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。

针对隧道式锚碇的力学特性，将国内外对夹持效应、破坏机制和稳定性、承载能力、地震作用下的动力响应4个方面的研究成果进行了综述。隧道锚（TTA）在夹持效应作用下可以抵抗主缆传来的巨大拉拔力；在夹持效应基础上可以推导出其承载能力计算公式，而围岩力学参数、锚塞体的楔形角、埋深等因素会对其承载力有不同程度的影响；隧道锚的破坏是自锚塞体底部与围岩的胶结面起，呈喇叭状向上发展；在地震作用下，隧道锚的前锚面的变形大于后锚面。结合已有的研究内容，对隧道锚力学特性未来的研究方向进行了展望。

首先，采用Hybird III假人和CHUBM人体模型搭建了50 km/h速度下正面100%刚性壁障虚拟碰撞仿真平台。然后，建立了Hybird III假人座椅在A位置与CHUBM人体座椅分别在A和B位置的整车碰撞有限元模型，并对3种情况下驾驶员的头部、胸部及大腿损伤进行了对比分析。结果显示：座椅A位置的Hybird III假人和座椅B位置的CHUBM人体动态响应具有较好的一致性，不同座椅位置下的CHUBM人体的头部、胸部损伤均比Hybird III假人的高；CHUBM人体在座椅A位置的损伤比B位置的要高，同时肋骨发生了骨折现象。研究结果表明：CHUBM人体模型具有更加真实的人体解剖和仿生逼真度，对汽车约束系统的安全性评价要求更高，可为汽车安全性设计提供相应参考。

为了精确地估计锂离子电池的健康状态（SOH），提出了一种基于道格拉斯-普克算法和极限梯度提升（XGBoost）算法的方法。首先对每组电压数据进行预处理，利用道格拉斯-普克算法对每次循环的恒流充电电压曲线进行矢量压缩；在此数据的基础上，运用XGBoost算法建立锂离子电池退化过程模型并估计SOH。对比实验结果表明，所提方法可有效压缩电池电压曲线、降低网络训练数据维度，同时具有较高的预测精度和较快的运行速度，可实现锂离子电池SOH的快速准确估计。

考虑了复杂系统各单元间的故障影响，分析了各单元间故障的关联关系，通过Copula量化解析结构模型（CNISM）得到关联单元之间的相关参数，建立了单元间故障关联矩阵，确定了初始聚类模块。用模块聚合度、耦合度作为数值量化指标，构造了复杂系统单元故障聚类数学模型的目标函数。使用分组遗传算法（GGA）对目标函数进行优化，确定了最佳聚类模块。最后，对某加工中心系统按以上逻辑进行了子系统故障模块分类。

为研究动臂塔机在卸载冲击条件下的动力学行为，提出了基于非参数模型的起重机虚拟样机建模方法和起重机防后倾试验方法。通过液压防后倾装置特性试验和卸载器卸载试验，建立了描述液压防后倾装置阻尼特性的非参数模型和卸载载荷的激励函数。将动臂塔机刚柔耦合模型与通过单元试验建立的非参数模型集成为起重机虚拟样机模型，进行了系列卸载工况仿真。采用遥操作方法实施了动臂塔机防后倾试验，通过系列载荷试验验证了该仿真模型的有效性。通过虚拟仿真预测了极限卸载工况下起重机结构的动态响应，为起重机关键结构设计提供了定量依据。

采用新设计的圆坑修复法对5Cr5MoV冷作模具钢开展了修复试验，并采用扫描电子显微镜（SEM）对修复区微观组织进行了表征，绘制了修复区显微硬度分布图。基于修复区最大硬度、最小硬度和基体硬度，提出了铸造模具钢的修复效果评价参数—波动系数n。试验结果表明：圆坑直径为20 mm时，修复效果最佳。

为了探究快速路合流区主线的安全性，首先结合交通数据和有关研究，运用统计学方法分析了内侧车道和中间车道的平均速度与事故率的关系。接着，结合平均速度-事故率、Greenberg和Underwood模型，分别构建了交通密度k较大和较小时内侧车道和中间车道的事故率-交通密度模型（AR-k）。然后，从定性和定量的角度依次分析了两车道的k和累计车辆数n对交通安全的影响，结果表明，无论在哪个车道以及k较小或较大，n和k对AR都存在着较大的影响。最后，从控制合流区交通量和限制车速两个方面提出了改善交通安全的措施。

针对匝道合流冲突的问题，分析了合流区车辆换道特性及运动轨迹，提出了满足车辆合流需求的车辆安全间距计算模型。首先，将其纳入可变限速的控制框架中，运用模型预测控制方法，建立了网联环境下合流区可变限速协调控制方法和模型。然后，利用元胞自动机搭建仿真环境，实现了网联车在上游控制区的速度协调控制。最后，将匝道与主道车辆到达率按照低、中、高进行27个场景的设置，选取交通量、速度、密度、行程时间作为评价指标，通过仿真分析了控制策略下的合流区交通状况。仿真结果表明：匝道车辆到达率会影响控制策略的实施效果，低密度时，效果不显著；中密度时，控制策略优势得以体现；高密度时，策略失效。

面向网联汽车渗透率达到100%的环境，为了生成更多合理的绿灯切断决定，提出了一种新的单点全感应式信号配时技术。定义了绿灯切断决策区和扩展车长的概念，综合考虑了导向车道的长度、数量以及绿灯切断决策区内网联汽车的数量、位置、车身长度、速度等因素，建立了扩展车长转化率计算方法。在此基础上，评估了机动车相位的交通需求，设计了单点全感应逻辑。选取城市干路相交的典型四路交叉口，利用Vissim和Python创建了仿真试验环境，通过D-最优设计生成试验方案，为新技术交叉口和传统技术交叉口共提供了162 000个试验场景。试验结果显示，相比于传统技术，采用扩展车长转化率推荐阈值的新技术能够降低交叉口车均延误，交叉口的交通负荷等级越高，降幅越明显。

针对传统预测方法对城市下穿隧道进行行车安全预测时，没有全面分析车辆行车安全的影响因素，存在行车安全预测精度低和预测结果不稳定的问题，本文提出了基于边缘智能的城市下穿隧道车辆行车安全预测方法。首先，构建一个边缘智能深度学习模型，对行车数据进行获取和处理，分析行车安全的影响因素。然后，根据分析结果，对城市隧道不同交通流状态下行车时的交通冲突进行了预测。最后，通过仿真对比了该方法与两种传统机器学习算法的预测性能。结果表明，本文方法能够预测交通事故发生的风险性，对城市下穿隧道行车安全预测的精度在90%以上，较传统方法具有更高的准确度。

针对当前大型停车场的车位引导系统派位随机、控制策略不清晰、系统利用率低等技术难点，基于用户最优策略建立了用户最优模型，基于系统最优策略建立了系统最优模型，找寻出两种策略分别适应不同时段的特征规律，建立了新型双层优化模型。通过仿真实验验证了本文优化模型具有更好的流量适应性、更短的停车时长和最大的泊位周转率（6.53），本文研究成果可应用于交通枢纽大型停车场控制系统。

针对现有交通场景中目标检测方法精确度较低、对设备性能要求高的问题，提出了一种基于改进YOLOv3网络的目标检测方法。针对完全交并比函数在特殊情况下对预测框与真实框重合程度衡量不准确的问题，对其进行改进，提出了一种新的交并比函数PIOU，提升了检测精度。通过增加检测尺度，实现了特征图细化和增强深、浅层语义信息融合，达到增强小目标检测能力的目的。通过添加SE注意力机制模块，使模型更重视学习重要通道的特征信息；通过融合局部特征与全局特征获得新的特征图，进一步提高了检测精度。针对数据集特性提出了M-YOLT增强方法，改善了小目标检测性能。通过对网络进行结构性通道剪枝降低了设备性能要求，并采用Matrix NMS替换NMS以提升检测速度。实验结果表明：改进的方法在改善检测效果的同时降低了检测时间，在KITTI数据集上的测试达到最高88.4%的mAP，比原始YOLOv3提升了6.3%；或在保持86.3%mAP的情况下使平均检测时间下降至8.6 ms。该方法在对设备硬件要求较低的情况下能够实现较好的检测效果。

针对早期修建的低等级混凝土护栏防护能力与现阶段交通流不匹配的问题，提出了一种可直接设置在混凝土护栏表面的复合材料新型护板，改造形成组合式护栏。建立车-护栏有限元模型，分析了组合式护栏的防车撞性能，并与既有混凝土护栏进行对比。结果表明：在小型客车、中型客车碰撞下，组合式护栏的缓冲、导向性能并未受到影响，各项指标优于既有混凝土护栏；在大型货车碰撞下，既有混凝土护栏无法有效抑制侧倾，车辆发生翻车；组合式护栏能克服侧翻顺利导向，驶出角仅为0.32°；改造后的组合式护栏防护能量达到290 kJ，防护能力是改造前的1.8倍。

针对连续密级配沥青混合料AC-13、沥青玛蹄脂碎石SMA-13以及6种多孔沥青混合料（PAC-16、PAC-13a、PAC-13b、PAC-13c、PAC-10和PAC-5）开展了不同荷载频率和温度下的动态模量试验。试验结果显示：沥青混合料的动态模量随着加载频率的增大而增大，随着温度的升高而减小，变化幅度均呈逐渐减小趋势；相比空隙率为20.3%的PAC-13b，SBS沥青AC-13和SMA-13混合料的动态模量分别平均增加了196.8%和125.1%；空隙率相近的情况下，多孔沥青混合料的动态模量随着公称最大粒径的增大略有增大；公称最大粒径相同时，空隙率减小了1%，多孔沥青混合料的动态模量平均增加了约15.8%。基于时-温度等效原理，构建了移位因子与温度的关系表达式，利用Sigmoidal模型推导计算了混合料动态模量的主曲线；综合考虑了加载频率、试验温度、沥青黏度、混合料体积特性及集料级配等多个因素的影响，建立了适用于不同级配沥青混合料动态模量的预估模型，预测值与实测结果具有较高吻合度，说明该模型能够应用于沥青路面的结构设计和分析。

为探究导电沥青胶浆及混合料裂缝附近区域的导电升温效应，制备了不同配比的导电沥青胶浆及混合料，进行了导电愈合试验，利用红外摄像仪测定了导电沥青胶浆和沥青混合料裂缝周围的温度场。采用图像处理技术定量分析了导电沥青胶浆裂缝愈合水平，同时探讨了沥青混合料的反复愈合性能。结果表明：导电沥青胶浆及混合料温度均随通电时间线性升高，升温速率与材料电阻率呈指数函数关系；导电沥青胶浆及混合料裂缝附近区域温度明显高于其他区域，局部升温明显，局部高温有利于实现裂缝定向愈合；沥青混合料反复愈合水平随断裂次数的增多逐渐降低，愈合温度和通电时间对反复愈合水平具有显著影响；利用愈合前、后电阻率比值可估计导电沥青混合料的愈合效果。

现有路堤挡土墙稳定性计算方法，均先假定墙后土体破裂面的位置，按照对应的公式计算出破裂角θ，再与假定的破裂角对比以确定计算结果。当挡土墙高度H变化时，应分别采用破裂面交于荷载外侧、内侧、中部的计算公式，所得θ值在高度的某范围内不唯一或无解，造成假设不成立，无法判断破裂面的具体位置，也就无法计算挡墙的最大主动土压力。针对上述问题，本文提出将挡土墙上的车辆荷载换算为土柱时由矩形荷载改为梯形荷载，使之更接近墙后土体性质，并推导出新的破裂角计算公式。分析了梯形荷载与水平线夹角{\phi }_{\alpha }的取值范围，使修改后的公式更具普遍性和适用性。通过改变路基宽度、墙背倾斜角度、边坡高度、坡率等路基参数，经过与规范计算方法对比和实际案例分析，表明采用修正后的计算公式判断破裂面的位置时具有唯一解，验证了修正后公式的正确性和合理性。

结合变分法基本原理和系杆拱结构变形后相互作用的特点，提出了实用的偏心距增大系数计算方法。通过工程案例分析，将本文计算方法与桥梁规范方法、有限元方法的计算结果进行对比，结果表明：规范方法的计算结果最大，本文方法的计算结果较大，有限元方法的计算结果偏小，本文方法的适用范围较广且具有安全性；悬链线、抛物线、圆弧线和两端带约束的直杆的偏心距增大系数计算有较大区别，与系杆拱的约束条件及荷载形式有关。

为解决当前深度残差网络模型训练缓慢的问题，设计了一种新型的残差结构。与典型的残差结构相比，该结构仅含有一个Batch Normalization和ReLU模块，通过减少网络训练过程的计算量降低了耗时，提升了模型训练速度。在常用的CIFAR10/100图像分类数据库上进行了对比实验分析，以该方法构建的深度为110层的网络CIFAR10分类错误率为5.29%，CIFAR100分类错误率为24.80%，典型的110层深度残差网络分类错误率分别为5.75%和26.02%；在训练耗时方面，该方法平均周期耗时为133.47 s，典型的残差网络平均周期耗时为208.26 s，提升了35.91%；结果表明，该网络结构在保证分类性能的基础上极大地提升了训练速度，具有较好的实用价值。

为及时发现数据流中的异常数据、降低网络潜在威胁，提出了基于谱聚类的高维类别属性数据流离群点挖掘算法。分析了数据流具有有序性、高速性和高维性等特征，并探究了离群点的主要来源；利用属性权值量化方法，引入信息熵，将具有较强关联性的数据流合并，进而对数据流进行降维以减少干扰；采用谱聚类算法设置关键尺度参数，通过亲和矩阵计算样本与目标之间的距离，将谱聚类变换为无向图分割问题，获取特征矩阵，提取显著的离群点特征；使用距离挖掘方式，在数据流中加入数据块，判断两个邻近数据块之间的概率分布情况，设定滑动窗口，获取数据与滑动窗口间的距离，再与设定的阈值做比较，将离群点加入到集合中完成挖掘。仿真实验结果证明，对于不同大小和不同维度的数据流，该算法所需的执行时间分别在42 s和40 s内，对于数据流大小和维度具有较好的伸缩性，且挖掘出的离群点数据与实际相符。

针对数据稀疏的云冈石窟语料库，通过人工对语义规则的认识实现数据稀疏的补全，一定程度上影响了后续工作的准确率，为此，本文提出了考虑数据稀疏的知识图谱缺失连接自动补全算法。通过设置数据的邻域结构，构建了基于数据稀疏的知识图谱嵌入表示模型，用于抽取数据关系，采用长短时记忆网络模型自动补全变长序列中的缺失数据，实现了知识图谱缺失连接的自动补全。最后，将该算法应用于云冈石窟知识图谱的构建，从实验结果可以看出，在同一数据库集上，考虑数据稀疏的知识图谱缺失连接自动补全算法的准确率高达95.4%，远高于其他传统补全算法。

针对Ball k-means（BKM）算法对初始化中心敏感、求解精度不高的问题，提出了一种基于多球分裂的增量式k-means聚类算法。该算法利用BKM需要记录各球聚类半径的特点，从给定的初始聚类中心个数开始，按照固定步长一次性产生多个增量聚类中心，直至得到k个初始中心。本文算法避免了所有n个s维数据之间的距离计算，在不增加空间复杂度的前提下将传统增量聚类中心选取的计算量由O(n^{\mathrm{2}}s)降低至O\left(k\mathrm{l}\mathrm{o}\mathrm{g}k\right)（k<n）。在8组UCI数据上与k-means、BKM、IK-+以及3个典型增量聚类算法的对比实验结果表明，本文算法降低了BKM的初始化敏感性，解的精度提升了37.15%~66.92%，是对比增量算法中唯一能够提升k-means效率的算法，且随着聚类个数的增加，效率优势更加明显。

为利用种群历史信息更有效地处理动态多目标优化的环境变化问题，提出了一种基于卡尔曼滤波预测并修正种群中心点位置的动态多目标优化算法。当环境变化后，利用卡尔曼滤波预测模型结合上一时刻的中心点预测当前时刻的种群中心点，使用近似理想Pareto最优解集中心点对该预测值进行误差修正，并基于修正后的中心点生成新的个体以重新初始化种群。为增加种群多样性，在算法运行期间从搜索空间随机生成5个新的个体，并随机替换当前种群中相应数量的个体。将本文算法与其他动态多目标优化算法在多个测试函数中进行了对比实验，结果表明，本文算法在整个进化过程中，改进的逆世代距离（MIGD）值都相对比较小，逆世代距离（IGD）值总体上比对比算法小，计算耗时与对比算法相当。

为了以较少的计算代价获得更好的角度估计性能，提出了一种用于多输入多输出（MIMO）雷达波达方向（DOA）估计的波束空间共轭旋转不变技术（ESPRIT）算法。首先，利用降维变换将接收数据转换至低维空间。然后，利用信号的非圆特性构造虚拟阵元数加倍的扩展数据矩阵，再进行波束空间实值化处理。最后，在波束空间中构造扩展实值导向矢量的旋转不变关系，从而获得目标方位的估计。与传统的ESPRIT算法相比，本文方法可以大大提高角度估计性能，并且可以显著减少计算量。

在基于无线传感器网络（WSN）的目标跟踪系统中，为了合理地制定节点之间的协作方式，在保证目标跟踪精度的同时减少节点的激活时间、平衡节点的能量消耗、延长网络的生存期，提出了一种根据节点剩余能量和PCRLB信息组建动态簇的节点调度算法。首先，利用粒子滤波的方法预测目标在下一时刻的位置，根据预测位置和预测协方差矩阵确定目标在下一时刻的椭圆区域，从而确定下一时刻的候选节点区域。然后，在候选节点区域，根据节点的剩余能量和PCRLB信息选择部分传感器节点组成动态簇对目标进行跟踪。仿真结果表明，本文算法不仅能够降低跟踪误差，而且可以平衡节点的能量消耗，延长网络的生存期。