以触月传感器触月压痕为研究对象，通过压痕的几何特征参数和触月压力，结合最小二乘法建立了采样区域表层月壤的承压模型，确定了表层月壤的软硬程度。应用3种模拟月壤（CE5_1、CE5_2、CE5_3），以相对密实度为依据，把模拟月壤整备为松软、中密和高密3种状态。共采集试验数据264组，每种模拟月壤的试验数据按照3∶2的比例随机划分为建模组和预测组。预测组中预测正应力与实际正应力的相关系数分别为0.985、0.965和0.971。结果表明，该模型可以对表层月壤的承压能力进行评估，用于判别表层月壤的软硬程度，为表取采样深度的确定提供参考。

采用计算流体动力学（CFD）方法对一台二/四冲程可变柴油机在二冲程工作模式下活塞烧蚀的现象进行了研究，分析发现气流运动导致混合气在活塞碗沿处发生燃烧，从而产生了局部高温和局部过高热负荷。设计了两种燃烧室结构形式，通过调整油-气-室的配合以改善燃烧状况，研究发现，增大燃烧室碗口直径可以减少向活塞碗沿上方扩散的混合气，增大混合气在燃烧室内部的扩散空间，从而避免了在活塞碗沿处产生过高热负荷；增大燃烧室凹坑直径则有助于在凹坑内产生涡流，促进混合气的形成，缩短燃烧持续期。模拟计算结果显示，相比于原机，在2800 r/min@46 kW工况下两种优化设计的燃烧室在活塞碗沿上的热负荷得到明显改善，功率分别提高了4.11%和1.96%。加工设计一方案并在相同工况下进行对比试验，结果表明，相对于原机，优化设计后的柴油机油耗降低了6.93%，排气温度降低了21.1 K，活塞表面状态良好，无烧蚀发生。

针对狭窄的丘陵山地耕作环境，设计了一种新型弓腰式移动底盘。该底盘的履带驱动装置能够被动自适应地形变化，亦能主动调整履带与地面的接触角度，提高履带的附着性能。首先，阐述了该移动底盘的机构设计和传动原理。其次，探究了履带在松软路面上行驶时土壤阻力和附着力大小的影响因素，分析了姿态变化与越障高度的关系，得到了该底盘在弓腰姿态时能够达到的最大越障垂直高度为241.53 mm。再次，通过纵向爬坡稳定性分析和折腰转向过程的几何分析，计算出最大爬坡度为41.23°、最小转向半径为1.297 m。最后，通过越障和机动性能试验验证了理论分析的可靠性。结果表明，所设计的底盘改变姿态后越障性能提高，具有较好的纵坡稳定性和灵活的机动性，能够满足复杂耕作环境中的作业需求，在农业、林业等领域具有广阔的应用前景。

针对不同焊缝等级之间磁记忆特征参数的模糊性导致的定量等级识别困题的问题，提出了基于粒子群优化模糊C均值聚类算法（FCM）的焊缝等级定量识别模型。以Q235钢预制未焊透焊缝试件为试验材料，进行疲劳拉伸试验，采用TSC-5M-32型金属磁记忆检测仪进行磁记忆信号检测，提取三维合成特征参数向量作为实验数据，同时将磁记忆检测结果与X射线检测结果进行对比以提供对照依据。考虑到FCM初始聚类中心随机确定，易陷入局部最优，同时人为设置权值m易导致聚类精度不高，引入具有全局搜索和高效运算能力的粒子群算法，对FCM的初始聚类中心及权值m进行优化。将FCM目标函数倒数的修正公式作为粒子群算法的适应函数，样本个体及权值m作为粒子进行编码，通过更新粒子速度和位置，获得全局最优聚类中心并将m收敛到最优解，建立了基于粒子群优化FCM的焊缝等级定量识别模型。模型验证结果表明，模型分类正确率达97.93%，可为实际工程焊缝临界状态识别和设备安全定量评价提供新思路。

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。

为了寻找高温稳定性良好且具备足够低温抗裂性能的硬质沥青作为高模量沥青混凝土的胶结材料，选取SBS改性沥青对6类天然硬质沥青进行复合改性，进而对复合硬质改性沥青、沥青胶浆、沥青混合料的低温性能进行全面考察。结果表明：经过改性后，沥青、沥青胶浆、沥青混合料的低温性能有了不同程度的改善；在众多低温性能的评价指标中，沥青胶浆的低温临界开裂温度（T_CR）与混合料低温弯曲的测试结果最具相关性，在进行高模量沥青混凝土胶结料选择时，应尤其注重对该项指标的考察。

从交通效率的角度出发，寻求两相位交叉口人均延误最小的过街方式，以车辆到达-驶离曲线为依据，结合韦伯斯特机动车延误模型，建立了非机动车传统过街、二次过街及机动车停车线后移3种延误模型。以人均延误为判别指标，描述了3种非机动车过街方式人均延误与车流流量的变化关系。通过对比3种机动车过街方式的交叉口人均延误，取延误最小者作为最优方式，为选择合适的非机动车交叉口过街方式提供了参考。

针对路径行程时间预测问题，提出了一种时空特征深度学习网络模型，结合卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM），并考虑了路段空间依赖、时序依赖以及粗颗粒度中的时间飘移问题，对下一时隙的路径行程时间进行了预测。利用哈尔滨市出租车轨迹数据为实验数据，比较发现基于时空特征深度学习网络模型比差分自回归移动平均模型在多个评价指标上均有提升，其中平均绝对误差（MAE）和R²指标分别提升了18.6%和22.46%。结果表明，本文模型的预测精度可达到90%以上，且效率处于同类模型的领先水平。

为了改善出租车行业高需求和低载客率的现象，本文对运营网约车合乘问题进行了研究。综合考虑车辆运输里程、乘客周转量、出行时间以及出行费用建立了单车辆合乘匹配数学模型。基于公平原则，考虑了司机和乘客双边利益，提出了一种费率计算方法。基于路径拟合度进行乘客聚类，以Dijkstra算法为基础提出了带有必经节点的分路段最短路径算法。算例结果表明：相比传统出租车运营模式，网约车合乘对于提高运输效率、降低运输成本具有显著效果。

为量化不同空间尺度建成环境对居民小汽车拥有行为的影响，构建了可捕捉自变量影响程度的梯度提升迭代决策树模型。同时，考虑了城市层和社区层两个尺度建成环境特征对小汽车拥有行为的影响，并以中国劳动力动态调查的全国抽样数据为例开展了实证研究。结果表明：3个层面变量中，个体层社会经济属性是影响小汽车拥有行为的最重要因素，影响程度为53.24%，而社区层建成环境特征影响程度（30.45%）高于城市层建成环境特征（16.31%）；对于各自变量而言，家庭收入是影响居民小汽车拥有行为的最重要因素（31.66%），且两个层面的建成环境特征对小汽车拥有行为的影响程度均高于1.5%。因此，为减少居民小汽车拥有量的增长，有必要同时从城市层和社区层两个层面优化城市建成环境。

为分析用户对网约拼车的选择偏好及不同定价环境下网约拼车市场规模的变化特征，采用RP+SP问卷调查方法，调研了上海市城市居民的行为偏好以及在不同网约拼车费用折扣、网约车费用提升、停车费用增长环境下用户的出行选择行为。利用巢式Logit模型标定了社会经济属性及定价因素对用户选择行为的影响。研究发现，女性、年龄在26~40岁、月收入在5000~9999元的出行者更倾向选择网约拼车出行。通过数值分析模拟了网约拼车费用、网约车费用、停车费用变化对网约拼车市场规模的影响，结果显示，单位网约拼车折扣、网约车费用增加、停车费用的增长会导致网约拼车市场规模分别提升1.03%、0.48%、0.16%，受访者对网约拼车折扣的敏感度更高。

为了克服厂拌热再生沥青路面水稳定性不足的风险，以水稳定为控制指标，在性能-费用模型的基础上优化其材料设计。首先，采用响应面法建立了沥青混合料回收料掺量、沥青含量、矿料级配与水稳定性的二次回归模型，构建了厂拌热再生施工全过程的生产施工费用模型，提出了基于性能-费用的再生沥青混合料材料优化设计模型。然后，结合遗传算法、线性综合评价方法，求取了优化的材料设计参数。结果表明：响应面法可以有效解决多因素影响规律的建模分析问题；沥青混合料回收料掺量、沥青含量、矿料级配对再生沥青混合料的水稳定性具有显著影响；以福银高速三明段为算例，相同水稳定性控制目标下的优化后费用较实际降低了26.7%，优化后的材料参数如下：沥青混合料回收料掺量为51%、沥青含量为4.61%、级配参数为0.445。

基于“U型套箍销接纵筋连接”技术，提出了一种新型装配式综合管廊。通过足尺模型静力试验，对新型装配式双舱综合管廊的承载能力、变形能力、构件开裂等力学性能进行了系统研究。结果表明：U型套箍销接纵筋连接性能可靠，试验加载到管廊设计荷载为435 kN时，装配式综合管廊结构未出现裂缝；在加载过程中，装配式综合管廊大跨径顶板经历了开裂、刚度退化和极限破坏3个阶段；在荷载标准值作用下，装配式综合管廊裂缝宽度和挠度均没有超过规范限值，满足正常使用极限状态要求；装配式综合管廊极限承载力为荷载设计值的3.71倍，装配式综合管廊的极限承载力满足设计要求，且有较大的安全储备。本文研究成果可为此新型装配方案的综合管廊的实际应用提供技术依据。

以抗剪连接度和是否脱黏处理为试验参数，设计了4根可拆卸预制装配式组合梁并研究了其在负弯矩作用下的力学性能。试验结果表明：①剪力连接度的提升可以改善可拆卸式组合梁在负弯矩作用下的抗裂性能，但是对其极限承载力和刚度影响不大；②对抗剪连接件进行局部脱黏处理可以改善可拆卸式组合梁在负弯矩作用下的力学性能，延缓裂缝的发展，并且对试件的刚度、极限承载力影响较小，且该处理对于完全剪力连接的试件改善效果更为明显；③可拆卸式组合梁在负弯矩作用下的转动能力依然有较大的提升空间，脱黏处理和抗剪连接度的提升都可以改善组合梁的转动能力，可以对此进行进一步的优化。

为研究下击暴流作用下双面球壳型屋面在平地及坡地地形中的屋面风压分布特性，基于相似准则制作了刚性缩尺模型，通过风洞试验研究了两种地形中模型所处流场位置的变化对其屋面平均风压系数分布及其最大、最小值出现位置和数值大小的影响。结果表明：平地随径向距离的增大，上屋面迎风面平均风压系数由正值转变为负值，最大负值出现在迎风面边缘处；下屋面迎面平均风压系数值逐渐减小，但始终保持为正。坡地随径向距离的增大，上屋面平均风压系数均为负值且负值逐渐增大；下屋面迎风面平均风压系数由正值转变为负值，且最大负值出现在迎风面边缘处。模型在风场中所处的位置及不同地形条件对其上、下屋面平均风压系数正负的转变，最大、最小值出现的位置及其数值等风压系数分布特性均有较大影响。

为了提高跨社交网络局部时序链路预测的精度和平稳性，提出了基于Hadoop的跨社交网络局部时序链路预测算法。该算法选取了6种跨社交网络节点相似性指标，采用Hadoop的核心组件MapReduce设计了一种并行运算模型，分割处理跨社交网络内的海量并行数据，降低了运算复杂度。运用基于MapReduce并行运算模型的局部时序链路预测算法和所选取的节点相似性指标，获得网络内点对间的预测分数值，实现了跨社交网络局部时序链路预测。实验结果表明，本文算法的预测精度较高，且能够保持平稳的预测状态，具有较好的综合预测性能。

针对熔解曲线图像中峰值分类的问题，提出了一种基于多尺度融合的卷积神经网络（CNN）分类模型。首先，将通过空洞卷积获取到的多尺度上下文信息与残差模块提取到的特征信息相融合，弥补了深层网络丢失全局信息的缺点。不同于传统卷积采用单一卷积核的方式，本文使用了一种卷积核的权值随输入而变化的动态滤波器，从而提高了网络学习的准确性。此外，为了提高模型的泛化能力，本文创建了熔解曲线的数据集，其中包括平衡数据集和不平衡数据集。将6个基于深度学习的分类方法与本文方法进行比较，结果表明本文方法在客观评价指标上明显优于其他方法。

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。

为了缓解大规模糖尿病视网膜病变（DR）筛查需求下医疗资源不足的问题，本文提出了糖尿病视网膜病变分期双分支混合注意力决策网络（BiRAD-Net）。该网络分为特征提取和分类两个阶段：在特征提取阶段，引入混合注意力机制抑制噪声，并设计了特征分级决策网络进一步优化特征质量；在特征分类阶段，设计了双分支分类器以及对应的损失，以减缓标签数据不足带来的影响，增强分类准确性。此外，在模型训练过程中应用迁移学习技术来提高模型的精度、降低训练所需数据量。在KAGGLE数据集上的实验结果表明：本文方法对糖尿病视网膜病变的各个阶段均具有较好的诊断能力，优于其他对比方法。

针对传统特征金字塔网络应用于全景分割领域存在的不足，提出了一种双向特征金字塔全景分割网络（T-FPN），解决了特征金字塔单向传递统一特征输出与全景分割双线任务特征需求的矛盾。根据图像前、背景的差异分析，按照前、背景分割任务的不同需求构建了双向传递路径。使用上采样自上而下传递加强前景特征，利用空洞卷积自下而上传播增强背景特征，以双向网络同时提取前景特征和背景特征，营造前、背景分割精度的动态平衡，从而提高全景分割的质量。在MS COCO和Cityscapes数据集上的实验结果表明，本文提出的双向特征金字塔全景分割网络在分割精度上优于现存同类方法，与使用传统特征金字塔提取特征的全景分割算法UPSNet相比，PQ值提高了0.47%。

为了提高文本游戏中智能体的表现性能，提出了一种基于孪生网络和深度后继表示的深度强化学习模型SADSR。首先，使用自然语言处理技术对文本信息进行处理，得到词的嵌入向量，有效地将文本信息转化为数字向量。然后，利用孪生网络分别对状态和动作信息进行特征提取，通过提取到的状态特征向量预测即时奖励，使用状态和动作的联合向量预测后继表示。最后，将后继表示与特定层的权重向量通过交互函数进行计算得到动作价值。实验结果表明：该模型可以有效对价值函数进行拟合，与目前的主流模型相比，SADSR可以将文本游戏中智能体的表现性能提高10%~60%。

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。

针对当前我国毒品检验实验室各自独立检验，且实验室之间没有任何信息往来，形成了大量毒品检验信息孤岛，障碍了毒品检验数据共享和串并案研判预警的问题，本文提出采用联盟链实现毒品检验的实验室数据共享，并分析了毒品检验联盟链共识算法。针对共识算法优化的问题，提出采用文化遗传算法对毒品检验区块链共识算法进行优化。首先，基于哈希函数改造了遗传算法（GA）形成高效的哈希遗产算法HGA。然后，引入文化算法对HGA进行改造，形成了高效的文化遗传算法（CHGA）。进而，结合Pareto多目标优化技术对CHGA进行改进，形成多目标优化高效文化遗传算法（PCHGA），并用PCHGA解决拜占庭容错共识算法的问题，形成多目标优化文化遗传算法的实用拜占庭算法PCHGA-PBFT，并以上述算法解决了PBFT的共识节点候选集和主节点选举的问题，获得了PBFT共识优化的可用算法。仿真实验结果表明，采用本文优化算法在共识节点集选优和主节点择优上达到了预期效果。

针对国内青贮玉米收获机籽粒破碎效果差、破碎率低，影响青贮饲料养分转化的问题，基于离散元法建立了玉米籽粒粘结接触模型，确定了其相应参数。结合差速籽粒破碎原理探索了破碎辊间隙、上下破碎辊转速对青贮玉米籽粒破碎率的影响规律，结果表明：上破碎辊转速为5197 r/min、下破碎辊转速（差速比）为3949 r/min、破碎辊间隙为3 mm时，玉米籽粒离散元模型粘结键的平均破碎率达到95.35%。在该上述试验条件下进行台架试验，结果表明，青贮玉米籽粒破碎率达到92.1%，其中75.3%的青贮玉米籽粒小于正常大小的1/4；19.5%的青贮玉米籽粒大于正常大小的1/4；仿真试验与台架试验相对误差为3.25%。试验符合青贮饲料的发酵和养分转化标准，为籽粒破碎技术和装备开发提供了一种新的研究方法。

针对农业机械试验场耐久试验设计不合理和分析不系统的问题，提出了一种适用于拖拉机疲劳耐久评估的加速结构试验设计方法。以构建加速结构试验设计最优化矩阵为核心，融合基于峰值超阈值（POT）模型的时域外推方法、求解最优矩阵的增广拉格朗日乘子法以及用于灵敏度分析的蒙特卡洛方法，并以标准试验场为例进行方法验证。结果表明：4种模拟工况求解的最优重复次数/圈数分别为0、1885、2392和241，组合试验总时长仅为134 h，加速系数达到3.2，损伤相对误差的平均值仅为23.14%，各项指标均优于传统的疲劳耐久性试验；与蒙特卡洛方法计算结果进行对比，模拟工况最优重复次数的误差均小于5%，验证了拖拉机耐久性加速结构试验设计方法的准确性、合理性和有效性。

为提高薄壁吸能结构的耐撞性，基于雀尾螳螂虾螯的微观结构，提出了一种新型含“人”字形仿生单元的多胞薄壁管结构。通过有限元模型仿真分析了不同碰撞角度θ（0°、10°、20°和30°）条件下，仿生单元高宽比η（单元高度A与宽度λ的比值）对薄壁管耐撞性的影响。结果表明：轴向（θ=0°）和小角度斜向（θ=10°）载荷碰撞条件下，仿生薄壁管均呈现渐进折叠变形，且θ=10°的薄壁管具有较大的比吸能E_s和碰撞力效率C_f，以及较小的初始峰值载荷F_p。通过复杂比例法评价了薄壁管的耐撞性，η值分别为0.6~1.0和1.5~1.7时的薄壁管具有较好的耐撞性，仿生单元高宽比η最优值为1.5。采用多目标优化方法和多目标粒子群优化算法对不同碰撞角度工况的薄壁管结构参数进行了优化，最优结果是壁厚t为0.75~1.2 mm、单元宽度λ为5.5~9.5 mm、初始峰值载荷为59.8 kN、比吸能最大值为13.28 kJ/kg，该薄壁管仿生设计方法和优化方法为吸能元件的轻量化设计提供了新思路。