为研究不同灰分等级润滑油对汽油机颗粒捕集器（GPF）耐久性能的影响，本文基于快速老化试验，分析了灰分累积对发动机转矩、油耗、背压、过滤效率、气体污染物转化效率以及储氧性能的影响。结果表明：润滑油灰分等级越高，加载在GPF中的灰分越高，灰分的捕集率也越高；灰分累积会使发动机动力性能和GPF催化性能都有所下降，但一定量的灰分可以提高GPF的过滤效率，降低PN的排放。

针对当前方法对电动汽车充放电协同调度存在调度时间长、调度的精准度低以及功率能耗大的问题，提出了应用自适应遗传算法的电动汽车充放电协同调度方法。首先，通过对电动汽车的充电预测，合理规划电动汽车的充电设施，并以此为基础，提出了相关约束条件，建立了电动汽车的充放电协同调度模型；然后，通过自适应遗传粒子群算法对模型进行了求解；最后，通过计算结果，完成了电动汽车的充放电协同调度。实验结果表明：本文方法在进行电动汽车充放电协同调度时，调度时长短、精准度高且所需的功率能耗小。

针对旋转机械故障诊断算法大多面向有标签的数据，且参数多需要人为设置的问题，提出了一种面向无标签数据、参数自适应化的二次异常识别加聚类的无监督诊断算法。该方法通过改进经验小波变换和拉普拉斯分值算法对信号进行特征提取和选择，并采用二次异常识别结合改进模糊C均值聚类的无监督方法进行故障识别。通过电主轴转子系统故障数据验证，所提方法诊断精度可达93%，与传统无监督诊断方法对比，具有良好的准确性和鲁棒性。

针对在滚动轴承的故障诊断中数据的不平衡分布会降低模型诊断能力的问题，本文提出一种首层拥有大尺度卷积核的一维卷积神经网络（WKFL-1DCNN）。WKFL-1DCNN首先使用较大的首层卷积核提取故障特征，并在交替的卷积层后添加批标准化（BN）层来调整数据分布；然后使用类平衡损失函数代替交叉熵损失函数来抵消数据不平衡分布给网络造成的影响。实验表明，本文所作改进能够有效提升WKFL-1DCNN在不平衡故障诊断中的表现，其故障诊断能力优于其他对比算法。

针对雷诺平均N-S方程中涡粘模型对分离流动预测精度这一关键问题，开发了基于人工智能数据驱动机器学习算法，克服了传统涡粘模型对分离边界层流动预测过于依赖经验参数等问题，并提高了数值模拟精度。根据影响湍流演化的物理机理，通过将涡粘模型计算分离流动的计算结果作为基准，选取多个由平均流状态表征的变量作为输入变量，以高阶雷诺应力模型计算结果构建高保真度数据库，并将雷诺应力进行分解的6个变量作为输出变量，建立基于随机森林回归的由基准流场到高保真度数据的映射关系和预测模型。结果表明：预测模型对分离流动的预测精度都有明显提高。

采用超声冲击对铝合金2024-T4搅拌摩擦焊焊缝进行处理，对冲击前后试样进行残余应力、微观组织、显微硬度和疲劳性能的对比分析。结果表明：超声冲击处理之后，试样的表面引入残余压应力，平均残余压应力可达263 MPa；试样经过超声冲击处理表层组织得到细化，变形层深度可达50~70 μm，表面硬度由175 HV提升到235 HV；超声冲击处理的试样疲劳寿命明显提高，超声冲击试样是未冲击试样疲劳寿命的1.72~2倍，疲劳裂纹萌生的位置由表面转移至强化层以下的亚表面。

为更准确描述道路中前后相邻车辆的跟驰交互行为，利用其与某些微观粒子的热力学表现的相似性，构建车辆跟驰模型。通过系统相似性分析，将车辆类比为狭长管道中的微观粒子，将复杂的车辆跟驰交互行为简化为后车不断寻求与前车保持需求安全距离的动态过程，建立不同情况下的需求安全距离表达式。通过对适用于惰性气体体系热力学分析的Lennard-Jones势函数的数学推导，明确其各变量对势能的影响关系，分析了现有的分子跟驰模型存在的问题。参考Lennard-Jones势函数构建了车辆相互作用势函数，考虑了车道边界产生的道路壁面势的影响，提出了基于Lennard-Jones势的车辆跟驰模型。仿真测试结果表明：对比已有的分子跟驰模型和IDM模型，该模型得出的车辆加速度结果与实际数据的平均绝对误差与均方根误差更低，证明基于Lennard-Jones势的车辆跟驰模型对真实车辆的跟驰行为具有更好的拟合效果。

针对雪天低附道路下的车辆高速换道安全问题，提出了一种智能汽车高速安全换道自动驾驶策略。基于典型交通事故案例，研究了车辆雪天高速换道安全特性。构建了Gaussian分布换道轨迹模型，利用决策树和分层加权评分，提出了适应不同驾驶模式的车路协同安全换道决策和路径规划方法。基于PreScan再现交通事故场景，验证低附路面下车辆高速换道智能驾驶策略。仿真结果表明：提出的自动驾驶决策规划机制可有效避免交通事故的发生，可为智能驾驶决策系统开发提供参考。

为探索城市建成环境对居民通勤时间的非线性作用，以南京为例，构建了包含个人家庭属性、通勤出行特征和交通小区建成环境的梯度提升决策树模型。结果显示：三类属性中，居民通勤出行特征对通勤时间的累计影响程度最大（52%），建成环境影响次之（38.88%）；建成环境指标对通勤时间的非线性作用显著，其中，区域用地混合度和居住用地占比都显现出显著的阈值效应。研究可为后续精准化城市区域规划和设计提供科学的理论与依据。

为使车辆在运行过程中能根据乘客即时需求灵活调整线路，提出了一种定制公交动态响应方案。使用节点插入算法为乘客确定备选线路，考虑迟到乘客处理和线路运营收益计算等实际问题。实行“人等车”的机制，合理利用乘客可接受的等待时间，减少误车情况的发生，杜绝拒载现象，保证服务公平性。以河北省雄安新区的定制公交网络验证了模型及算法的有效性，研究结果表明：该方案能在满足乘客时间窗和保障公交运营商收益的前提下，有效应对乘客迟到的情况。

基于复杂网络理论，本文将地铁、公交实际运营特性考虑其中，构建了加权复合网络，提出“出行成功率”与“绕行系数”两个鲁棒性评价新指标，以及更贴近于实际的2种新型攻击方式A与B。通过仿真实验，统计在蓄意攻击、随机攻击2类攻击策略的3种攻击模型下，加权复合网络评价指标（网络效率、最大连通子图率、绕行系数以及出行成功率）的变化情况，分析复合加权网络分别在蓄意攻击与随机攻击下，对上述3种攻击模型的鲁棒特性。结果表明：受到蓄意攻击时，绕行可达方面，复合网络对新型攻击方式A与B的鲁棒性能高于传统攻击方式；出行成功率方面，复合网络对新型攻击方式A的鲁棒性高于对传统攻击方式与新型方式B的鲁棒性。随机攻击下，绕行系数方面，复合网络对3种攻击模式呈现出的鲁棒性交替变化；出行成功率方面，对3者的鲁棒性为：新型攻击方式A>新型攻击方式B>传统攻击方式。

为实现一带一路通道内物资的高效互通并带动沿线城市的经济发展，本文对一带一路沿线配送中心的选址进行了研究。考虑配送中心受城市间经济发展的吸引作用及投资运营成本因素，基于场论和拓扑结构定量化计算方法，建立了一带一路沿线配送中心选址效用函数，采用熵权法TOPSIS进行参数标定和计算，以效用最大化为优化目标求解最优化选址方案。结果表明：模型兼顾配送中心的拓扑吸引作用和对一带一路沿线多种运输方式的衔接作用，实现了总成本的最小化。本模型应用于一带一路沿线配送中心的选址，得到最优化的配送中心数量和位置布局，有利于完善一带一路沿线的运输网络布局，提高运输效率，降低运输成本，实现一带一路沿线各城市间的资源平衡和经济辐射，促进一带一路沿线区域的整体协同发展。

构建了地铁车站换乘通道内乘客的目标决策行为模型，一是模拟乘客的视野范围，优先考虑出口和工作人员等外界环境对乘客目标决策行为的直接作用；二是设置一系列心理参数反映并调节乘客复杂的心理因素对目标决策行为的间接影响。以某地铁车站换乘通道为场景进行算例应用及分析，仿真结果表明：调节模型中视野半径和心理参数，改变工作人员的数量和位置，可得到不同的疏散效果。换乘通道内乘客采取最近疏散策略时，总疏散时间较短；乘客对环境越熟悉，疏散效果越好；合理安排工作人员的位置可大幅提高疏散效率。

为探究限行政策下影响城市居民低碳出行意向的因素及其相互作用机理，本文以计划行为理论和技术接受模型为基础，采用多指标多原因（MIMIC）模型构建了限行政策下城市居民低碳出行意向模型。采用行为偏好调查方法设计调查问卷，通过网络调查和现场调查获得637份有效样本，运用MIMIC模型进行实证检验。研究结果表明：政策态度、政策效果感知和问题感知对出行意向有直接的显著影响；政策态度和政策效果感知是中介变量，政策效果感知、主观规范通过影响政策态度进而影响出行意向，问题感知通过影响政策效果感知进而影响出行意向；潜在变量对限行后居民的低碳出行意向影响的总效应值从大到小依次排序为：政策效果感知、政策态度、问题感知、主观规范；社会经济属性是调节变量，能通过调节出行者的心理感知因素间接影响出行意向。研究结论可为交通管理部门提高限行政策效益、引导居民低碳出行提供理论支撑。

通过开展问卷调查和断面交通流参数调查，分析了电动自行车出行特性和交通流量、速度特征。针对电动自行车正常骑行、占用机动车道骑行、在机动车之间穿插骑行和逆向骑行4种电动自行车骑行决策行为，建立了基于Elman神经网络和多元logistic回归的电动自行车骑行决策行为模型。以深圳市福田区为例，进行了实证研究，结果表明：基于Elman神经网络的电动自行骑行决策行为模型的预测效果明显优于基于多元logistic回归的电动自行车骑行决策行为模型，平均预测精度为91.62%，相比多元logistic回归模型提高了9.93%；构建的多元logistic回归模型能揭示影响因素和骑行决策行为之间的关联关系，可为制定减少电动自行车不安全骑行决策行为的策略和政策提供理论支撑。

设计制作了17根630 MPa新型热处理带肋高强钢筋混凝土大偏心受压足尺柱试件，分析其破坏形态、侧向挠度、钢筋应变、混凝土应变及承载力，以研究630 MPa高强钢筋混凝土大偏心受压柱的受力性能和630 MPa高强钢筋的应力状态及抗压强度发挥水平。结果表明：630 MPa高强钢筋混凝土大偏心受压柱的典型破坏形态与普通钢筋混凝土相同；混凝土受压区所能达到的极限压应变大于现行规范采用的0.0033，有利于偏心受压构件中630 MPa高强钢筋抗压强度的充分发挥，达到与抗拉强度相同的值。各试件承载力试验值均远大于其承载力设计值，两者比值的平均值为1.887，用现行规范对630 MPa级高强钢筋混凝土柱构件进行设计计算是合理且安全的。提出了630 MPa高强钢筋在偏压构件中抗拉和抗压强度设计值取值均为545 MPa的建议，为制定高强钢筋混凝土结构应用技术规程和推广630 MPa高强钢筋的工程应用提供了试验依据。

为研究不同接缝传荷能力的旧水泥路面加铺超薄沥青罩面的力学特性，利用ABAQUS建立有限元模型对超薄罩面层底接缝中心处进行应力分析，采用灰色关联度分析研究不同因素对应力的影响程度，并对超薄罩面疲劳开裂寿命进行预估。研究表明：随着超薄罩面厚度增加，第一主应力随之增加，最大剪应力和等效应力均随之降低；3种应力均随超薄罩面模量和车辆荷载的增加而呈线性增加，随水泥路面接缝传荷能力的增加而显著降低；层间接触状态对超薄罩面的最大剪应力具有显著影响；各因素对3种应力的影响程度排序为车辆荷载>超薄罩面模量>接缝传荷能力>层间接触状态>超薄罩面厚度；接缝传荷能力的增加能显著提高超薄罩面的疲劳开裂寿命，且二者呈幂函数关系；在超薄罩面加铺前应依据交通荷载控制旧水泥路面接缝能力。

为研究结构细节对人行悬索桥人致振动响应及行人舒适度的影响，以某人行玻璃悬索桥为工程实例，分别建立了竖直吊杆模型和倾斜吊杆模型，分析了不同吊杆对自振特性和人致振动响应的影响，并基于德国EN03规范对行人舒适度进行了评估.结果表明：竖直吊杆模型横向及竖向基频均小于倾斜吊杆模型，但两种吊杆模型下该桥的振动频率均较低，说明结构整体柔性较大；两种吊杆模型中，计入人群质量后，各阶自振频率和主梁最大加速度均随行人密度的增加而减小；同一人流量下，主梁在对应不同模态的行人步频下加速度最大值均不同，但同一工况下倾斜吊杆模型的横弯和竖弯加速度数值均较竖直吊杆模型有所下降；两种吊杆模型的横向舒适度综合评价相同，竖向舒适度综合评价倾斜吊杆模型更优，倾斜吊杆可以有效加强改人行悬索桥的横向和竖向刚度。

本文提出了基于缩放重构残差胶囊网络和麻雀搜索的核磁共振成像（MRI）脑瘤图像分类方法。首先，针对图像质量差的MRI脑瘤图像，采用基于麻雀搜索的图像增强方法提升图片质量；其次，采用胶囊网络解决医疗图像数据量小、数据集不平衡的问题；最后，针对胶囊网络对于大尺寸图像产生的梯度消失和梯度爆炸问题，采用改进的残差网络提取尺寸较大图片的关键特征，使用缩放重构，降低模型体积，在避免过拟合的同时提高计算速度。实验结果验证了本文提出的模型在小样本、低质量、大尺寸MRI脑瘤图像分类问题上的有效性。

针对已有两阶段目标检测算法推理速度较慢，轻量化模型在小数据集上效果较差的问题，提出了一种基于单阶段目标检测YOLOv4改进的多目标识别算法。本文以光盘检测为例，利用多目标检测完成对光盘图片的识别与分类。利用餐盘边缘特征相似的特点，对逐个餐盘进行识别，判定是否为光盘。为保留显著特征而加入注意力机制以及池化方式，并采用轻量化网络加快推理速度。通过多尺度融合的方式提高模型准确率，达到快速识别并区分多目标餐盘的光盘情况。在一个具有1000张图片的餐盘数据集上进行实验。结果表明：本文算法与改进前相比准确率提高了4.25%，与Faster RCNN等经典的目标检测器相比，FPS是后者的8~9倍。本文算法改善了轻量化模型的精度下降问题，可更加便捷并快速地部署到移动或嵌入式设备中完成任务。

提出一种新颖的基于交叉熵的损失，将该损失应用于经典的卷积神经网络上获得了更优的嵌入空间。设计了一种基于响应值中心加权的卷积特征聚合算法处理神经网络得到的三维卷积特征，该算法通过当前位置响应值以及高斯中心计算获得特征图的空间加权系数，减少了三维卷积特征图降成一维图像特征描述子时的信息丢失，并实现了目标区域的增强。最后，将得到的图像特征描述子用于检索任务。在CUB-200-2011数据集上通过消融实验分别验证了损失函数和响应值中心加权算法的有效性。本文算法在Paris6k、Oxford5k、CUB-200-2011、CARS196四个数据集上较当前已有的检索方法获得了更高的准确率和召回率。

针对基于深度神经网络视频实时目标跟踪的研究主要集中在骨干网优化方面，设计及训练均比较复杂的问题，本文提出一种新的表观增强的深度目标跟踪算法。首先，通过引入简单且易于实现的传统表观特征，直接与深层语义特征融合，增强了类内目标的区分能力；其次，通过投票机制及自适应搜索模块，增强了算法跟踪的鲁棒性。在VOT系列数据集上的测试结果表明：本文算法相对基准算法在平均重叠期望（EAO）上均有2%~4%的提升，准确性及鲁棒性指标达到甚至部分超过了现有复杂优化算法。

为降低区块链系统中节点的内存需求和网络负载，提出了基于(n,k,d)精确再生MSR码的分布式编码方案。该编码方案与比特币型区块链具有相同的区块挖掘、广播和验证协议。不同之处在于，本文方案在区块链中对多个区块数据进行编码，系统中的全节点不必再存储链中所有的区块数据。特别地，对一个包含有k个区块的分组，仅需存储1个区块大小的编码数据。当需要读取未存储于本地的区块数据时，从d个帮助节点处下载少量数据就可以精确恢复出所需区块。此编码方案在保持区块链数据完整性和可用性的同时，使全节点的存储消耗和修复开销显著降低，增强了系统的可扩展性。当更多节点加入链中时，通过充分的实验，证明了系统的存储能力扩大，网络带宽成本有效地降低。

为满足边缘计算场境下用户终端设备对密集型任务处理的低时延和低能耗需求，本文设计了时延模型、能耗模型以及卸载优化模型，给出了一种基于改进型粒子群优化算法的卸载方案，并用实验验证了本文方案的优良性能。首先，对PSO进行了一些改进，提出了改进型的粒子群优化算法（UPSO）；其次，将UPSO与遗传算法（Genetic algorithm，GA）结合，提出了一种融合遗传算法的改进型粒子群优化算法（GA-UPSO）求解单用户多任务场景下的卸载决策问题。在Matlab上进行的仿真实验结果表明：本文卸载方案在时延和能耗方面均优于基于遗传算法的卸载方案和基于标准粒子群优化算法的卸载方案。

为缩短无线体域网传输时延，提出了一种基于遗传算法的无线体域网多路径路由选择方法。通过遗传算法设置拥堵最小、节能最大以及功率最大作为约束条件，根据负载情况判断网络拥堵程度，通过计算跳转节点预计拥堵时长路径，挑选能量充足、可完成跳转的节点作为传输点，利用函数计算出最佳传输功率节点，利用遗传染色体与网络节点间互相映射关系，自适应调整获得综合性能最优的多路径路由。实验证明：本文方法传输时延短，能延长节点使用寿命。

针对当前社交网络异常数据挖掘算法设计过程中未提取社交网络数据特征，导致异常数据检测率低、检测运行时间长的问题，提出一种基于深度集成学习的社交网络异常数据挖掘算法。该算法首先挖掘社交网络数据，依据数据挖掘结果提取社交网络数据特征；然后利用提取到的数据特征构建深度集成学习模型，通过该模型对异常数据进行预测，以此获得社交网络异常数据，实现社交网络异常数据挖掘。实验结果表明：通过对该算法进行异常数据检测率测试和异常数据检测运行时间测试，验证了该算法的准确性高、有效性强、实际应用效果好。

针对交通场景的复杂性和多变性，深度学习算法和深度强化学习方法适应性较差的问题，本文提出一种基于多感知输入多约束奖励函数的深度强化学习方法。方法的输入包括前视图像和激光雷达数据和鸟瞰图信息，多种输入信息经过编码网络得到潜在空间表示，经过重构后作为驾驶策略学习的输入，并在奖励函数的设计中综合考虑了横纵向误差、航向、平稳性、速度等多种约束，从而有效提高了场景的适应能力和策略学习的收敛速度。在仿真环境CARLA下搭建了典型的交通场景对方法的性能进行了仿真验证，并对多约束奖励机制进行了分析对比。结果表明：本文方法能实现车辆在多场景下的驾驶决策，性能明显优于同类SOTA方法。

针对在多径信道环境中由于多径反射导致正交频分复用（OFDM）符号的循环前缀会受到符号间干扰（ISI）的问题，本文提出一种时域定时同步算法：相关峰斜率检测算法。该算法通过对相关峰斜率的检测确定最后一径位置，估计出多径信道弥散长度，从而使后继傅立叶变换（FFT）开窗位置避开ISI。与经典算法对比，本算法可更好地避免ISI，特别是在CT-8信道中全部避开ISI。另外，针对类似NB-IOT采用了OFDM技术的低成本物联网通信系统，对算法进行了简化，可降低物联网终端基带芯片实现的代价，减少终端成本。

针对饲用油菜收获缺乏有效数值模拟方法，影响收获装备研发成本与效率的问题，开展了饲用油菜机械化收获茎秆切碎过程离散元仿真与试验。以盛花期饲用油菜茎秆为对象，应用三点弯曲法开展了响应面分析试验，标定了茎秆离散元仿真参数，以标定参数开展弯曲破坏仿真实验获得的最大破坏力与实际试验测试值相对误差为0.12%，表明标定参数相对准确。基于标定参数开展了饲用油菜机械化收获切碎过程离散元仿真实验，确定了切碎装置最佳工作参数组合如下：喂入辊转速为467 r/min、切碎器转速为770 r/min，在此条件下仿真实验与台架试验茎秆切碎长度合格率分别为89.52%和89.86%。

为提高丘陵山地胡麻联合收割机工作效率，该研究以作业机前进速度、脱粒滚筒转速和吸杂风机转速为自变量，以脱净率、总损失率和籽粒含杂率为响应值，依照Box-Behnken试验设计原理，采用三因素三水平响应面分析方法分别建立各因素与响应值间的数学模型，并对各因素及其交互作用进行分析。结果表明：3个因素对脱净率影响的主次顺序为脱粒滚筒转速、前进速度和吸杂风机转速，对总损失率影响的主次顺序为前进速度、吸杂风机转速和脱粒滚筒转速，对籽粒含杂率影响的主次顺序为吸杂风机转速、脱粒滚筒转速和前进速度；作业机最佳工作参数如下：前进速度为0.65 m/s、脱粒滚筒转速为830.3 r/min、吸杂风机转速为1154.39 r/min。在最优工作参数下作业机脱净率、总损失率和籽粒含杂率均值分别为96.33%、1.87%和3.24%，说明在该作业参数下作业机能够降低收获总损失和籽粒含杂率。

针对工厂化种植的叶菜在收获工序中机械化水平不高、劳动强度大、耗时长、效率低等问题，以具代表性的上海青为研究对象，设计了一款以带锯切割、螺杆张紧和V型皮带传动的上海青流水线生产收割装置。基于上海青根茎切割过程的理论研究和仿真分析，确定了影响切割效果的主要因素，并试制试验样机进行正交试验，获得较优参数组合如下：带锯为光刃带锯，进给速度为0.05 m/s，切割转速为400 r/min。进行了验证试验，结果表明：切割效果好，端面平整，合格率达到88.9%，收割装置达到了高效省力的设计要求。该研究可为叶菜流水线生产中的收割设备研发提供参考。