钒氧化还原流电池（VRFB）具有响应速度快、储能量巨大、成本低、效率高、使用寿命长和低污染等特点，在大型储能系统领域有着广泛的应用潜力。虽然钒氧化还原流电池已被商用，但是其能量密度与效率仍然受电极活性、温度稳定性、膜内交叉污染和极化损失等因素的限制。针对当前钒氧化还原流电池领域的研究热点，从电池的电极、电解液、隔膜以及双极板流场4个方面分别展开综述，阐述VRFB技术的工作原理，介绍VRFB不同组件及其最新的研究现状，总结了限制VRFB进一步发展的技术因素，探讨这些限制的解决方法，并对VRFB技术今后的发展进行了展望与分析。

基于国内外研究进展，从夹具结构设计与夹具性能分析两方面对汽车轮毂夹具的研究现状进行了综述。在夹具结构设计方面，指出了传统汽车轮毂夹具结构存在不具备柔性化或柔性化程度较低的问题；在夹具性能分析方面，分别从夹紧力损失、夹具定位误差、夹具元件振动与噪声、夹持刚度以及夹紧力检测技术5个方面对汽车轮毂夹具的研究现状进行了探讨，指出了现有研究存在的不足。针对这些问题进行了相应的分析，并对汽车轮毂夹具未来的发展趋势及值得关注的问题进行了展望。

在均质混合气引燃模式下，研究了不同汽油比例和柴油喷射时刻对燃烧、常规气体和微粒的影响。发动机转速设定为1600 r/min，设定循环喷油量总热值为原机50%负荷工况喷油总热值，设定汽油比例为65%、70%、75%，柴油主喷时刻为-10 °CA、-5 °CA以及0 °CA。结果表明：在本次试验的最优策略下扭矩提升5%，NO_x比排放降低60%，达到0.31 g/（kW·h），核态微粒数量浓度降低80%，积聚态微粒数量浓度降低97%。本文研究结果展现了均质混合气引燃模式在降低微粒和NO_x方面的巨大潜力。

传统的概率方法分析结构疲劳寿命时，需要大量的样本以确定随变量的概率密度分布，而且概率密度函数较小的误差将会引起结构疲劳寿命较大的误差。针对这种情况，提出了一种随机载荷作用下结构疲劳寿命的区间分析模型。将影响结构疲劳寿命的不确定因素视为区间变量，给出了随机载荷作用下结构疲劳寿命的降维表达式，结合区间数学方法，得到了结构疲劳寿命的上限和下限。数值算例表明，与Taylor方法相比，基于降维算法的结构疲劳寿命区间分析方法具有较高的精度。对于强度极限和疲劳参数而言，一阶降维算法和二阶Taylor方法精度相当；而对于疲劳载荷，当其变化范围较大时，Taylor方法已经不能满足精度要求，而二阶降维算法仍然具有较高的计算精度和稳定性，其计算精度在一定范围内和遗传算法大致相当，但计算效率却远高于遗传算法。

通过研究大量的高速列车轴承温度实测历史数据，提出了利用轴承温度关联测点之间的变化相似作为实现轴承温度状态连续性识别的依据。首先，应用无监督学习One-class SVM算法进行异常识别，结果表明该算法虽然可以较好地识别异常即“紧急”状态，但无法实现轴承温度状态的连续性识别。然后，进一步地根据相对温度变化将轴承从正常到故障失效整个过程定义为4个阶段，即长、中、短、紧急，并提出了以包含相对温度及温变速率等信息的图像样本来描述轴承温度状态变化的数据表达方式。最后，应用深度学习CNN算法进行轴承温度状态的连续性识别，结果表明CNN模型能够可靠地识别轴承温度的不同状态，从而为实现高速列车轴承预测性维护提供了一定支撑。

为评估加工中心组件的故障传播影响力，快速、准确地识别系统关键组件，有效控制故障传播，采用故障传播机理分析与有向图结合的方式表征组件间故障传播路径。运用DWNodeRank算法评估组件间故障影响度，并结合故障率指标计算组件的故障传播率。考虑有效可达路径，基于改进ASP算法计算故障传播影响力值，实现对组件故障传播影响力的评估。实例分析和结果表明：DWNodeRank算法考虑了故障传播的方向和传播强度，有效降低了迭代复杂性并准确评估了节点影响度；故障传播率作为故障传播影响力评估的依据，其动态时变特征使得评估结果实时、精确，对于加工中心健康维护具有重要意义。

针对车身结构在涂装过程中温度变化对钢铝胶铆连接结构的影响，研究了影响结构热应力的主要因素。在钢、铝、粘接剂的单向拉伸试验和热膨胀试验基础上进行钢铝胶铆连接结构高温热膨胀试验，获得了钢板、铝板表面的应变值。建立了钢铝胶铆连接结构热膨胀有限元仿真模型，通过试验验证了仿真模型的有效性。分析胶铆结构在升温、保温、降温过程中的应力变化情况，获得了钢铝胶铆连接结构在厚度方向上尺寸随温度的变化规律。研究了粘接剂厚度、粘接宽度和金属铆接顺序对钢铝胶铆连接结构在高温作用下的影响。结果表明，钢铝胶铆连接结构在经历高温作用后会产生残余应力和热变形；适当增大粘接剂厚度可以降低胶铆连接结构的残余应力和应力集中，降低结构整体的热变形；增大粘接宽度能有效降低胶铆接头中的残余应力，但会导致钢铝胶铆连接结构塑性变形增大；铝板在上、钢板在下铆接时胶铆接头的残余应力较小。

在不锈钢车体侧墙的生产过程中，钢板在装配过程中不可避免会存在间隙。间隙的存在会使得焊缝表面出现下凹、未焊透等缺陷，对焊缝的表面质量和静强度产生不利影响。针对上述问题，采用激光焊对缺陷焊缝进行重熔修复，研究了激光功率、焊接速度、离焦量对修复焊缝表面质量、微观组织及力学性能的影响规律，并采用正交优化试验设计方法进一步优化激光修复工艺参数，得到优化的激光修复工艺最佳参数如下：激光功率为1.6 kW、焊接速度为3.81 m/min，离焦量为0 mm。修复焊缝最大拉剪力为16.3 kN，大于无缺陷焊缝的拉剪力，而且激光修复焊缝晶粒未粗化。研究表明，激光修复技术能够有效修复焊缝表面塌陷，修复焊缝的拉剪力满足实际生产技术要求，该工艺可以应用于实际生产。

研究了基于自动铺丝技术的变刚度复合材料圆柱壳的屈曲性能和缺陷敏感性。基于丝束剪切/重送技术，提出了可以精确模拟圆柱壳面内重叠/间隙区域的简便算法，使有限元模型更加贴近实际制造过程。开展了复合载荷作用下曲线纤维铺层方式对圆柱壳屈曲性能影响的研究，结合Kriging模型和遗传算法，对纤维角度沿环向和轴向线性变化的铺层设计方式进行了优化。最后，利用改进弧长法对不同模态缺陷条件下变刚度复合材料圆柱壳的缺陷敏感性进行了分析。结果表明：在轴压和均匀外压复合作用下，纤维角度沿轴向变化的铺层方式可以有效提高结构的屈曲性能。当带宽为25.4 mm、T_{\mathrm{0}}=\mathrm{80}、T_{\mathrm{1}}=\mathrm{45}时变刚度圆柱壳的屈曲性能最优，较基准构型和常刚度最优构型临界屈曲载荷分别提高了70.9%和34.5%。变刚度圆柱壳的抗缺陷敏感性较基准铺层方式和最优常刚度铺层方式得到了提升。因此，变刚度设计可以使复合载荷作用下的圆柱壳结构在提升结构抗屈曲性能的同时降低对几何缺陷的敏感性。

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。

通过对公交运行环境的实际分析，考虑工作日和非工作日的运行特性差异，提出了一种基于天牛须搜索算法的小波神经网络（BAS-WNN）公交到站时间预测模型。该模型利用寻优性能更强的天牛须搜索算法优化WNN的初始参数，使得WNN对时间序列的预测具有更好的性能。最后，利用行车历史数据对神经网络进行训练和建模来实现到站时间的准确预测，将该优化算法与传统的WNN算法和Elman神经网络算法用MATLAB分别仿真测试，对比结果显示，无论工作日还是非工作日，BAS-WNN预测模型对公交到站时间的预测均具有更高的准确性且结果更加稳定。

为使乘员在大客车追尾事故发生时可以根据不同位置进行有针对性的保护，利用有限元和多刚体动力学软件，构建了大客车模型、12个假人模型和安全带模型，并分配假人模型于大客车的不同位置。加载重力加速度、碰撞波形和相对碰撞速度等参数到仿真模型中，最终得到不同相对碰撞速度下假人的头部、胸部、腿部损伤指标值。研究结果表明，相对碰撞速度越大，乘员的头部、胸部、腿部损伤指标值越大，相对碰撞速度大于60 km/h，部分乘员的头部和胸部会受到4级或4级以上程度的严重损伤；车体前部和后部座椅上乘员的加权损伤值（WIC）较中部座椅上乘员的加权损伤值更大；靠近挡风玻璃侧乘员的WIC比同排座椅靠近过道侧乘员的WIC更大。

以事故数据为基础研究事后风险状态，建立了基于改进深度森林算法的交通运行风险状态等级预测模型。首先分析了事故特征重要度，建立了基于极端梯度提升算法的事故特征筛选机制，引入贝叶斯参数寻优和十折交叉验证法实现了深度森林模型的超参数优化；同时设计了循环多粒度扫描方法和加权级联森林结构，获取了交通运行风险状态等级与事故特征的映射关系，建立了基于改进深度森林模型的交通运行风险状态等级预测方法。为了验证本文方法的有效性，与支持向量机、随机森林等方法进行了对比分析，实验结果表明：本文模型预测准确度为90.80%，roc曲线下的面积auc值为0.99，表现出了良好的预测性能和泛化能力，与对照实验相比，本文模型具有明显的优越性，且在实效检验中同样取得了良好的预测效果。

考虑电动汽车用户在途随机充电需求，基于随机充电行为及充电排队仿真构建了混合用户平衡模型。在电动汽车不同初始电量状态及市场占有率下，预测了网络平衡交通流和可能充电需求流的变化趋势。利用Frank-Wolfe算法和多标号算法，以Nguyen-Dupius网络为例，设计了电动汽车充电排队仿真的平衡交通流预测模型，本文研究结果可为交通管理者提供科学参考。

为合理预测考虑适用性的大跨桥梁主梁动态可靠性，利用主梁控制监测点的动态极值挠度信息，建立了多维Gaussian Copula技术、多变量贝叶斯动态线性模型（MBDLM）以及一次二阶矩（FOSM）方法相融合地考虑控制点变形失效非线性相关的大跨桥梁主梁体系动态可靠性预测方法。采用某大跨桥梁主梁3个控制监测点的动态监测极值挠度数据进行验证分析，研究表明：考虑适用性的控制监测点变形失效非线性相关的主梁动态可靠性预测值较不考虑控制监测点变形失效非线性相关性所得结果大，说明不考虑失效动态非线性相关性所得结果偏保守。

针对知识图谱中定义域值域约束补全问题，将其转化成链接预测问题并使用基于知识图谱嵌入模型预测缺失数据。针对定义域值域约束补全问题的结构，在两种基于翻译的知识图谱嵌入模型TransE和RotatE基础上给出了两种高效的约束补全方法DCaT-T和DCaT-R。特别地，为提升补全方法的预测性能，DCaT-T与DCaT-R方法均采用了两阶段的训练方法。实验结果表明，DCaT-T和DCaT-R优于类型预测方法SDType，DCaT-T方法优于同在TransE基础上实现的嵌入表示模型ConnectE类型预测方法，并且两阶段的训练方法能够进一步提高模型的预测能力。

为解决现有目标检测方法在检测无人机航拍图像中的交通目标时存在的水平包围框与目标真实轮廓贴合度较差、目标的水平包围框重叠度高导致相互抑制、目标发生旋转时，常规卷积操作的采样点落于目标之外等问题，在单阶段目标检测网络YOLOv3的基础上，提出了一种基于锚框变换的单阶段旋转目标检测网络（ATB-YOLO）。特征提取网络部分，设计了新的特征提取网络Darknet-53-Dense，使用Mish激活函数代替Leaky ReLU激活函数，并借鉴DenseNet网络使用拼接模块代替残差模块。针对检测头部网络，本文提出了一种锚框变换网络 （ATN），将初始的水平锚框变换为旋转锚框；并提出锚框对齐卷积 （AAC），在旋转锚框的指导下调整卷积操作的采样位置，提取锚框对齐特征图预测目标的旋转包围框和类别。实验证明，使用本文提出的特征提取网络进行检测，网络的检测精度提高了1.38%；本文提出的锚框对齐卷积AAC，相比常规卷积、可变卷积和锚框指导可变卷积检测精度分别提高了4.38%、4.24%和3.79%；与几种主流的旋转目标检测方法进行对比，本文方法在获得了与二阶段检测器相当的精度的同时，达到了21.2帧/s的准实时检测速度。

提出一种可靠的数字水印技术，首次对水印图像采用半色调和四叉树技术进行预处理，将内容的位置信息提取出来作为实际的嵌入值；载体图像进行离散小波变换（DWT），对高频子图进行\mathrm{8}\times \mathrm{8}分割和最佳离散余弦变换（DCT）操作；信息嵌入到DCT变换矩阵失真最小的位置。在提取水印时，通过系数矩阵最佳位置数据对的比较规则，准确提取出水印内容的位置信息，进而恢复水印图片。仿真实验分析表明，本文算法不仅能够提高水印的有效嵌入量和鲁棒性，而且在剪切、噪声、JPEG压缩和过滤等常规攻击中具备较强的抗攻击能力。

提出了一种水声海底地形地貌实时拼接与可视化方法，系统利用差分GPS定位仪和姿态仪获得声呐换能器载体的平移与旋转矩阵信息作为迭代初始参数，消除三维水声相邻帧图像配准过程中的迭代耗时和失配现象。通过配准矩阵将相邻两帧声学图像转换到同一坐标系后，在拼接之前将声呐数据网格化，获得插值点声学图像数据。为了生成声学图像可视化兼容数据集，对声学图像中的尖峰冗余点进行剔除，同时系统采用多线程并行处理和GPU三维图像渲染加速架构，均衡多个CPU核之间的负载，并利用GPU和VTK库对三维图像渲染加速。室内水池和湖试实验表明：该方法有效地实现了三维水声地形地貌的实时拼接与可视化。

为了提高识别蛋白质-ATP结合位点预测精度，提出了基于Inception架构的深度网络模型Inception_base，同时对网络模型和训练策略进行优化和改进，提出了新的网络模型Inception_evolution。通过两组数据集在该模型上测试，获得AUC分别为0.885和0.918，均优于其他对比机器学习方法。实验结果表明，深度学习方法可以应用于蛋白质-ATP结合位点预测问题中，该模型能够更精确预测蛋白质-ATP结合位点。

针对长期演进LTE网络上行干扰分类模型中噪声敏感、训练时间长的问题，建立了结合堆栈降噪自编码器与极限学习机的LTE网络上行干扰分析模型。使用上行干扰原始数据无监督地预训练堆栈降噪自编码（SDAE）提取高层抽象特征，并为极限学习机（ELM）分类器提供初始参数。该模型发挥了ELM收敛快和SDAE抑制噪声的优势，同时克服了ELM参数随机赋值造成的鲁棒性不足的问题。实验结果表明，该模型提高了LTE网络上行干扰分析的效率，并具有较强的鲁棒性。

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。

针对大规模多输入多输出正交频分复用系统复杂度高的问题，提出一种低复杂度维纳滤波信道估计算法。首先将大维度原位替换方法运用于最小均方误差算法，有效降低了多天线的运算复杂度，通过将二维维纳滤波拆分成时域和频域两次一维维纳滤波来减少运算量；同时，为了降低由两次维纳滤波噪声方差不同产生的估计误差，引入噪声方差中位值进行修正。仿真结果表明，与多种传统算法相比，本文算法运算量至少降低了20%，误码率至少降低了9%。

针对小麦联合收获机作业过程清选损失和籽粒含杂率“双高”的问题，开展小麦联合收获机清选作业参数优化试验，探究整机清选装置作业参数对清选损失率和籽粒含杂率的影响规律，确定清选作业参数的最优组合。基于气流场籽粒运动分析，建立了风筛清选系统的试验模型；对清选筛振幅、清选筛频率、风机风速和气流方向角4个参数进行了单因素试验和响应面回归试验，结果表明：风机风速是影响籽粒含杂率的显著影响因素，振幅、频率是影响清选损失率的显著影响因素。采用响应面试验方法，应用Design-Expert建立了清选损失率和籽粒含杂率的回归数学模型，获得了最佳工作参数如下：清选筛振幅为31 mm、清选筛频率为4 Hz、风机风速为12 m/s、气流方向角为26°。最佳参数组合的试验结果如下：籽粒含杂率为0.476%，清选损失率为0.438%，与理论计算的相对误差分别为7.8%和6.4%。

为改良退化草地，设计了一种多功能草地切根施肥补播复式作业机，可实现切根施肥、切根补播、切根施肥补播不同方式作业，解决了草地土壤坚实度高、残茬根系量大带来的切根阻力大、开沟入土难以及地表起伏不平、多坑洞石砾造成地轮滑移架空带来的播量不均问题，并进行了切根刀具刃口曲线优化和分层交错式覆土开沟装置及基于槽轮长度与转速同步控制的播量控制系统设计。优化得到，初始静态滑切角取40°，静态滑切角与极角的比例系数取—0.1时的正弦指数曲线为切根刀具最优刃口曲线；设计的分层交错式覆土开沟装置，采用破土刀齿破茬-种沟双圆盘开沟器开沟覆土-肥沟双圆盘开沟器压土成沟并覆盖种沟的工艺，实现草地低扰动开沟，田间试验结果表明，该方法能够实现稳定开沟，形成深47.3 mm、宽29.5 mm的肥床与深44.7 mm、宽19.9 mm的种床，且地表破坏率均值为14.2%，利于草地植被保护；设计的基于槽轮长度与转速同步控制的播量控制系统，通过采集机组左、右地轮转速频率信号进行比较，采用较大者控制槽轮转速与槽轮长度，实现播量与机组前进速度同步匹配与调节，Protues电路仿真结果表明，设计系统具备地轮转速频率信号比较、电机转速与地轮转速同步控制和传动比调节功能，有助于提高播量均匀性。本研究可为草地切根施肥补播复式改良机具设计提供参考与理论依据。

为了实现青贮饲料生产全过程信息化可追溯，研制了基于数字化农机装备的移动式物联网信息采集终端和基于ZigBee的青贮窖信息监测终端，利用多传感器采集了种植过程播种量、施肥量、施药量、植物生长量；贮制过程温湿度、氧气浓度、二氧化碳浓度、pH值，并将双终端植于青贮饲料可追溯平台底层，结合HACCP体系实现青贮饲料从种植地到青贮窖内发酵信息的全过程信息化采集与监测预警。该平台基于B/S架构开发，采用JAVA语言在.NET框架上开发，数据库采用SQL Server 2016，服务器采用的是阿里云2核4G和腾讯云2核4G。使用二维码作为标签信息，实现了青贮饲料生产供应链上全过程信息可追溯，同时系统具有质量安全预警机制，确保青贮饲料安全可靠。在统一数据库下开发了基于微信小程序的追溯平台，拓展了消费者溯源途径。系统试验于吉林省某青贮饲料生产企业，结果表明该系统能有效采集青贮玉米种植过程信息和青贮窖内贮制信息，物料损失率降至8%~10%。