以乘用车205/55R16轮胎为研究对象，通过试验研究轮胎力传递率与轮胎空腔共振噪声关联关系。提出用轮胎力传递率幅值高低表征轮胎共振空腔噪声强弱；采用有限元方法建立轮胎力传递率仿真模型，指出多孔吸声材料的力学参数比其自身吸声系数对降噪效果影响更为显著；进而采用最优拉丁超立方试验方法、Kriging近似模型，探究多孔吸声材料的密度、弹性模量、宽度和厚度等4个参数对轮胎力传递率幅值的影响规律，借助多岛遗传优化算法获得多孔吸声材料最优设计参数，通过对多孔吸声材料宽度的轮胎力传递试验和跌落噪声试验验证了宽度参数影响规律的准确性。研究结果表明，相比于原始轮胎，带有优化后的多孔吸声材料的轮胎力传递率幅值明显降低，意味着轮胎空腔共振噪声也会得到有效改善。

针对双电机独立驱动履带车辆直线行驶车速往往会由于路面结构、参数的剧烈变化而失去稳定性，以及车辆两侧行驶阻力不同也会造成驱动电机转速不同而出现车辆偏驶现象的问题，提出了一种车辆直线行驶整车分层控制策略，上层控制车辆直线行驶车速稳定性，下层控制双侧电机转速同步，提高车辆直线行驶车速抗干扰性的同时减少行驶偏移量。围绕外界行驶阻力扰动问题，设计了Luenberger阻力观测器，并将其观测值反馈到上层积分滑模车速控制器中，以提高车速抗干扰性；下层控制器采用交叉耦合同步控制，补偿两侧电机输出转矩，以提高两侧电机的同步性。最后，通过RecurDyn+Matlab/Simulink联合仿真验证了本文控制策略的有效性。

为了减小滚齿机工作台变形对加工精度的影响，对工作台热、力变形进行了研究，提出一种基于子种群自适应思维进化算法优化反向传播（SAMEA-BP）神经网络的滚齿机工作台热-力变形预测方法。通过SAMEA对BP神经网络的初始值、权重和阈值等参量进行调整，有效提升了基于神经网络的热-力变形预测准确度。结合K均值聚类策略和灰色关联分析（GRA）对影响热误差的温度测点进行耦合性和关联度分析，将热误差输入变量从8个测点减少到3个；针对滚齿加工中切削力导致的工作台变形，利用机床主轴电流表征切削力，并作为预测模型的输入变量。试验结果表明：本文模型平均预测精度为95.1%，与其他模型进行的对比分析验证了本文SAMEA-BP模型的有效性和泛化性。

对Abaqus软件进行二次开发，采用旋转载荷法设置热流密度、法向载荷、切向载荷以及轮轨间的接触传热作用，在车轮表面设置对流换热和热辐射作用，基于热-机械耦合仿真得到了不同制动规程条件下踏面温度、应力和应变的动态变化及其分布特性，在此基础上回归得到了车轮踏面最高温度及制动结束温度与制动工况参数之间定量关系，并给出了制动过程踏面温度最高点温度变化曲线模型以及热应力预测模型。结果表明：轴重、制动初速度和减速度每增加5 t、20 km/h和0.1 m/s²，踏面的最高温度分别增加约90 ℃、120 ℃和26 ℃；25 t、100 km/h、0.7 m/s²制动工况下，径向应力辐达625 MPa，切向应力最大值为-713 MPa，最大径向、切向塑性应变分别为-5.47‰和-3.37‰，最大热应变为5.178‰，热应力范围为433 MPa。

为准确计算动臂塔机的防后倾缓冲力，考虑塔身弹性振动和起重臂刚体转动对防后倾装置动力学的影响，建立了描述防后倾缓冲器相对运动的数学模型，结合防后倾装置的缓冲特性模型，建立了描述防后倾缓冲力与起重机动态特性的数学关系。以一台装备液压防后倾装置的动臂塔机为研究对象，辨识了组成缓冲力计算模型的参数，通过系列工况的防后倾实验验证了防后倾缓冲力计算模型。根据防后倾缓冲力的实验值，计算了突然卸载工况的等效动载系数，验证了《起重机设计规范》中突然卸载工况的动载系数要求，可为动臂塔机设计的相关国家标准修订提供参考。

由于链轮形状的限制及现场测量对效率的要求，现有的外参标定方法很难应用于链轮轮毂端面的外参标定。因此，本文提出了一种基于二次曲线不变性的外参标定方法，该方法将加工有同心圆环的圆柱体放置在链轮中心孔内，利用圆环上大、小圆及链轮轮毂孔的半径计算出3个圆所对应的方程系数，并以此为基础获得链轮轮毂端面的外参。根据链轮齿廓的形状特征，提出齿顶与齿根圆区域上最高点及最低点筛选模型，并利用最高点数组及最低点数组通过椭圆拟合获得直径。在实验中，将4个不同尺寸的链轮作为被测对象，并将采用本文测量方法获得的结果与三坐标测量仪获得的结果进行对比，结果表明，本文提出的链轮齿根圆与齿顶圆的直径测量误差小于40 μm。

针对压电悬臂梁因固有频率过高、频带窄等原因导致的振动能量采集效率低、实际应用效果不佳的问题，通过欧拉-伯努利梁的特征频率方程，分析悬臂梁收集能量的特性和振动学特性，得到影响压电悬臂梁固有频率的3个参数：有效刚度、有效质量和自由端惯性矩。提出一种通过改变整体有效刚度来优化悬臂梁的弹簧连接质量块式结构，并进一步通过改变结构的惯性矩得出多自由度弹簧悬臂梁，降低了梁的固有频率，并在仿真实验中得到验证。仿真实验中发现由于两阶谐振频率间距减小而产生频带叠加的现象，通过两阶频带分解解释其产生的可能性。实验结果得出弹簧连接质量块式悬臂梁结构较传统而言，输出电压提高30%，频带拓宽为原来的2.5倍；虽然与质量块悬臂梁相比改善效果不明显，但引入多自由度后输出电压最高能提高60%，频带拓宽最高为质量块悬臂梁的3.3倍。

针对目前通常采用的以事故数据驱动为主的路网交通风险评估方法，忽略了一般道路、隧道、桥梁等不同道路类型的风险致因差异影响，致使评估结果不准确的问题，提出了一种考虑风险异质特性的路网交通事故风险评估方法。该方法依据路网不同道路类型风险致因的先验知识及事故密度分布特性，提出一种“由粗到精”的风险异质路段级联划分策略，实现风险异质路段的准确划分。引入道路风险自适应的事故风险空间分布函数，构建异质风险路段交通风险评估模型，实现路网风险整体评估。结合国际公开事故数据库，将本文方法与固定带宽核密度估计方法进行对比，结果表明：本文方法对交通风险的挖掘能力更强，对路网风险的估计更加符合实际情况。

为解决在综合功能区设置过长时单开口式出口道左转交叉口应用效果不佳的问题，提出了双开口式出口道左转交叉口控制策略。通过解析单、双开口式运行机理，构建逆流左转车道理论通行能力计算模型，以机动车通过量最大为优化目标，建立信号配时优化模型。结果表明，若常规左转车道数等于预信号开口车道数，两种开口方式理论通行能力是相同的，而当常规左转车道数大于预信号开口车道数时，双开口式的理论通行能力大于单开口式；敏感性分析发现出口道左转交叉口理论通行能力随综合功能区总长度、左转比例的变化总体上呈先增后减的趋势，双开口式综合功能区总长度宜在80~100 m。

为揭示空铁联程乘客感知对乘客总体满意度影响情况，建立了包含目标层、中间层以及指标层的三层指标体系，结合GTT（Greedy thick thinning）与EM（Expectation maximization）算法构建了贝叶斯网，分析了9个分类满意度对乘客总体满意度的影响。结果显示，各分类满意度对总体满意度影响从强到弱依次为个性化、衔接性、运营、可靠性、票务、舒适性以及信息服务，可达性与安全性对总体满意度影响甚微。交叉分析结果定量反映了乘客满意度指标间的复杂相互关系。采用重要性-绩效分析法（IPA）定量分析了后续改善策略，得出目前运营班次、行李托运、开通线路、运营时段需要进行重点改善，换乘指示、座椅舒适、取票便捷、票价、换乘质量、信息规划存在过度改善问题。

为了严格控制连续式搅拌设备冷料供给系统级配精度，研究了一种基于图像处理的集料级配在线检测方法。通过在冷料仓皮带处设置集料颗粒采集平台，在集料跌落的过程中对部分集料取样并分析此时的级配情况。采用分水岭与Harris结合算法对粘连颗粒进行分割，并综合200张图片集料级配分布情况得到最终的合成级配。利用EDEM软件仿真得到在集料取样占比基本相同时，分料板在不同的皮带速度下应调节到的最佳取样距离。筛分试验与本文方法的对比结果表明：本文方法与筛分法检测的结果相关性达到了 0.998，具有较好的检测效果。

针对协同作用下浆-土界面干旱环境耐久性问题，采用原状遗址土进行4种有无桩-浆协同作用模式下的室内模拟裂隙注浆，对不同模式下所形成的浆-土界面进行干湿、冻融、耐盐和耐碱4种典型干旱环境耐久性试验，在不同龄期对试样进行波速测量和界面直剪试验，通过对比分析其波速、界面力学参数、界面破坏模式以及剪切应力-位移关系来揭示浆-土界面粘结性能在干旱环境下的劣化特征与规律。研究表明：整个龄期界面的破坏形式以平直界面的粘结破坏和起伏界面的粘结与切齿联合破坏为主；在任意一种耐久性条件下，4种注浆模式下的浆土-界面的波速、表面残留土体厚度、峰值剪应力、界面抗剪强度参数均随龄期增加呈下降趋势，且大小关系均表现为起伏有桩模式>起伏无桩模式>平直有桩模式>平直无桩模式；以上规律均表明桩-浆协同下土遗址裂隙浆-土界面粘结性能的干旱环境耐久性能明显优于单独注浆模式。

为研究主梁损伤对装配式T梁桥横向分布系数的影响，基于刚接梁法建立了主梁损伤后的桥梁横向力学模型，分析了主梁损伤后横向分布系数的改变程度。结果表明：主梁损伤程度越大、损伤梁数量越多，损伤梁的横向分布系数降低越大，而周围完好梁的横向分布系数增大越大，且增大率与距损伤梁的横向距离成反比；但主梁刚接时，损伤梁的横向卸载能力及其影响区域均比铰接时的大。如未及时加固损伤梁，则距损伤梁越近的完好梁越先破坏。

为保证建筑板柱结构的使用安全，以钢筋、水泥等为原料制作建筑板柱结构试件板，并实施冲切破坏试验，通过荷载-挠度曲线分析试件板各节点的冲切破坏过程及位移情况，根据节点承载力计算公式分别求解不同板厚、混凝土强度、纵向配筋率、冲垮比下节点承载力，并分析各因素变化对节点承载力的影响。试验结果表明：当试件板纵向荷载增加至最大承载力时，发生瞬时脆性破坏，各位移测点均发生翘曲，配筋率低的试件翘曲严重；试件板厚相同时，空心率越小，抗冲切承载力越大；大幅增大试件板厚度、钢筋配筋率、混凝土强度、降低冲垮比可提高试件板的抗冲切承载力，当配筋率从0.6%提升至1.4%时，节点抗冲切承载力最高可增大29.2%，当冲垮比为7、配筋率为0.6%时，增大混凝土强度，节点冲切承载力升幅较小。本文研究分析可在一定程度上为提升建筑板柱结构的承载力提供借鉴。

结合随机骨料模型建立了锈蚀钢筋混凝土（RC）梁三维细观数值模型，采用Connector单元捕捉加载过程中界面相互作用变化的方法。利用已有试验数据验证了该模型的合理性。分析了加载过程中锈蚀RC梁界面粘结滑移分布以及变形协调系数的变化规律，探讨了界面粘结退化对RC梁抗弯承载力的影响。研究结果表明：采用Connector单元能描述加载过程中粘结应力以及相对滑移等界面行为的变化，可作为锈蚀钢筋-混凝土界面行为模拟的有效手段；界面的最大粘结应力随锈蚀率的增加而降低，30%的锈蚀率使得极限荷载下RC梁界面最大粘结应力下降71%；锈蚀会加剧荷载作用下锈蚀RC梁界面的相对滑移，界面相对滑移峰值位置由加载点逐渐向剪弯段区域转移；锈蚀会减小界面极限变形协调系数，锈蚀率达到30%时，极限变形协调系数为0.479，抗弯承载力下降55%。

针对现有访问控制方法未针对云计算隐私保护特征且缺少动态隐私授权机制，无法在运行过程中自适应保护隐私数据的不足，通过对基于角色的访问控制（RBAC）模型进行信任度和隐私使用行为扩展，提出了一种面向云计算SaaS层隐私保护的访问控制模型TBRBAC。在此基础上，提出了一种SaaS服务信任度评估和动态更新机制，给出了基于TBRBAC（Trust and Behavior based RBAC）模型的自适应隐私访问控制系统的体系结构、执行流程以及授权分析算法，讨论了自适应访问控制流程的合理性，并通过实例分析和实验验证说明了本文方法的可行性和有效性。该方法能够实现运行时动态隐私授权及细粒度的隐私访问控制，增强了云计算环境下隐私数据的安全保护。

针对并行化密度聚类的过程中，不同密度聚类簇边界点划分模糊，并且存在数据噪声，从而影响聚类性能，使聚类结果受制于局部最优影响的问题，提出一种基于MapReduce与优化布谷鸟算法的并行密度聚类算法。首先，该算法结合K-means中的近邻与逆近邻思路的策略KDBSCAN（K-means DBSCAN），通过计算各数据点的影响空间，以此重新定义基于密度的聚类（Density-based spatial dutering of apptications with noise，DBSCAN）算法中聚类簇的拓展条件，避免了不同密度聚类簇边界点划分模糊的问题；其次，结合KDBSCAN密度聚类中的近邻思想提出了一种可行的迭代性噪声点处理策略，减轻数据中噪声点对于聚类算法性能的影响；再次，提出基于传统布谷鸟算法的优化改进策略MCS（Majorization cuckoo search），通过衰减发现巢穴概率的权重，随着迭代搜寻次数的增加提升算法收敛速度，解决了聚类结果受制于局部最优的问题；最后，结合MapReduce提出了并行密度聚类策略MCS-KDBSCAN，通过并行化密度聚类算法运算，减轻了并行聚类算法局部最优解传递的通信负担，提升了算法性能。实验证明，提出的MCS-KDBSCAN并行化密度聚类算法在聚类精度、聚类运行时间等方面均较优。

针对多维数据集异常数据检测过程中未对多维数据集进行降维处理，导致多维数据集中异常数据检测精度较低、误检率较高、检测时间较长的问题，提出一种基于谱聚类的多维数据集异常数据检测方法。首先，通过拉普拉斯矩阵对多维数据集中的数据进行聚类，初步分类数据；其次，采用局部线性嵌入（LLE）算法对分类后的数据进行降维处理，用特征向量表达高维数据集，去除多维数据集中的冗余信息；最后，将处理后的多维数据集输入到支持向量机模型中，根据回归估计值的计算，完成异常数据的检测。实验结果表明，本文算法进行多维数据集中异常数据检测的精度更高、误检率更低，检测时间较短。

针对目前基于深度学习的压缩感知重建网络存在单通道重建网络没有深入挖掘图像的多尺度特征，缺乏对重建网络的反馈机制，并且重建网络缺乏与测量矩阵的关联，制约了重建质量的进一步提升的问题，提出了一种多尺度生成对抗网络下图像压缩感知与重建算法。该算法先通过多通道残差块提取图像的多尺度信息，加入判别网络形成对多尺度生成网络的反馈，再将全卷积测量网络与重建网络联合训练，以提升图像重建质量。实验结果表明：本文方法相对于ISTA-Net+方法在3种采样率下重建精度提高了2.02~4.09 dB。

为提高多目标跟踪方法的跟踪效率，提出一种基于锚框对齐卷积特征的目标检测-表观特征提取联合网络（AAC-JDAN）。首先，在YOLOv3目标检测网络的基础上，引入锚框变换网络与锚框对齐卷积，使网络在获得旋转目标检测能力的同时，缓解现有方法中存在的检测-表观联合网络提取的表观特征与旋转目标之间关联性弱的问题；其次，通过在检测头部网络中加入目标表观特征提取分支，以多任务联合学习的方式对目标检测和目标表观特征提取两个子任务进行合并，实现对图像底层特征的共享，在检测目标的同时输出目标对应的表观特征向量，提高跟踪算法的整体效率；最后，提出一种快速的在线数据关联方法，结合AAC-JDAN获取的目标表观特征和卡尔曼滤波得到的目标运动状态预测结果，计算目标与轨迹段间的相似度矩阵并使用KM（Kuhn-Munkres）算法进行匹配，实现对视频中多个旋转目标的高效跟踪。在两个公共数据集和一个自定义数据集上进行实验，TPR指标、MOTA指标和IDF-1指标分别达到了80.4%、71.3%和69.5%，帧速率达到20 帧/s，表明本文方法在跟踪的实时性和准确性上达到了更好的平衡。

针对以固体各向同性材料法（SIMP）、水平集法（Level-set）等为代表的传统连续体拓扑优化算法存在的计算代价昂贵、生成结构几何隐式等缺陷，结合深度学习与可移动变形组件法（MMC），提出一种基于深度学习的两阶段实时显式拓扑优化方法。在第一阶段使用深度学习模型预测取代有限元分析的多数费时迭代计算，第二阶段对深度学习模型预测所得结构进行少量迭代微调，形成最终的带有显式几何特征的优化结构。在相对一般的数据集下定量与定性地验证了本文方法的可行性与有效性，并研究了第一阶段深度学习模型的训练程度与最终生成结构质量及总体耗费时间的关系。结果表明：与传统连续体拓扑优化算法相比，本文方法能在保证拓扑优化结构生成质量的同时节约90%以上的计算时间。

针对传统支持向量机（SVM）在数据分类方面准确率识别较低的问题，提出了一种改进鲸鱼优化算法同步优化SVM的特征选择模型。首先，利用Levy飞行策略对鲸鱼优化算法的螺旋更新位置进行变异扰动，利用单纯形策略中的反射操作对种群中的精英个体进行反射点求解的改进，标准函数的测试结果证明其改进能有效提高算法的收敛速度和计算精度；其次，将SVM核参数和特征选择目标作为共同优化对象，在获得最优核参数的同时得到相对应的最优特征子集；最后，对UCI标准数据集和真实乳腺癌数据集进行特征选择仿真实验，在平均分类准确率、平均适应度值、适应度标准差和所选特征个数上进行评价。结果表明，本文算法在降低特征维度，实现数据分类上效果明显。在真实乳腺癌数据集上的分类精度与传统支持向量机相比提高了11.053%。

针对当前各种基于会话推荐的模型存在对物品间全局关系的获取和使用不足的问题，提出了基于会话的结合全局潜在信息的图神经网络推荐模型。该模型根据全部会话序列构建会话图与全局图，并在全局图中引入了序列中各节点间的间距信息，以及序列节点的相邻节点彼此之间的贡献度，通过模型训练获取最后的会话表征预测下一个交互行为。实验结果表明：在结合图神经网络的推荐算法中充分挖掘全局潜在信息可以有效提高推荐算法的准确率，这一改进对提高基于会话的图神经网络模型的性能有一定指导意义。

为准确分析土壤温度特性问题，提出了基于注意力机制的多通道长短期记忆网络（LSTM）融合ARIMA算法的预测模型。通过提取长短期不同时刻重要时间特征，并利用ARIMA时间序列模型提取线性特征优势更准确预测土壤温度。为验证该模型，本文在瑞士两个气象站（Laegern和Fluehli气象站）测试了未来6、12和24 h内，同时间土壤深度5、10和15 cm下土壤温度的均方根误差、平均绝对误差、均方误差和决定系数，并以4个评价指标进行验证。与自回归综合移动平均模型、LSTM和全连接网络相比，本文模型具有最优性能，尤其在未来6 h内对Fluehli站（10 cm土壤深度）土壤温度模型中改善最为显著；取得了最高的相对决定系数值0.9965，最低的均方根误差为0.3414，平均绝对误差为0.2310，均方误差为0.1165。因此，本文模型可以作为备选土壤温度估计的替代方法。

针对200 kHz高频码元伪随机发射源，综合考虑灵敏度、信噪比等因素，在噪声水平低至4.86 nT/s前提下，将空心线圈传感器谐振频率提升至150 kHz以上；接收机基于PXIe总线，可实现三分量电磁数据、发射电流及辅助信息收录，采样率最高可达1.25 MHz，动态范围为112.6 dB。通过复合时间戳整合多通道信号、改进的多信息单文件存储方式，实现了大数据量下的多信息可靠存储，与传统的CHTEM-Ⅱ航空电磁收录系统相比，吞吐量提升了8倍。多种性能指标测试结果证明本文接收系统具有较高的完成度。

针对波达信号谱的任意性，采用角度域基函数采样法，建立多入多出（MIMO）天线衰落空间相关性（SFC）计算模型。提出了以基函数展开法，加权叠加形成符合多样无线场景波达信号近似信号到达角（AoA）复杂分布函数，导出了完整理论计算式。并对微蜂窝城市传播信道的实测数据进行了验证和分段指数非线性拟合分析，导出了实测信道下的MIMO SFC的近似拟合解，探讨了基函数采样数和加权系数的选取对计算精度的影响。研究结果表明此拟合法对任意波达信号谱分布和信道实测数据的整合有较高的拟合度，提出的近似算法可准确地拟合MIMO多天线系统的衰落相关信道特征，且能大幅度降低其计算的复杂度，提高运算效率，节省了仿真时间。此法能有效研究MIMO系统在特殊场景中的信道特征，并可推广到在多维空间域中对Massive MIMO的分析。

\alpha噪声背景下的信号处理问题是该领域的热点问题，但在实际工况中极难直接获得\alpha噪声的特征指数的相关信息，这使得分数低阶统计算法的应用变得尤为困难。针对上述问题，本文提出了一种基于\alpha稳定分布叠加性质以及几何功率的特征指数估计方法。首先利用叠加性质确定了多个独立同分布的\alpha稳定分布变量与其和分布变量的关系，然后利用其原变量以及与变量几何功率间的特点实现对特征指数的估计。实验结果表明，该算法不需要获取特征指数的范围，在0~2范围内均可对其进行准确估计，均方根误差最大约为0.1，在对海杂波数据进行估计时偏差仅为0.02，可以为\alpha噪声下的信号处理问题提供先验信息。

为满足万物互联和物理层安全的要求，针对存在多个窃听者和多个合法用户的状态更新系统的通信安全问题，提出了一种利用智能反射表面（IRS）辅助的安全波束成形设计方法实现主动防御。同时，考虑了状态更新场景下对于信息新鲜度的要求，引入平均保密年龄和保密年龄中断概率的信息年龄（AoI）性能指标，在发射功率、状态更新概率和IRS反射相移的约束下，联合优化基站发射波束成形矩阵、IRS相移和状态更新概率，从而保证状态更新的同时最大化系统安全性。针对系统的动态性和复杂性以及非凸优化问题的挑战性，提出了一种基于深度双Q网络（DDQN）算法的安全波束成形方法，以实现动态环境下针对窃听者的最优波束成形策略。仿真结果表明，本文提出的基于DDQN的安全波束成形方法可以显著提高IRS辅助状态更新系统的安全性。

为满足现代农业精确定量施肥的需求，通过理论分析得出螺旋排肥器无法实现均匀排肥的原因，设计了一种基于采用肥料满充填螺旋挤压式输送原理的新型排肥器，通过理论分析得出影响排肥均匀性的参数，以排肥口安装倾角、排肥口长度为试验因素，以排肥均匀性变异系数与肥料颗粒平均速度为试验指标，设计了二因素五水平的二次通用旋转组合试验，试验结果表明：排肥口长度、排肥口安装倾角对排肥均匀性变异系数影响分别为极显著（P<0.01）、显著（0.01<P<0.05），排肥口安装倾角、排肥口长度对肥料颗粒平均速度影响为极显著（P<0.01），在排肥口安装倾角为40°、排肥口长度为105 mm时可获得排肥均匀性变异系数≤10%、肥料颗粒平均速度≥15.5 mm/s，在最优参数组合下进行台架验证试验与对比试验，台架试验与仿真试验相对误差分别为2.75%、1.75%，验证结果与仿真结果相一致。不同转速下挤压式螺旋排肥均匀性变异系数较单螺旋排肥器平均降低32.91%，不同转速下单圈排肥量平均降低6.70%，优化后的排肥器排肥均匀性好且排肥量损失较小。本研究可为螺旋排肥器的优化设计提供参考。

针对拖拉机变速箱装配工艺复杂、成本高、产品开发周期长等问题，研究了基于虚拟现实的拖拉机变速箱虚拟装配技术，开发了具有沉浸感、想象性、交互性等特点的拖拉机变速箱虚拟装配系统。首先，通过研究变速箱虚拟现实模型构建方法，采用模型数据转换的方式从CAD系统提取拖拉机变速箱装配信息，在虚拟装配环境中建立拖拉机变速箱装配信息层次模型，运用Mesh合并、几何元素删减等模型预处理技术获取轻量化虚拟现实模型。其次，基于C#语言在Unity3D环境中开发虚拟装配软件，实现变速箱零部件在虚拟装配环境中的移动、旋转、定位装配、场景漫游、音效播放、零部件名称显示、装配路径规划等功能。最后，以Oculus Quest2头戴显示器为交互设备开展拖拉机变速箱装配试验。试验结果表明：本文开发的变速箱虚拟装备系统运行流畅、模型交互准确、用户操作体验良好，可缩短变速箱虚拟装配周期、降低开发成本。