针对运动型汽车造型风格与人机工效设计冲突问题，以某国产B级SUV驾驶舱布置优化设计为主要内容，首先基于人机工程学的汽车总布置方案的开发流程设定了初期布置方案；然后利用RAMSIS人机工程学建模仿真软件进行布置方案校核，针对发现的布置问题，提出在整车尺寸定义不变的情况下，通过参数调整、局部改进等措施调和汽车造型风格与车内乘员布置要求的矛盾；最后，通过车辆人机测试台架进行了主观评价试验验证。

针对发动机标定试验成本大、开发周期长等问题，提出一种基于粒子群算法优化的高斯过程回归（PSO-GPR）模型，用于处理非线性、复杂的发动机性能和排放预测，以提高试验效率。基于一款汽油发动机的点火角标定试验，结合间隔填充试验设计，通过模型使用少量的试验数据预测扭矩、比油耗、IMEPcov及HC、NO _x 和CO排放等发动机性能和排放参数，并引入R²、RAAE和RMAE对模型泛化能力进行评估。在此基础上研究了不同训练集数量对模型泛化能力的影响，并基于3种不同的机型对模型的普适性进行了验证。结果表明：PSO-GPR模型可以对发动机性能和排放参数进行预测，且精度优于传统的GPR模型和多元多项式回归（MPR）模型，同时该模型具有普适性，为减少发动机标定工作量提供了参考。

为满足液压机械臂工作时输出高刚度，碰撞时变刚度实现柔顺性，让机器人在不同工作条件和场景下具有相应的柔顺性，设计了一种兼具阀控泄漏量和浮动位的液压伺服柔驱机构。首先，介绍该关节结构和变刚度原理；其次，利用Amesim建立其动态仿真模型，确定阀控泄漏量和浮动位半径范围；然后，利用MATLAB/Simulink建立其刚度仿真模型，分析单个因素与关节变刚度的关系；最后，基于MATLAB拟合关节刚度多元非线性回归方程，并通过程序实现刚度初始散点和拟合四维曲线对比图。仿真结果表明：在保证较好的动态特性时，该柔驱机构刚度能在较宽范围内连续可调。

利用传统方法控制新能源汽车驱动系统时，没有调控速度偏差，产生了车速慢、车轮滑移率高、车辆质心位移不稳定和电机转矩高的问题，因此在空间几何约束条件下，提出了新能源汽车驱动系统协调控制方法。首先利用空间几何方法约束新能源汽车驱动系统模型，从中找出并修复故障；修复完成后分析新能源汽车在无协调控制时的系统动力频域，得到新能源汽车的角速度差会随着总输入转矩差的变化而变化的结论，在此基础上将新能源汽车的发动机转矩输送到变速器中，获取了驱动系统的传递函数，同时得到了驱动系统动力性下降的原因，以此为依据利用动态协调控制方法调控新能源汽车速度偏差，实现驱动系统的协调控制。实验结果表明，本文方法控制后，新能源汽车车速相对较快、驱动车轮滑移率较低、车辆质心位移稳定，电机转矩更低，由此证明了本文方法可以稳定控制新能源汽车驱动系统，稳定性能较好。

针对现有轨迹规划方法强制性的稳定性约束导致车辆避撞潜能得不到充分利用，进而无法为智能汽车在某些临界工况下规划出有效避撞轨迹的实际问题，提出了紧急工况的概念及界定方法，基于最优控制理论，综合了非线性车辆动力学模型、稳定域信息和环境信息，同时考虑车辆转向执行机构的饱和约束，开发了智能汽车紧急工况避撞轨迹规划方法。仿真结果表明，本方法能够准确规划出紧急工况下车辆临界稳定状态时的安全避撞轨迹，且在不同路面上均有良好的适用性，为智能汽车的避撞控制系统开发提供了有力的理论支持。

针对铸锻双控成型过程中多工艺参数的优选问题，提出一种改进粒子群算法优化神经网络融合有限元分析的成型工艺参数优选方法。首先根据成型工艺的特点，以金属液浇注温度、模具预热温度、充型速度、铸锻压力、保压时间5个工艺参数为输入因素，以铸件重量、表面缺陷、抗拉强度3个参数为输出指标，采用正交拉丁超立方设计进行试验，并将所得工艺参数作为训练样本，通过神经网络构建影响因素与优化目标间的非线性函数关系。再以神经网络的输出误差值作为粒子适应度，并采用改进粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值，构建工艺参数预测模型进行多参数寻优。通过CAE有限元仿真验证表明，该方法能够准确地获得成型过程中的最佳工艺参数组合。研究结果可为铸锻双控过程的工艺参数调整与优化提供参考。

针对交流电机的控制过程中，逆变器的干扰电压存在复杂的非线性特性，直接补偿逆变器互锁时间难以实现精确的电压输出控制，故一般需要对逆变器的干扰特征进行离线标定的缺点，应用了一种利用观测器自学习逆变器干扰特性并进行补偿的方法，无需离线标定，可以很好地获取逆变器的干扰特性，同时实现高性能的逆变器干扰补偿控制。通过将不同补偿函数在一台1 kW永磁同步电机上进行实验研究，验证了本文方法对逆变器干扰估计和补偿的有效性和准确性。

针对齿轮系统在初始设计阶段普遍存在的振动噪声突出问题，本文以某电驱动系统搭载的二级减速齿轮系统为研究对象，以传递误差波动量最小、啮合线方向振动加速度均方根值最小和啮合线离散点载荷密度最小为优化目标，以齿面修形参数为设计变量，采用NSGA-Ⅱ进行了多目标寻优。基于MASTA软件进行了加载齿面接触分析（LTCA），结果表明，相比于未修形阶段，经过微观修形优化后的齿轮系统啮合传递误差和系统传递误差波动量均大幅降低，齿面载荷分布更加均匀，最大接触应力和轴承座振动加速度幅值均显著降低，系统动力学性能得到整体改善。本文的研究思路和方法可为更广泛的齿轮系统优化设计提供指导。

针对现阶段难以量化评价自动泊车系统在狭窄环境内的泊车成功率问题，提出一种基于半实物仿真平台的自动泊车系统性能评价方法。首先，以最大化平行泊车和垂直泊车场景可行泊车起始区域为目标，基于圆弧-直线组合方式建立可行泊车起始区域边界和泊车过程最小侧向空间描述，并通过分割法计算出可行泊车起始区域面积。随后，建立自动泊车系统的半实物仿真平台，并利用Python脚本语言设计自动泊车系统的自动化测试框架，实现自动泊车系统的自动化测试。将基于半实物仿真平台自动化测试得到的实际泊车起始区域面积与可行泊车起始区域面积的比值作为自动泊车系统在狭窄环境内泊车成功率的量化指标，弥补自动泊车系统现有性能评价方法的局限性。最后，将某汽车零部件供应商的自动泊车系统作为测试对象，对所提出的性能评价方法进行了实践，结果表明：所提出的自动泊车系统性能评价方法可行高效，并且可对测试对象提出改进意见。

利用数值和实验方法，对NACA 0015机翼结构超声除冰系统进行了研究。针对覆冰双层板模型，通过全局矩阵法（GMM）研究了覆冰厚度和覆冰弹性模量对冰层界面剪应力集中系数（ISCC）和除冰频率的影响；同时，对压电激励器进行了参数设计，并应用阻抗曲线验证了设计结果的准确性。最后，根据NACA 0015机翼的几何特点，对压电激励器布置和除冰效率进行了研究，并开展了除冰实验，验证了NACA 0015机翼结构超声除冰系统的可行性，实验结果表明：该机翼结构的除冰功耗仅为传统电热除冰的16%左右。

为探究合流区多车交互换道条件下的交通安全状况，开展了合流区多车交互风险实时评估研究。考虑车辆动力学以及多车交互作用特性，构建了基于车辆物理状态层、多车交互层和风险概率层的贝叶斯分层风险实时评估模型。利用MCMC吉布斯取样法标定模型参数，采用后验预测p值、参数分位数变化检验模型参数的有效性，通过仿真分析评价模型的实时评估性能，采用k-means聚类法对多车交互风险进行分级。结果表明：模型参数BGR统计值均小于0.1，Durbin-Watson后验p值、正态性假设p值、检验分布对称性p值和峰度p值都接近0.5，说明该风险评估模型收敛且具有良好的拟合性，各级风险的AUC结果表明模型对低风险、较高风险及高风险的识别较为准确，性能较好。本文研究可对一定时段内的车辆运行风险进行评估，为驾驶决策提供参考依据。

为了准确检测高墩桥梁上部结构抗冲击性能，降低结构抗冲击性检测响应时间，提出一种强震作用下高墩桥梁上部结构抗冲击性检测方法。根据峰值地面的加速度和谱加速度，选择地震强度因子（IM）参数，构建高墩桥梁IM参数组件结构的IDA曲线，对结构动力特性进行分析。水平量化处理特征数据，利用不同抗攻击性状态所对应的曲率，定义损伤状态强震作用下的高墩桥梁上部结构抗冲击性，根据地震因子动力结构特征，对高墩桥梁上部结构进行抗冲击性检测。仿真实验结果表明，本文方法的响应时间在0.5 s以下，最大实验误差为0.0615%，具有较高的判别能力，能够快速准确地完成结构抗冲击性检测。

选取高铁常见PHC刚性桩-筏复合地基典型单元体，考虑刚性桩不排水客观特性，分别建立加固区与下卧层土体固结方程，并结合实例深层次揭示地基设计参数对固结特性的影响。研究结果表明：刚性桩-筏复合地基固结具有时变效应，填筑期主要受加固区固结速率影响，静置期主要受下卧层固结速率影响；置换率、相对加固深度和桩-土压缩模量比等设计参数对复合地基固结速率均有影响，临界范围分别为0.03~0.06、0.5~0.8和100~150；本文算法合理性得到验证，研究成果可为软土区高铁刚性桩-筏复合地基设计提供理论依据。

为探究超高韧性纤维混凝土材料（UHTCC）在交通荷载下的疲劳损伤性能，通过不同应力水平、频率下的单轴压缩试验得到了应力-应变曲线，结果表明：随着循环次数的增加，疲劳曲线呈疏-密-疏的3阶段规律，同时应变增长非线性程度逐渐增大。加载频率和应力水平的增加均会降低试件的疲劳寿命。在单轴压缩循环试验基础上建立本构模型，模型预测应力路径与试验结果吻合良好，验证了模型的正确性和适用性。以能量法为基础，采用耗散能指标评价UHTCC疲劳损伤程度，得到了初始损伤（2%左右）和疲劳损伤因子发展规律。此外，研究还发现在高应力比条件下疲劳开裂具有突然性。

为克服传统钢筋混凝土防屈曲支撑自重大、制作成本高及施工速度慢等众多缺点，亟需寻找一种轻型、高强、成本低、耗能大、便于安装、易更换的全钢防屈曲支撑。受其他学者对防屈曲支撑核心单元削弱的研究基础上的启发，本文结合分形Mandelbrot函数，利用MATLAB构思出一种新型的分形防屈曲支撑雏形；借助ABAQUS软件，对比分析了分形防屈曲支撑较传统屈曲支撑、分形屈曲支撑及传统防屈曲支撑的优越性；对部分界面及全界面约束型分形防屈曲支撑的分形维数、长宽比、宽厚比、间厚比及外约束钢板厚度各参数设计进行了对比分析，选出了最优耗能试件，并通过试验采集了一些真实数据对其加以验证，为后续工程加固研究与应用提供了理论依据和设计新思路。研究结果表明：分形屈曲支撑较传统屈曲支撑应力分散，端部连接处应力、位移亦较小，后期由于削弱部位在外力作用下多点逐渐屈服，耗能性较好；分形防屈曲支撑较传统防屈曲支撑（TR-0）耗能性良好，可提高5.11%~8.97%；全界面外约束分形屈曲支撑（FD-1）较部分界面外约束分形屈曲支撑（FD-2）的核心单元受力更加分散，滞回曲线较饱满，耗能效果更佳。

针对传统三维场景图像表面重建特征点匹配精度不高、计算复杂等实际问题，提出基于虚拟现实技术的三维场景图像表面重建算法。使用小波分解处理图像纹理信息，量化编码图像，并把视觉点和图像的间距作为度量值，挑选恰当临界值完成图像压缩，剔除三维场景图像冗余数据；计算图像中的启发式信息，更新信息素矩阵，运用信息素矩阵临界值明确像素点是否为图像边缘点，提取三维场景图像边缘信息；利用虚拟现实设备计算三维场景最小识别距离，推算理论图像投影值与实际投影值偏差，通过偏差值校准图像表面重建像素值，完成高精度三维场景图像表面重建目标。仿真结果表明，所提方法可有效捕捉三维场景图像中的关键特征，重建后的图像分辨率得到显著提升。

在无监督领域自适应迁移学习过程中，域无关特征导致模型分割性能下降，而目前并没有针对迁移学习分割模型有效的特征选择方法。为解决该问题，提出了一个基于最优传输的迁移学习通用特征选择模块，可以应用到多种无监督领域自适应图像分割模型中。该模块利用分割准确性加权最优传输选择两个域的最优样本子集，再将样本子集特征进行熵正则化最优传输，得到两个域特征相似性降序列表来去掉域无关特征。将通用特征选择模块应用到三种无监督领域自适应模型中解决新冠肺炎图像分割问题，均在一定程度上提升了模型性能。

由于目前已有方法未能提取击剑连续动作图像的邻域特征，导致图像分割结果不理想、抗噪性能较差、分割运算时间增加，针对此问题，提出了一种基于空间邻域信息的击剑连续动作图像分割方法，对人体轮廓线特征点进行自动提取，将组建关于特征点的自适应邻域几何特征协方差矩阵设定为特征点描述子，对各个描述子进行相似性度量，提取击剑连续动作邻域特征。然后，通过邻域特征在目标函数中增加空间约束项函数，利用像素的先验概率设定空间邻域隶属函数，同时加入核函数，优化击剑连续动作图像特征；通过隶属函数修正得到新的加权隶属函数，加强邻域信息聚类比例，完成图像分割。最后，进行了实验测试，经过测试可知，本文方法能够获取理想的分割效果，同时还能够提升抗噪性能，降低分割运算时间。

为了研究特征间的内在关系，提出了一种基于稀疏自编码器的无监督特征工程算法BioSAE对给定数据集进行编码，并猜想经过稀疏自编码器编码的新构造特征可以训练出更好的分类模型。使用来自TCGA的6种癌症类型的3494个甲基化样本进行了综合评估与实验，首先通过稀疏自编码器得到经过编码的特征，然后使用这些特征与原始的甲基化特征进行分析和对比。实验结果表明：在本研究进行的大多数建模实验中，经过BioSAE编码的特征均优于原始的甲基化特征。同时，将这一算法应用于一些其他领域数据集，如图像数据等，同样取得了相似的提升效果。

针对无线传感器网络中数据完整性和隐私保护难以同时兼顾的问题，提出一种低能耗支持完整性验证的数据融合隐私保护方法PPMLEC。PPMLEC将节点的ID号用节点的簇号与节点号组合的方式表示，将ID号隐性传输，同时利用哈希函数计算扰动值，对节点采集的数据进行扰动，提高数据的安全性，通过构造两棵融合树在基站进行完整性验证。实验结果表明：在没有能增加网络能耗的前提下，PPMLEC在通信量方面比现有的基于分布式认证的完整性保护方法降低了约4.7%，比DCSA方法降低了约9.5%。

针对全国毒品检验业务数据量大以及毒品检验大数据存储与共享效率效率低下的问题，提出了三链融合区块链拓扑结构，即由实验室雾节点组成一个可编辑的轻量级主链，每个雾节点敷设两个辅链：包括可编辑的现场快检区块链和可编辑的可扩展双子链，并在每个区块链中每个区块头扩展区域中引入Bloom Filter提升区块链数据查询效率，引入雾-链-云存储模式解决数据共享存储效率低下问题，减轻区块链上数据存储和高频访问的压力，构建高效毒品检验大数据平台。经仿真实验分析表明，采用三链融合区块链拓扑结构以及各类引入的区块链举措，适应了毒品检验数据共享的业务结构，并提升了数据共享存储效率和访问效率。

针对混合动力汽车发动机最优运行曲线（OOL）离线台架标定工作量大、且实际道路工况下难以获得最优转速问题，提出了混合动力汽车发动机最优运行曲线在线优化方法。首先，建立混合动力汽车仿真模型，并通过冬天城市工况下的仿真验证了模型的精度；其次，提出了基于带遗忘因子递归最小二乘（RLS）的目标梯度估计方法，利用实时数据实现了最佳运行曲线优化过程中比油耗目标梯度的精确计算；然后，提出了基于梯度下降的发动机最佳工作点在线优化方法，实现了发动机最佳转速的实时计算；最后，通过与传统标定方法的对比仿真，验证了本文方法的实时性和控制效果上的优越性。

当前对协同自适应巡航控制算法的研究主要集中在单车道纵向方向上，对横向控制考虑的很少，但实际车辆运动过程中转弯以及换道等场景必不可少。为此，本文基于Frenet框架对车队中单个车辆的动力学模型在横向与纵向两个自由度进行解耦。针对车辆的纵向控制问题，通过满足指数收敛条件来保证被控车辆对临近前车和首车的跟踪性，并通过sigmoidal函数来平衡跟踪权重。针对车辆的横向控制问题，采用李雅普诺夫方法进行控制算法设计。仿真实验结果验证了本文控制算法的有效性。

为解决六足机器人全方位行进中姿态的实时独立规划问题，分析了机器人行进规划与姿态规划之间的耦合原因，提出了一种基于机身等效连杆思想的模型，并以该模型为核心实现了全向三角步态和姿态控制。样机实验结果表明，基于本模型的控制算法可在STM32F407微控制器中实时解算，闭环姿态控制的调节时间比传统双PI控制方法缩短了约80%。

针对在长江中下游稻油轮作区秸秆量大、现有油菜直播机采用传统翻垡方式导致秸秆埋覆率低、回垡立垡现象突出的问题，提出了基于土垡先抬、后扣的侧边翻埋工艺方案，设计了一种与油菜直播机配套，能实现高茬水稻秸秆工况下的土垡侧边翻扣功能的扣垡犁。分析了扣垡犁主要结构和工作过程，构建土垡扣垡阶段力学模型，明确了扣垡犁的扣垡方式，确定了实现扣垡功能的扣垡犁宽深比为1.5~1.96。基于扣垡方式，确定了犁体曲面主要结构参数，并开展了作业阻力分析。扣垡犁田间作业性能表明，扣垡犁较优参数如下：犁铧宽度为150 mm，耕深为180 mm，此时扣垡犁作业阻力为5.54 kN，扣垡率为92.25%；扣垡犁与翻垡犁田间对比试验表明：扣垡犁相比翻垡犁扣垡率提高了34.54%，作业性能优于翻垡犁。以犁旋组合式油菜直播机为试验平台，扣垡犁较优参数下开展田间验证试验，结果表明：作业后地表平均秸秆埋覆率为91.41%，厢面平整度为16.22~21.05 mm，碎土率均高于90.89%，满足油菜种床耕整要求。该研究可为油菜直播秸秆翻埋装置和扣垡犁体曲面设计提供参考。

由于茶园空间分布零散、形状不规则、与周围植被光谱特征接近等原因，从卫星影像中提取茶园非常具有挑战性。针对这一问题，本文研究提出了基于随机森林特征选择方法和Landsat-8 OLI影像进行茶园提取的技术路线，以浙江省安吉县为例，采用春、秋、冬季Landsat-8 OLI影像作为主要数据源，利用随机森林对茶园影像特征进行重要性评估、排序和特征选择，设计了单季节初始特征集、单季节优选特征集、多季节优选特征集，并进行了9组茶园提取实验。结果表明，融合了特征选择和多季节信息优势于一体的多季节优选特征集具有最好的性能表现，其精度如下：生产者精度为87.5%、总体精度为92.4%、Kappa系数为0.897。本文提出的技术路线充分发挥了其在提高遥感分类精度和降低维度等方面的作用，实现了对空间分布离散、形状欠规则的茶园的有效提取。