系统归纳论述了搅拌摩擦焊（FSW）温度场有限元仿真方法与实验测量方法的研究现状。对基于有限元仿真方法的国内外论文数量进行统计分析，分别从基于热源模型、计算固体力学和计算流体力学的仿真技术3个方面展开论述；对于实验测量方法，梳理了采用热电偶、红外热像仪的测温原理和研究思路，分析了不同测温方法的特点。对上述各种方法的优势和弊端进行了对比分析，并提出了未来研究方向。

系统介绍了碳纤维增强热塑性复合材料的研究进展，包括界面改性（物理改性和化学改性）、结构设计（仿生结构、三维编织结构和机械结构）和成型工艺（树脂传递模塑成型、自动铺放成型、长纤维增强热塑性树脂成型工艺、热压成型和3D打印成型）。最后，介绍了碳纤维增强热塑性复合材料在运载行业的应用和发展情况，并对其未来发展情况进行了展望。

研究了EGR率及点火时刻对火花辅助压燃（SACI）燃烧及排放特性的影响，分析了SACI模式下放热模式切换时刻与燃烧参数之间的关系。结果表明，外部废弃再循环（EGR）可以有效降低SACI燃烧压力升高率，在抑制爆震的同时起到了改善燃油经济性和NO _x 排放的作用；SACI切换时刻与获得最佳动力性和经济性的CA50存在对应关系，调整点火时刻将CA50和SI/CI切换时刻分别调整在9~10 °CA ATDC及2 °CA ATDC范围内，发动机可以获得最佳的扭矩和有效燃油消耗率（BSFC）。

为了控制轮毂电机偏心和其他不可预见因素对电动汽车平顺性的影响，研究了主动悬架约束状态H_∞控制对轮毂电机电动汽车随机路面平顺性改善问题。基于标准状态反馈H_∞控制，建立了约束状态反馈H_∞控制的线性矩阵不等式表示。考虑路面和电机偏心共同作用建立了包含主动悬架的轮毂电机电动汽车四自由度平面模型，实现了轮毂电机电动汽车主动悬架约束状态反馈H_∞控制设计。应用Matlab/Simulink开发了轮毂电机电动汽车主动悬架约束状态反馈H_∞控制仿真模型，通过其实现了主动悬架和被动悬架的随机路面平顺性仿真与比较。研究结果表明，轮毂电机偏心会影响主动悬架的改善能力，主动悬架约束状态反馈H_∞控制改善了轮毂电机电动汽车随机路面平顺性。

以惯性通道-解耦膜-振荡线圈作动器式主动液阻悬置为研究对象，探讨中高频动特性的简洁有效表达方式及其参数识别方法，便于主动控制的应用。基于作动器动子固有频率远高于惯性通道固有频率、惯性通道在中高频段因流体阻力增加而关闭的内在特征，忽略惯性通道自由度，建立单自由度的集总参数模型，得到振荡线圈式主动液阻悬置主动特性与被动特性的简洁表达式，明确被动特性具有3个水平段与主动特性具有2个水平段的形态特征，并进行了试验验证。基于高频弹性特性测试系统，配合适当夹具系统，探讨一种免于单独开发高频试验台的动特性测试方案，可获得高达400 Hz有效的主动与被动特性。

为保证选择性催化还原（SCR）系统的转化效率并减少尿素消耗量，本文基于氨覆盖率设计了一种新颖的分层控制器，上层为模型预测控制（MPC）氨覆盖率优化控制器，实时优化计算得到的氨覆盖率目标值；下层为三步法非线性跟踪控制器，结合类稳态控制、参考前馈控制、变增益反馈控制跟踪参考目标。在仿真环境与原机电子控制单元（ECU）进行对比验证，分层控制器的关键指标均有所提升，氨逃逸下降超过85%，NO _x 比排放下降27.4%，尿素消耗量降低5%。结果表明，本文提出的优化方法具有较强的应用价值。

针对机床主轴热误差对准静态精度影响的关键问题，提出了一种基于改进鸡群优化（MCSO）算法及支持向量（SVM）的热误差预测模型。利用基于非监督学习的谱聚类与Spearman关联分析辨识主轴关键敏感温度测点，降低温度数据分布于数量的依赖，削弱温度变量间的多重共线性。引入Levy飞行策略至母鸡个体局部搜索过程，构建了非线性动态自适应惯性权重更新雏鸡策略，基于MCSO-SVM进行核函数、罚因子以及偏差量的全局优化，分别采用MCSO-SVM、BP-GA、GA-SVM和CSO-SVM热误差建模，同时对不同转速下的模型预测能力进行对比分析。热误差实验测量与预测结果表明：谱聚类与Spearman关联分析可有效降低温度变量共线性导致的耦合作用；MCSO-SVM可实现典型转速下主轴五项热误差的高精度预测，模型具备较好的泛化能力和鲁棒性。

提出了一种面向信号交叉口的自适应学习生态驾驶策略。首先，搭建了电动汽车纵向动力学模型，建立了信号灯交叉路口的虚拟交通仿真环境；其次，以车辆能耗最小化与通行效率最大化为目标，耦合设计强化学习奖励函数，基于深度确定性策略梯度算法（DDPG）对车辆加速度进行实时控制与训练；最后，通过蒙特卡洛试验法，验证本文提出的强化学习生态驾驶策略在不同初始交通场景下的有效性与鲁棒性。仿真结果表明，相较于常规“加速-匀速-制动（ACB）”策略，本文提出的强化学习生态驾驶策略在单路口和多路口场景下均可有效提升通行效率和能量效率。同时，智能网联汽车数字孪生试验平台的多次实车试验表明，本文的强化学习算法控制效果良好，可以有效减少车辆路口等待时长，降低能耗同时提高通行效率。

为研究和评估传统汽油出租车开展“油改气”对排放的影响，在唐山市选择2辆典型的国Ⅳ和国Ⅴ阶段“油改气”双燃料出租车作为测试车辆，利用车载排放测试系统（PEMS）SEMTECH-DS和ELPI开展实际道路气态污染物（CO、CO₂、NO _x ）和颗粒物数量（PN）排放测试，研究分析“油改气”双燃料出租车在不同道路类型和速度工况下污染物排放特征及差异。结果表明：相比汽油燃料，以天然气为燃料时2辆测试车辆CO、CO₂和PN综合排放因子分别降低31.0%~88.6%、19.8%~23.8%和 79.3%~85.7%，而NO _x 综合平均排放因子分别提高4.4和1.7倍。其中CO₂、PN以及国Ⅳ测试车辆CO在不同道路类型/速度区间的排放因子均明显降低，而国Ⅴ测试车辆CO除在市区道路/低速区间（车速<50 km/h）排放因子降低外，在郊区和车速>50 km/h中高速度区间内却相对升高。“油改气”双燃料有效降低各粒径段PN排放，在粒径9 nm处PN峰值浓度下降了79.7%~82.5%。在两种燃料条件下，测试车辆粒径小于23 nm的PN排放占总PN排放的71.6%~96.9%，且国Ⅴ显著高于国Ⅳ、天然气燃料高于汽油燃料。

基于飞机金属整体进气道典型件的T形接头在服役过程中因承受空气循环阻力而导致疲劳断裂的问题，利用激光双光束焊接技术对TC4钛合金进行T形焊接后进行热处理，研究不同热处理方法对焊接接头显微组织特征、疲劳性能及断裂机理的影响。结果表明：双重退火热处理试件疲劳寿命是未经热处理试件的1.89倍，一次退火热处理试件疲劳寿命是未经热处理试件的1.43倍。疲劳断口分析表明，与未经热处理试件相比，热处理后试件疲劳裂纹稳定扩展区疲劳条纹间距降低，表明疲劳裂纹扩展速率降低，因此疲劳寿命增大。热处理后网篮组织中析出针状α'马氏体，试件抵抗裂纹萌生和扩展的抗力增强，促进试件疲劳寿命增大。

为缓解机动车与过街行人间的矛盾，在提出行人不良过街行为内涵后，基于成本效益理论分析了行人过街行为与行人心理期望之间的关联。利用Spearman相关系数、VIF预筛选出关键因素，再使用二元logistic回归模型构建了3种场景下的过街行为决策模型来筛选出可被改变的关键因素，并提出相应的技术矫正措施。为验证其效果，对比部分矫正前、后的行人不良过街行为发生次数，表明彩色斑马线等措施可以降低不良过街行为概率，矫正措施可以改善行人过街行为。

为提升区域交通信号系统的控制效率，提出了一种基于车辆轨迹数据和密度峰值聚类的城市路网交通控制子区划分方法。首先，结合轨迹数据特性并综合考虑交叉口间距、车辆延误、车队离散度等因素的影响，定义并计算了交叉口的关联度指标。其次，根据关联度指标得到交叉口的距离矩阵，作为密度峰值聚类算法的输入；针对密度峰值聚类的超参数设置问题，引入数据场理论中势能熵的概念确定最优值；同时，借鉴肘部法则的思想确定聚类中心数量。最后，将改进的密度峰值聚类算法应用于交叉口子区划分中。以北京市中关村西区真实车辆轨迹数据的实验分析表明：本文方法可以仅基于车辆轨迹数据实现城市路网交通控制子区的高效、合理划分。

大型寒冷赛事活动中，为缓解行人在站台长时间候车时饱受低温、风雪等恶劣天气的侵扰，提高赛区出行服务质量，本文从信息服务的角度提出基于手机信息干预的行人决策引导与客流调控方式。在实地问卷调查的基础上，分析寒冷环境下行人候车行为特性，基于Nested Logit模型建立了手机信息干预下的行人候车决策行为模型，探讨了多因素耦合作用对行人候车决策行为的影响，对关键变量进行敏感性分析，从信息发布的内容、频次等方面提出了管理建议。结果表明：与传统站牌信息相比，手机信息干预有助于提高行人候车时采取临时取暖的概率，提高行人候车时的服务体验；受手机信息干预时，行人的候车决策行为主要受取暖地点布设、距离比赛时间的影响，此时，建议管理者在制定信息内容时，重点突出临时取暖和比赛的信息；当信息发布频次为2时，行人接受信息引导的概率达到36.6%，调控效果最好。本文研究成果可为赛区管理者调控客流、提高赛区信息服务水平等提供理论基础和数据支撑。

为了揭示城市公交运行对城市内新型冠状病毒肺炎（COVID?19）传播的影响，通过建立考虑迁入者的F-SEIR模型，针对区域人口流动对疫情传播的影响进行分析。在考虑密闭公共交通工具内部疫情传播特性的基础上，建立了城市公交传播COVID?19模型。利用武汉市公交IC卡数据和公交车辆GPS数据，以武汉市160个街镇作为分析单元进行案例实证。结果表明：在公交影响下，城市疫情传播加速，多处出现“飞点传播”现象，整个城市感染者数量达70 446人。及时采取公交停运举措可使感染者数量降低18.64%~28.34%，实施越早，感染者数量减少越多。模拟COVID?19疫情中官方于2020年1月23日采取公交停运措施，其预测结果与官方公布疫情数据拟合优度达0.9675。相关研究成果和发现有助于揭示公共交通对城市内部疫情传播的影响，为复工复产后以及其他重大公共卫生事件发生时的风险判断及政策制定提供理论及决策依据。

智能网联环境下协同自适应巡航控制（CACC）车辆和人工驾驶（MD）车辆将构成混合交通流，针对该混合交通流的CO₂排放开展研究。首先，考虑智能网联环境特征，界定本文混合交通流的研究范围，并应用基于实测数据标定的跟驰模型描述混合流中各车型车辆的跟驰行为。然后，考虑周期性边界条件设计数值仿真实验，基于仿真轨迹数据，采用CO₂排放模型计算混合交通流CO₂排放影响。最后，从混合交通流稳定性层面考察CO₂排放的影响机理，同时提出降低CO₂排放的改善方法。研究结果表明：混合交通流CO₂排放随着CACC渗透率p的增加呈现先上升后下降的影响趋势，且与交通流稳定性存在定性的影响关系，在本文方法下，混合交通流CO₂排放将随着p值增加而逐渐下降，相比p=0时的MD车流，p=1时的CACC车流可将CO₂排放降低约19.35%。研究结果可从降低CO₂排放层面为智能网联混合交通流管理策略提供参考。

针对Rayleigh阻尼系数的影响因素，分析了目标阻尼比和敏感频率范围选择对地下结构地震下的孔隙水压力、上浮量和结构内力的影响。结果表明，目标阻尼比影响地铁车站的变形形态，且其值越大，土体的超孔隙水压力发展越慢，地铁结构的上浮量和内力增量越小；上限敏感频率的影响存在着阈值，超过阈值，超孔隙水压力、地铁结构上浮量和内力增量的变化基本不受影响。综合分析表明，可液化土中地铁结构动力分析应结合场地和输入震动的特性，充分考虑Rayleigh阻尼的影响因素，合理地引入粘性阻尼。

通过对拉筋约束薄壁方钢管混凝土短柱的轴压试验，研究了混凝土强度、拉筋体积配箍率以及拉筋与钢管壁的连接方式对试件极限承载力、刚度、延性以及横向变形系数的影响。研究结果表明：内置拉筋有助于提高试件的极限承载力及延性，提高效果随着混凝土强度的提升而降低，随着拉筋体积配箍率的增大而提升；拉筋与钢管壁焊接处理后，试件的各项力学性能并无明显改变；利用极限强度理论对极限状态下的试件进行力学分析，推导出拉筋约束方钢管混凝土轴压短柱极限承载力的计算公式，并结合其他文献中类似试件的试验数据对公式进行了验证，证明了本公式的正确性。

基于CT断层扫描和图像处理采集到的沥青混合料内部结构信息，采用Matlab软件编写程序获取混合料内部集料接触特性，借助颗粒流软件PFC3D建立混合料剪切疲劳试验三维离散元模型，模拟考虑损伤的沥青混合料剪切疲劳寿命，研究集料接触特性对沥青混合料剪切疲劳寿命的影响，并对模拟结果加以试验验证。研究结果表明，考虑疲劳损伤的沥青混合料剪切疲劳三维离散元法可以较好地模拟沥青混合料剪切疲劳试验，得到的剪切疲劳寿命模拟值与试验值误差较小。集料接触点和总接触长度对沥青混合料剪切疲劳寿命影响显著，集料接触点数越多，总接触长度越大，混合料的剪切疲劳寿命越大；水平截面上集料接触方位角对沥青混合料剪切疲劳寿命影响较小，其两者间相关性不明显。此外，集料粒径和空隙率对沥青混合料中集料接触特性有较大的影响。相同的试验条件下，沥青混合料内部集料接触点数和总接触长度随集料粒径的增大而增加，随空隙率的增大而减少。

为了通过解析方法求解含裂缝连续配筋混凝土路面（CRCP）的内力与变形，基于状态空间法和Euler?Bernoulli梁理论，引入能揭示刚度弱化的接头模型来模拟裂缝，建立综合考虑土体竖向抗力、裂缝处的抗剪切力和抵抗弯矩的三弹簧单层直梁模型，通过MATLAB编程求得了含裂缝路面结构在竖向荷载作用下变形和内力的解析解，并与已有文献和有限元的结果对比，验证了解析结果。探讨了裂缝间距、荷载大小和面层厚度等参数对路面结构变形响应的影响，其结果也表明了本文解析方法的正确性。

为探究乳化剂掺量对生物质乳化沥青稳定性的影响机理，通过采用Material studio分子动力学模拟及宏微观试验对所制备的1%、3%和5%三种阴离子乳化剂掺量生物质乳化沥青稳定性展开分析。研究结果表明，适量的乳化剂可以降低油水界面间界面张力，扩大两相间的过渡区域，从而阻碍微粒间聚结，降低沉降速度保证乳化稳定性，随着乳化剂增多，会出现团块现象进而导致稳定性下降，由结果可知，3%阴离子乳化剂掺量生物质乳化沥青稳定性最好。

针对现有级配离析对沥青混合料抗水损害性能影响研究的不足，基于水敏感性测试仪（MIST）研究了多种水环境作用和不同离析程度对沥青混合料抗水损性能的影响。试验结果表明：水环境作用对劈裂强度和马歇尔稳定度值的削弱大小顺序为“静态浸水+MIST（长期+短期作用）”>“MIST（短期作用）”>“静态浸水（长期作用）”；出现级配离析后，劈裂强度和马歇尔稳定度值大小顺序为HC（粗集料重度离析）<LC（粗集料轻度离析）<D（无离析）<LF（细集料轻度离析）<HF（细集料重度离析）；动水环境作用加剧级配离析对劈裂强度和马歇尔稳定度的影响，且级配离析对渗水系数的影响远大于水环境作用。

针对由沥青“黏度-温度”试验曲线确定的混合料理论施工温度与工程实际施工温度差距较大问题，通过进行沥青混合料的搅拌功率试验，对其施工温度确定方法进行了理论和试验研究。采用经过改制的搅拌机，测定不同温度与搅拌转速下的混合料搅拌功率，得到三者之间的关系，进而建立了由搅拌功率表征的沥青混合料广义塑性黏度模型。该模型表明：沥青混合料的广义塑性黏度决定于混合料的温度，以及矿料物理性质、级配、沥青类型和用量等材料因素，而与搅拌机的转速无关，代表了沥青混合料的流变特性；通过测定沥青混合料在不同温度下的广义塑性黏度，得到广义塑性黏度随温度的变化曲线，在该曲线中梯度变化明显变缓的温度可作为该种沥青混合料的施工控制温度。

鉴于施工现场中工人与施工机械及施工用具之间不合规的交互关系是引发安全事故的重要原因，提出了一种基于施工场景的视觉关系检测方法。首先，采用卷积神经网络搭建实体检测和关系检测分支，以提取出施工场景中的实体特征和关系特征；其次，构建视觉模块、语义模块和空间模块对提取出的特征进行学习，使网络充分感知和理解视觉信息、语义信息与空间信息；最后，设计了一种图形对比损失函数，以提高模型的视觉关系检测性能。在自制的施工场景关系检测数据集上的实验结果表明，本文方法实现了75.89%、77.64%、78.93%的R@20、R@50、R@100召回率，具有良好的视觉关系检测性能，能精准地检测出施工场景中的目标及其交互关系。

以准确检测小样本图像非对称缺陷为研究核心，提出基于元学习的小样本图像非对称缺陷检测方法。使用基于调制度的小样本图像自适应滤波方法，去除小样本图像的噪声，优化小样本图像质量；通过基于边界检测的滤波后小样本图像缺陷特征提取方法，提取滤波后小样本图像缺陷特征；将所提取特征作为基于改进元学习的小样本图像非对称缺陷特征检测方法的检测样本，实现小样本图像非对称缺陷检测。实验结果表明：本文方法对小样本图像滤波效果较好，检测多种非对称缺陷时，当小样本图像缺陷特征数量增多后，本文方法的检测结果交并比最小值是0.9，交并比数值理想，可准确检测小样本图像非对称缺陷。

针对不同光照条件导致遥感图像采集过程中形成随机噪声的问题，研究不同光照条件下含噪遥感图像边缘检测算法，以此提升遥感图像配准、识别的精度。针对不同光照条件下遥感图像获取过程中的随机高斯噪声，将邻域均值滤波算法与中值滤波算法相结合构建加窗中值滤波算法，利用该算法对含噪遥感图像实施滤波处理，消除遥感图像内的各类噪声。针对去噪后的遥感图像，利用Canny算子进行图像梯度计算，并进行最大值约束。对约束后的遥感图像梯度直方图采用最大类间方差法自适应检测和连接边缘的高、低阈值，通过跟踪边缘像素点，完成遥感图像边缘检测。测试结果表明，该算法可最大限度上还原实际遥感图像，准确检测图像边缘信息，提升遥感图像配准、识别的精度。

针对高分辨率遥感图像建筑物分割精度低以及边缘模糊问题，在SegNet网络的基础上提出一种改进的全卷积神经网络。首先，选择在深度学习任务中表现良好的GELU作为激活函数，避免神经元失活；其次，在编码网络中使用改进的残差瓶颈结构提取更多的建筑物特征；然后，利用跳跃连接融合图像的低级与高级语义特征，辅助图像重构；最后，在解码网络末端连接改进的边缘修正模块进一步修正建筑物边缘细节，提升建筑物的边缘完整度。在Massachusetts Buildings Dataset数据集上进行实验，其精确率、召回率和F1值分别达到93.5%、79.3%和81.9%，综合评价指标F1值相比于基础网络提升约5%。

针对当前单一传感器受其成像性能的影响，通常很难全面反映地物场景下的全部有效信息，从而产生场景信息难以准确识别的问题，提出了一种采用VGG19与低通滤波的红外与微光图像融合算法。首先，通过红外与微光探测器得到地物场景信息，采用三维分布、直方图对比以及取反方式对图像进行处理，同时分析红外与微光图像目标特性，研究双频图像的光谱机理；其次，在此基础上，利用低通滤波方式分解红外与微光图像，得到其轮廓信息与显著信息，轮廓部分采用平均加权策略进行融合，显著部分采用VGG策略进行多层融合，进而融合重构图像；最后，与其他算法结果进行对比，并利用性能评估方法评价各融合算法。实验结果表明，该算法能够增强图像中场景信息的灰度，可以很好地提高场景亮度，解决了单频图像中场景信息抗背景干扰的问题。

为了提高锂离子电池能量状态（SoE）估计的准确性，考虑到电流或电压传感器噪声会累积误差，提出了一种基于改进反向传播神经网络（BPNN）与模型预测滤波（MPF）相结合的SoE估计方法。基于一阶RC等效电路模型，采用MPF算法估计电池的SoE，并使用改进BPNN对MPF算法的估计结果进行误差补偿。在NEDC工况下验证了本文方法的准确性。结果表明，与传统MPF算法和BPNN-MPF算法相比，本文方法的SoE估计值能较好地收敛到真实值，且最大绝对误差和均方根误差均在1%以内。

驾驶人驾驶汽车行驶过程会受到很多因素影响，不同的驾驶人相应的操作习惯不相同，不同路况驾驶方式也会不同。因此，本文对冰雪环境下行车特点进行分析，依据Carmaker搭建的半实物模拟驾驶仿真平台采集该条件下（包含对开路面）驾驶人行为参数以及车辆参数等数据，分析选取特征参数，建立数据样本库。基于神经网络建立意图识别模型，对模型分别从单一工况、复合工况进行验证，通过实验分析了模型性能，实验结果表明该模型能在对开路面准确识别驾驶人意图。

针对大豆小区育种清换种复杂的问题，设计了交替换岗大豆小区育种排种器。采用双排种盘交替作业完成清换种作业，采用离散元软件模拟了不同结构尺寸的排种器的投种、清种工作过程，以排种盘转速、下限角度、种箱宽度为试验因素，以单粒率、多粒率、空粒率为试验指标，采用3因素5水平二次回归正交旋转组合设计试验方法进行试验。试验结果表明：对单粒率，排种盘转速、下限角度、种箱宽度影响为极显著（P<0.01）；对多粒率，排种盘转速、下限角度影响为极显著（P<0.01），种箱宽度为显著（P<0.05）；对空粒率，排种盘转速、下限角度、种箱宽度影响为极显著（P<0.01）。当排种盘转速为45 r/min时，种箱宽度在9~15 mm，下限角度在92°~140°之间，可获得合格指数大于90%，重播指数小于5%，漏播指数小于5%。在最优组合参数下，制作排种器并进行田间试验，结果表明：仿真结果与理论结果基本吻合，该排种器清换种简洁高效，种子无残留，有效解决了清换种复杂的问题。