基于大涡模拟采用不同亚格子湍流模型仿真桃腔液力偶合器制动工况下流场，采用Q准则涡识别方法提取涡轮三维多尺度涡结构特征。通过粒子图像测速流场可视化试验验证及评价仿真结果的准确性和可靠性。从三维涡与二维流场提取两方面综合来看：WMLES S-Ω模型对叶片近壁面三维多尺度涡仿真信息丰富，小尺度涡捕获准确；WALE模型对叶片与外环交汇角隅区小尺度涡识别准确；WMLES S-Ω模型对主流区二维流场仿真结果真实，能呈现角隅区二次流现象；WMLES模型对叶片近壁面二维流场仿真数值分布与试验值吻合。研究结果可为液力偶合器流场仿真提供一定的理论与技术指导。

提出基于多状态时间序列预测学习的超精密机床主轴故障诊断方法，并对该方法进行了仿真测试。通过构建DAFDC-RNN模型（Dual-stage attention and full dimension convolution based recurrent neural network，时间序列预测模型），引入注意力、全维度卷积和时间注意力机制，生成运行状态过程中主轴间的相关性，模型输出即主轴运行故障预测值，同时去除预测数据内噪声，利用EMD-AR分析方法（Empirical mode decomposition-auto regressive，检验模态分解和谱分析结合法）分解时域信号中一阶分，并排除生成全新的信号，直至不再分解为止结束，在预测值范围内以及L-D算法帮助下对分解后信号计算求解，得出故障诊断结果。实验结果表明：本文方法的故障预测精度可达0.95~1.0，耗时可控制在10 ms以内，研究方法下主轴运行信号分解得到的正常信号分解幅值波动情况与实际结果基本吻合。

针对附着在养殖舱壁面上的污染物和剩余饵料人工难以清洗问题，研发了一款可对壁面进行自动清洗的水下机器人，该机器人为转刷清洗、推力吸附、轮式移动机构的设计方案。通过对实验刷盘进行清洗率、清洗能耗分析，确定刷盘的设计和布置方式，完成机器人移动速度与刷盘转速的匹配。分析结果表明，当刷盘转速一定时，增加刷毛层数或降低机器人移动速度可提高清洗率；机器人为小尺寸刷盘的布置方式时可降低清洗能耗。通过试验测试，机器人可贴壁稳定航行，当机器人移动速度为0.2 m/s，刷盘转速为200 r/min时，清洗效果显著，清洗效率为388 m²/h，可满足实际工况下的使用要求。

基于赫兹接触理论简化接触轮和工件的接触模型，分析了超声振动砂带磨削原理，并对超声辅助的磨粒运动特性进行了研究。通过将磨削力分为切削变形力和摩擦力两部分，分析超声振动对切削变形力和摩擦力的影响。结果表明：建立的模型具有较高的预测精度，可为后续实际加工指导提供有效参考与理论基础。

为解决传统节点重要度法在公路网布局方面的缺陷，提出了改进的主要干线公路网布局方法。建立公路拓扑网络，以综合交通指数、城市发展潜力等节点重要度指标进行节点层次划分，以综合运输通道服务水平等路线需求度指标进行赋值，采用改进Floyd算法探寻重要节点间需求度最大的路径，结合公路运输在综合运输中的分担情况确定公路的主要运输线路，进而形成主要干线公路网。以哈大齐绥城市群为案例进行主要干线公路网布局，结果显示：布局结果与现状对比，节点连通度提升1.32%，路网密度提高1.91%，区域行程时间节省5.3%。

为解决绿波控制条件下交通高峰时段线路密集点的单泊位公交站排队溢出问题，提出一种公交速度引导模型。通过定义公交车群的概念来明确公交车群速度引导方案实施对象，在速度决策点处发布车速指令引导前后相邻公交车辆调控车头时距，并实现公交优先策略。采用Vissim软件仿真，结果表明：应用本文模型后，上、下游公交站平均重叠滞站时间分别减少41.02%、68.68%，平均停车次数减少14.46%。本文模型可有效解决线路重叠区间内单泊位站点排队溢出问题，提升公交车辆路段运行效率。

为更准确预测城市路网交通流状态，通过测算各路段重要度及最短距离路径长度表征路段的空间特征属性，提出了基于密度峰值聚类算法识别交通流时空相关性较强的关联路链集合。以同一路链内所有路段时空二维矩阵作为模型输入，构建基于路链组划分的长短时记忆神经网络（RCGD-LSTMNN）的交通流预测模型。以北京市路网为例，将四环路内骨干路网分为8个关联路链组，模型精度可达95%以上，且皆优于传统的LSTM和BP模型的预测结果，表明本文模型有良好适用性和精度稳定性，适用于不同时空模式的路链组交通状态预测。

为提高低碳公交出行的吸引力，对“优惠换乘”策略进行优化设计。对乘客感知的出行时间与费用成本账户进行分割，基于心理账户理论描述乘客的行为决策过程；构建客运走廊超网络模型，量化乘客多模式出行的广义时间成本；考虑乘客公交换乘出行链的差异性，设计票价优惠方案并量化出行的费用成本；在此基础上构建换乘优惠率优化的双层规划模型，上层以运营商收入最大化为目标，下层为多模式交通系统的平衡分配模型；采用遗传算法和相继平均法对模型进行求解，并对乘客感知成本对多模式选择影响的敏感性进行分析。算例结果表明：时间账户呈风险追求时能增加乘客公交换乘需求，费用账户呈风险追求时则减少，且乘客对时间账户的变动更敏感；在平峰与高峰时换乘优惠率分别取0.043与0.017元/min时，可实现公交出行占比提升及公交企业收入的增加。

为解决进口道交通负荷不均衡导致交叉口信号控制效率不高的问题，基于蒲公英算法提出一种交叉口多目标信号配时优化方法。采用泰尔指数量化交叉口延误不均衡度，以信号周期车辆总延误和延误不均衡度为目标函数，构建多目标信号配时优化模型，并提出蒲公英算法对模型求解。选取实际交叉口数据对方法进行仿真分析，对比分析Webster和NSGA-Ⅱ方案的交通运行效率。结果表明：本文方法使车均延误和排队长度均得到降低，可有效提升交叉口运行效率。

基于智能汽车虚拟测试技术对驾驶场景的构建需求，采用阈值法和人工验证法获得了59例变道切入行为数据；分析了差异化场景类型元素和连续场景元素对风险感知系数的影响，降维后得到与变道切入场景危险程度显著相关的4类场景要素：主车纵向速度、相对纵向速度、纵向距离和前车切入持续时间；采用层次聚类优化K-means算法聚类得到了4类城市道路变道切入场景，借助PreScan软件构建了基于自然驾驶数据的自动驾驶虚拟测试场景库。

为进一步提高框架结构震后可修复性，降低建筑物地震残余位移，提出了增设自复位黏滞阻尼器加固方案。建立了自复位黏滞阻尼器的力学模型，利用一组黏滞阻尼器力学性能试验进行了验证，分析了3种初始压力下阻尼力特征，提出了单自由度框架安装黏滞阻尼器的抗震简化计算方法，并利用时程分析进行了验证。结果表明：在同一初始预压力下，随着加载频率的提高，屈服阻尼力、峰值阻尼力、耗能和等效阻尼比随之增大；在相同加载频率和位移幅值下，随着预压力的增大，屈服阻尼力、峰值阻尼力和能量耗散提高。时程分析表明随着结构周期增大，位移需求增大，自复位阻尼器方案框架底部剪力与普通阻尼器方案基本一致，普通阻尼器方案位移需求大于自复位阻尼器方案。自复位黏滞阻尼器可以用于高烈度区框架结构的抗震加固，相比于普通黏滞阻尼器具有较好的抗震性能。

针对预应力超高性能混凝土-普通混凝土（UHPC-NC）组合梁结构的优化设计，提出了基于改进的自适应遗传算法的结构优化设计方法。优化设计以材料成本最小化为优化目标，以组合梁截面参数作为优化设计变量，并结合承载力及变形等约束条件，建立预应力UHPC-NC组合梁的数学模型。通过优化算例表明，改进的自适应遗传算法具有较好的极值寻优能力和收敛性能。利用自适应遗传算法搜索求解预应力UHPC-NC组合梁最优设计参数，优化结果表明：优化后得到的组合梁截面参数取值合理，满足约束条件要求。

针对鲸鱼优化算法（WOA）后期全局搜索能力不足等问题，提出一种基于自适应惯性权重和差分进化的改进鲸鱼优化算法（IWOA），并针对工程结构存在的外部载荷、材料强度等不确定性因素，将结构的系统可靠性引入优化设计中作为约束条件，对结构进行最小化重量优化。通过构建相关优化模型，对算例进行优化计算。结果表明：改进鲸鱼优化算法在基于可靠性的优化设计中，具有较快的收敛速度和较好的求解精度及稳定性，是一种有效的优化设计方法。

为解决现实情况下路面裂缝图像采集数量无法满足深度学习样本数量要求的问题，基于生成式对抗网络的数据扩增方法，提出一种以改进型U-Net网络模型为基础的路面裂缝语义分割算法。首先，基于传统图像处理方法将采集到的样本数据进行初次扩充，根据生成式对抗网络原理，实现样本数据再次扩充；其次，通过增加网络层数、添加归一化层、添加Dropout层提出一种基于改进型U-Net网络模型的路面裂缝语义分割算法；最后，利用基于改进型U-Net网络的路面裂缝语义分割模型提取扩增数据图像中的裂缝，在同等条件下与传统U-Net网络模型检测算法、现有主流分割算法FCN作实验对比研究。结果表明：该改进型算法的分割精度均优于其他两种算法，能较为准确地分割出路面裂缝，在背景像素较为复杂的情况下能较好地避免误检的情况，其平均像素精度、平均交并比分别达到了92.43%、83.43%，在实际场景应用中具有较好的检测效果及较强的泛化性能。

为研究正交异性钢-钢纤维混凝土组合桥面板的受力性能，特别是钢纤维混凝土对组合桥面板负弯矩区开裂性能的影响，设计制作了2个正交异性钢-混组合桥面板，其中一个是常规C60混凝土（NC）组合桥面板，另一个是钢纤维混凝土（SFRC）组合桥面板，进行了组合桥面板的静力试验。测试了在不同荷载下两个试件的变形、不同截面上的应变、混凝土的裂缝宽度、破坏形态以及极限承载力等。试验结果表明：钢-SFRC组合桥面板初始开裂弯矩与极限弯矩均显著大于钢-NC组合桥面板；①同钢-NC组合桥面板相比，采用SFRC的桥面板试件在弯矩作用下，中支点处混凝土开裂范围减少一半，且裂缝呈现为“细而密”的特征；两试件在受弯破坏极限状态下，均表现为中支点区域下部U肋屈曲变形及上部混凝土开裂；②基于先行规范中组合结构抗弯承载力计算公式提出了考虑钢纤维混凝土开裂后残余强度的抗弯承载力计算方法，该方法所得计算值同试验值吻合较好，可有效预测正交异性钢-SFRC组合桥面板的抗弯承载力，可有效预测正交异性钢-SFRC组合桥面板的抗弯承载力，为实际工程应用提供了理论参考。

针对移动终端上压力交互提出一种新型界面范式LWHP，并通过Bayes方法推理用户交互意图，优化压力空间划分。LWHP范式采用三维办公桌隐喻，包含图层（Layer），部件（Widget）、层级菜单（Hierarchical Menu）和压力手势（Pressure+Gesture）4个组成要素。基于用户历史输入的Bayes层级菜单分层优化算法，结合压力信号、交互特征（时间和跨越选项次数）和情境信息对用户意图分析解释，优化压力空间划分方式，提高交互准确性和自然性。最后，通过一个基于LWHP范式的相册交互场景阐述其应用和相关部件设计。

可信云计算平台多源大数据时间序列调度性能过差会增加平台传输能耗和运营成本，降低多源大数据利用率，为使平台内数据能根据任务目标合理完成时间序列调度工作，提出可信云计算平台多源大数据时间序列调度算法，该方法首先构建混沌时间序列模型挖掘可信云计算平台多源大数据，并利用小波阈值降噪方法优化多源大数据，然后将优化后的多源大数据与海量并行贝叶斯因子化分解方法相结合，根据该方法输出的时间序列调度策略，实现可信云计算平台多源大数据时间序列调度。实验结果表明：本文方法加速比最高为97.2%，资源调度总功率仅为2300 kW，负载均衡离差不超过0.2。

针对目前人脸图像的特征提取方法存在提取准确度低、效率低等问题，提出了基于深度学习算法的人脸图像活体特征变换尺度提取方法。先利用深度学习方法完成人脸图像的去噪处理；然后使用Gabor波滤器分解人脸信号，并将其输入到深层子空间模型完成特征变换尺度的提取；最后基于（粒子PSO群优化算法）完成人脸图像活体特征变换尺度提取。实验结果表明：提出人脸图像特征提取方法的准确度更高，识别速度更快，整体应用效果更好。

针对可见光遥感图像噪声去除问题，设计了一种基于曲波变换与拟合优度检验的遥感图像去噪方法。首先，对遥感图像进行曲波分解，得到曲波分解系数，并对曲波系数进行归一化；然后，利用拟合优度检验对归一化的曲波系数进行局部检验。经过局部检验后，得到真实信号系数，并对其进行逆归一化，得到逆归一化的曲波系数；最后，对曲波系数进行曲波逆变换，得到去噪后的遥感图像。将本文去噪算法与小波阈值去噪算法、曲波阈值去噪算法、小波变换与拟合优度检验去噪算法、曲波循环平移去噪算法进行实验对比。实验结果表明：在峰值信噪比和结构相似性的指标上，本文算法均优于以上几种算法。

在检测视频SAR运动目标时，无法精确获得动态图像中的运动目标，为解决存在的检测完整度低、有效性差等问题，提出基于机器视觉的视频SAR运动目标检测方法。首先，通过混合高斯模型匹配运动目标像素点，得到视频SAR运动图像的目标区域；其次，利用HSV模型及反射率算法去除运动目标所产生的阴影；最后，将处理后的目标区域输入YOLO算法中完成最终的视频SAR运动目标的检测。实验结果表明：本文算法的检测完整度高、检出率高、误检率低，检测有效性更佳。

室外移动机器人在包含斜坡路面的环境下进行障碍物检测时，采用传统的RANSAC地面点云剔除算法会出现无法剔除斜坡点云的现象，导致后续将斜坡识别成障碍物。针对这一情况，本文提出了一种相邻线束算法来检测和剔除斜坡点云，并基于欧式聚类对障碍物进行检测。该方案首先对三维激光点云进行预处理，根据三维激光雷达相邻线束之间的几何关系分割出包含斜坡的地面点云，再经过体素滤波进行下采样后，对分割出的障碍物点云进行基于KDTree的欧式聚类，并通过PCA主成分分析计算出外接包围框的尺寸和方向来对障碍物进行检测。经过实验表明：采用本文提出的障碍物检测算法能有效分割出环境中的斜坡路面，在聚类过程中能够避免将斜坡路面识别为障碍物，为机器人自主行走避障策略提供基础。

为解决工业物联网网络拓扑结构相对固定、特征低维、数据分布不均衡且相关性低，导致工业分布式环境下入侵检测模型训练效果差的问题，提出了一种基于联邦深度学习算法的工业物联网入侵检测模型——Fedformer。首先，引入并改进Transformer网络模型的编码器结构并嵌合卷积神经网络和门控循环单元，利用注意力机制为工业物联网构建了入侵检测模型；其次，将检测模型融合联邦学习框架，允许多个工业物联网共同构建一个全面的入侵检测模型。在保护本地数据隐私的前提下，提高对工业物联网网络攻击的检测准确率并降低误报率。实验结果表明：在工业网络环境下Fedformer的检测准确率达到98.09%，误报率降低到8.31%。

提出了一种神经肽预测集成算法。整合了9个特征描述符与5个机器学习算法，生成了45个基线学习模型。第一层对这45个基线模型进行特征选择；第二层根据基线模型对的准确度和皮尔森（Pearson）相关系数之和选择8个基本学习模型；第三层将这些学习者的输出输入到逻辑回归，极限梯度提升等分类器中进行最后一步的选择用以训练最终模型，并将输出作为最终预测结果。在测试数据集上的准确度为0.9169，高于现有的模型。

针对学生资助系统精准资助过程易受冗余数据、虚假数据等问题的影响，导致精准资助准确性较差的问题，提出了基于改进Apriori算法的学生资助系统精准资助方法。首先，采集学生消费数据，并采用扩展树状知识库清洗消费数据中的异常、冗余数据，避免这种数据对精准资助过程产生影响；其次，采用基于正态分布的离群点检测法获得贫困生标签数据；最后，采用改进后的Apriori算法获取学生消费与家庭经济状况之间的关联规则，为贫困学生的认定提供依据，完成学生资助系统的精准资助。实验结果表明：本文方法的贫困学生认定精度高、运行时间短、空间复杂度低。

为提升火灾风险预警效果，在大数据技术支持下提出一种火灾风险智能感知预警方法。先构建大数据分析平台和火灾风险智能感知预警平台，将两个平台相结合，建立火灾风险预警指标体系与预警模型。然后采用模糊数学方法将单值样本向火灾风险点进行扩散，输出警度信号向量，取得火灾风险预警信号，实现对火灾风险的智能感知预警。实验结果表明：该方法的漏报率较低，误报率始终低于6%，实际火灾发生次数与预警次数较为一致，验证了其预警效果。

为了更好地捕获隐写术对图像统计特征的改变，提高对隐写图像的检测率并解决特征映射问题，提出结合融合特征与特征映射的隐写分析方法，提取融合特征，更全面地捕获隐写算法对载体图像统计特征的扰动。同时，提出结合PCA的特征映射，以解决图像数小于特征维数时不能直接投影的问题。然后，对融合特征进行结合PCA的近似映射，用于隐写分析。实验证明：该方法有效地提升了对隐写图像的检测率。

为解决通信数据集不平衡性明显导致分类难度大幅上升的问题，提出一种时间序列模糊分割的分类算法。利用主成分分析法取得特征值最大的特征矢量，根据区间数理论建立数据的时间序列，用数据与类别间的兰氏距离测度函数表征通信数据时间序列的分割目标，依据模糊分类矩阵差值与收敛条件的判定关系，获取模糊分割的分类结果。实验结果表明：本文算法3种分类情况的数据数量始终位于相应的理想水平上，正确性较高，错误性与失效性较低。

针对辙机数量众多、工作环境恶劣、诸多因素导致设备故障频率高的问题，为实现对铁路转辙机故障的准确诊断，通过分析研究转辙机运行时产生的振动信号，提出了一种基于动态权重粒子群（DPSO）算法优化自适应神经模糊网络（ANFIS）的转辙机故障诊断方法。首先，利用集合经验模态分解（EEMD）算法将工况振动信号分解为若干本征模态函数（IMFs）并进行筛选；然后，使用改进时域多尺度散布熵（ITMDE）算法对IMFs提取特征熵值，进而输入经优化的ANFIS模型中学习实现故障诊断；最后，与多种诊断模型算法及学习算法进行对比分析。实验结果表明：本文方法可有效诊断转辙机故障，对转辙机故障智能诊断与日后相关研究具有一定参考意义。

为满足黄淮海地区较高含水率玉米籽粒直收作业要求，解决现有玉米系列直收过程中易出现籽粒损伤和未脱率高的问题，结合黄淮海地区玉米收获特点，设计了脱粒齿板与脱粒凹板螺旋分布的板齿式脱粒滚筒，以及结合圆管栅格脱粒凹板的板齿式纵轴流脱粒装置。对关键部件进行理论分析，确定了影响脱粒性能的主要因素。通过4YZ-6型玉米籽粒直收机进行单因素试验，得到脱粒性能较好时滚筒转速、脱粒间隙、板齿长度的变化范围。以滚筒转速、脱粒间隙、板齿长度为试验因素进行正交试验，确定了较优的参数组合：滚筒转速为350 r/min，脱粒间隙为53 mm、板齿长度为100 mm。在该条件下，玉米果穗的籽粒破碎率为2.73%，未脱净率为0.41%，符合国家相关标准。

针对现有蔬菜移栽机自动取投苗装置结构复杂、存在对根系损伤等问题，提出了一种基于滚珠丝杆及直线滑轨机构的往复夹茎式取投苗装置，分析了该装置的组成及工作原理，建立了取投苗过程的钵苗动力学模型，进行了钵苗茎秆的抗压力学特性试验，为机构设计提供参考依据。为保证装置具有良好的取投苗效果，通过对夹苗过程进行夹苗力学分析，确定了不同茎秆位置下的夹苗高度，同时对取苗和投苗过程进行动力学分析，确定苗夹间距与投苗位置，并得出不同取投苗速率下各机构电机的转速。以辣椒穴盘苗为试验对象，以取苗成功率、投苗成功率、基质破碎率和茎叶损伤率为试验指标进行了取投苗台架试验。试验结果表明：当取投苗频率为90株/min时，取投苗效果最佳，此时取苗成功率为96.8%，投苗成功率为96.8%，基质破碎率为4.0%，伤苗率为1.6%，装置可靠性较高。研究结果可为全自动化取投苗装置研究提供参考。