相比，在可伸缩性方面具有较好的表现，能在19.9 s内有效证明3万个节点组成的云端系统的完整性状态。

通过虚拟锚点高维坐标的方式对非视距误差进行识别，并减弱其对定位精度的影响。在N维空间中，虚拟引入锚点的第N+1维坐标，以锚点N+1维坐标为基准对非视距测量值进行修正，再以修正值求解锚点第N+1维坐标，通过迭代优化待求点的定位结果。本文对虚拟锚点高维坐标的非视距识别及定位优化方法进行了多组实验，结果表明，通过虚拟引入锚点高维分量可以识别一个或多个非视距误差，通过迭代修正的方式可有效提高定位的精度。

为了促进图书馆向智慧新形态的转变，本文针对人脸识别中的图像分割技术，首先提出了一种混合连续蚁群优化算法（BACO），并进一步提出了一种基于BACO的多阈值图像分割模型用于面部图像分割。为了验证基于BACO的多阈值图像分割模型的性能，将其与其他9种同类方法进行了比较实验。针对获得的实验结果，首先使用PSNR和FSIM对分割结果进行了评估，然后采用Wilcoxon符号秩检验对评估进行了进一步的分析。所得到的结果清楚地证实了基于BACO的多阈值图像分割模型获得了最优的表现。因此，提出的多阈值图像分割模型可为下一步的面部识别乃至智慧图书馆的建设奠定基础。

针对大规模多输入多输出系统由于导频序列数的限制以及用户间干扰造成的导频污染问题，提出了分组导频复用策略对导频序列进行重新分配。根据小区内用户受干扰的严重程度，通过两次分组将用户分为中心用户组和边缘用户组，为边缘用户分配完全正交的导频序列；并重点针对边缘用户提出了导频开销优化策略，寻找兼顾考虑导频污染抑制和导频开销问题的最优导频分配方案。仿真结果表明，本文方法可以有效抑制导频污染，提升系统性能。

针对一维宽带信号波达方向（DOA）估计中聚焦变换算法需要角度预估值的问题，在双边相关变换算法基础上设计了一种无需角度预估值的DOA估计算法。首先，利用离散傅里叶变换（DFT）变换将宽带信号分解为若干个不同频点处的窄带数据模型。然后，通过本文改进的聚焦矩阵将不同频点处的窄带数据聚焦到同一参考频点，得到单一频率点处窄带信号模型。最后，采用改进阵列协方差矩阵稀疏迭代估计算法进行求解。理论研究和仿真实验结果表明，该方法在低信噪比和多快拍条件下比传统算法具有更高的估计精度和分辨率，且结合压缩感知理论有效降低了算法的运算量。

针对传统压缩感知重构算法严重依赖稀疏度、重构精准度不高的缺陷，提出了一种基于优化离散差分进化（ODDE）算法，对进化种群进行分析，在实现种群有效聚类的同时提高了种群学习进化的针对性和科学性。重新定义了差分进化粒子的编码方式和进化机制，并将优化后的离散差分进化算法应用于压缩感知重构方法中。将稀疏度未知信号等效为粒子编码，通过种群迭代进化实现了稀疏信号的精确重构。仿真结果表明，与StOMP等传统重构算法相比，本文方法可以显著提高重构精度、降低重构时间。

为有效挖掘出网络协议漏洞，防止恶意攻击者泄露协议机密信息，维护协议运行环境安全，提出了一种基于被动分簇算法的即时通信网络协议漏洞检测方法。该方法使用被动分簇算法中先声明者优先机制挑选簇首，按照网络健壮性和能源有效性间的均衡原则明确网关节点；对待检测协议实施形式化定义，获得协议工作详细流程；采用AFL模糊检测工具对协议的正、负样本过采样，得到完整样本集合；将前向反馈网络和支持向量机分别当作生成对抗式网络中的生成模型与判别模型，利用拉格朗日算法得到检测用例数据，将其代入协议系统内完成漏洞检测。仿真结果证明，所提方法具有极高的漏洞检测精度与效率，能有效确保网络协议运行安全性。

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。

为了解决流形学习算法在欧式空间提取的特征不够显著的问题，提出了一种基于黎曼流形的稀疏图保持投影算法，并用于轴承的故障诊断。首先，计算原始数据的对称正定矩阵，构造对称正定流形（SPD流形）。其次，利用正则技术探索SPD流形中的稀疏结构，在此基础上分别建立样本的类内内在图和类间惩罚图，并通过图嵌入的方法实现数据的特征提取。实验结果表明，基于黎曼流形的稀疏图保持投影算法能提取到显著的特征。

为了提高无刷直流电机（BLDCM）的工作稳定性，设计了一种基于Q学习算法优化的BP神经网络控制器（QBP-PID）。QBP-PID利用BP神经网络（BPNN）对PID增益进行调节，并且引入Q学习的最优策略来修正权值动量项因子，优化BPNN中的关键权值，使得控制器具有更好的学习能力和在线修正能力。仿真结果表明：相比传统的PID、模糊PID（Fuzzy-PID）和BP神经网络PID（BP-PID），QBP-PID的自适应能力、抗干扰能力和鲁棒性更强。

为解决高速工况下低附着系数路面上智能车辆路径稳定跟踪控制问题，提出了基于非线性模型预测控制的车辆路径跟踪横纵向耦合集成控制器，并实现了实时控制。首先，根据期望的路径信息计算出期望的车辆横向速度。然后，将实际横、纵向车辆速度与期望速度的误差设为目标函数，同时考虑执行机构约束，设计了非线性模型预测控制器，优化求解出前轮转角和前、后轮驱动力，实现了车辆路径稳定跟踪控制。为了提高控制器的实时性，将非线性规划问题转换成代数方程组求解，采用并行牛顿方法进行方程组求解，通过解耦预测时域间方程组的耦合关系，降低优化问题的计算复杂度。最后，在双移线工况下进行控制器的仿真实验和硬件在环实验，实验结果验证了本文所设计控制器的有效性，可实现车辆路径跟踪的实时控制。

为解决永磁直线同步电机（PMLSM）伺服系统中存在不确定性而影响伺服精度的问题，本文提出了一种自适应模糊分数阶滑模控制（AFFOSMC）方法以保证PMLSM的动子位置精密跟随给定。首先，建立含有参数变化、外部扰动等不确定性的PMLSM数学模型。然后，设计分数阶滑模控制（FOSMC）方法以保证系统的鲁棒性。由于在实际应用中难以确定FOSMC的切换控制增益，因此采用AFFOSMC对系统的不确定性进行估计。同时，针对AFFOSMC的估计误差以及FOSMC中切换控制引起的抖振，设计自适应模糊到达调节器（AFRR）对其进行补偿。因此，在不需要不确定性边界信息的情况下，仍可实现伺服性能的进一步提高。最后，基于DSP的系统实验结果表明，本文AFFOSMC方法能够有效减弱参数变化和外部干扰等对系统造成的影响，提高系统的鲁棒性，并能精确跟踪响应。

针对田间自然环境下杂草识别精度低和检测速度慢的问题，本文依据自然环境杂草图像数据的特性，在Xception卷积网络的基础上构建了一种基于轻量卷积网络的杂草识别模型。首先改进Xception模型，采用ELU作为模型的激活函数，并使用全局最大池化层对最后一层卷积进行下采样。然后，对原始数据进行背景分割和数据增强处理，在迁移后的模型上继续微调，训练得到最佳的杂草识别模型。在相同的试验条件下，与VGG16、VGG19、ResNet50和Inception-V3四种标准的深度卷积网络模型进行比较，结果显示，本文模型的整体性能最好，对自然条件下8类杂草及苗期玉米的平均测试识别准确率高达98.63%，改进模型的规模为83.5 MB，单张杂草图像检测平均耗时仅为63.8 ms。本文研究结果可为田间自然环境下精准喷药的实施提供理论基础和技术支持。

为了研究不同光培养条件对东北红豆杉外植体生长状况的影响，本文以带芽幼茎为试验材料，探讨了在光培养条件下，培养基中蔗糖的最佳用量，并采用正交试验设计分析得到适合东北红豆杉外植体生长的最佳光培养条件。试验结果表明：在光质为LED红蓝光（色比R∶B=3∶1），CO₂体积浓度为1500 mg/L，光照强度为12.5 μmol·m^-2·s^-1，光周期为10 h/d的环境下，培养基中蔗糖的最佳用量为10 g/L。此时，外植体芽萌动率和出愈率最高，芽萌动时间和初愈时间短，褐化率最低。正交试验得到适合东北红豆杉外植体生长的最佳光培养条件组合为：CO₂体积浓度为3000 mg/L+光照强度为37.5 μmol·m^-2·s^-1+光周期为14 h/d。验证试验表明：该环境下外植体与对照组（无光）对比，染菌率降低了4.33%，芽萌动时间和初愈时间分别降低了2.33、3.75 d，芽萌动率和初愈率分别提高了16%、6.33%，愈伤组织鲜重增长倍数提高了0.35倍，紫杉醇含量提高了0.09 mg/L，为东北红豆杉在光培养环境条件下组织培养提供了理论基础和技术支持。

基于人体内侧半月板结构设计了游离式仿生内侧半月板假体，置换临床中无法修复的半月板。通过三维有限元分析方法，对假体进行了力学分析，验证了其可行性。数据结果显示，与健康半月板相比，半月板假体应力较高，两组模型高应力分布区域均在内侧中后部；所设计的半月板假体与健康半月板具有相似的生物力学性能。数据结果验证了假体的主要优势在于，其不需要额外固定模式，因而避免了因假体固定失效造成的失败。