将轮胎低频操稳模型与高频耐久模型进行统一，提出了包括面内动态特性的UniTire 轮胎模型。稳态UniTire是轮胎动态系统的零频输出，当轮胎运动输入信号频率无限大时，轮心力的输出为零，以此为边界条件，建立了轮胎动态系统的传递特性。考虑到整车虚拟试验场仿真中轮心的载荷历程主要受轮胎刚性环模态影响，即平面内频率小于100 Hz，平面外小于60 Hz，更高的频率成分对轮心的载荷分析贡献不大，故建立了满足边界条件的二阶传递模型。本文模型不追求特定输入下轮胎输出的精确数值，模型参数少、容易辨识，满足频域边界条件，体现了主要频带信号的传递特性。最后，利用典型轮胎动态试验数据进行轮胎模型参数辨识和试验验证。结果表明，本文模型能够准确地表达轮胎面内动态特性。

使用Converge仿真软件对喷雾坍塌现象进行了研究并分析其原因，通过改变喷孔数目、环境压力、温度、油束喷射方向以及相邻喷孔径向间距等条件研究了喷雾坍塌程度的影响因素。结果表明：随着燃料温度的升高，发生闪沸现象的程度更加猛烈，喷雾锥角和喷雾宽度逐渐增大，喷雾中心难以与外部气体进行交换，使得喷雾中心的低压状况难以改善，油束在压力差作用下向中间聚拢，最终演变成喷雾坍塌现象。通过改变环境压力和温度可以发现：在适当提高环境压力后，喷雾坍塌现象会变得剧烈，而提高环境温度对喷雾坍塌程度并没有明显影响；通过改变喷孔数目、油束方向以及喷孔径向间距等手段改变油束间距对喷雾坍塌程度有较为明显的影响。

针对车辆转向非线性平衡状态及其稳定性确定问题，提出了求解车辆转向非线性二自由度模型平衡状态的一种新方法及其稳定性判据。首先，建立了车辆转向非线性二自由度模型，采用简化魔术公式轮胎模型描述了轮胎非线性侧向力。然后，提出了求解相应模型转向非线性平衡状态的粒子群算法，通过理论分析得到平衡状态稳定性判据。最后，设计了前轮转角、路面附着系数和车速分别变化的3种行驶条件，应用粒子群算法和拟牛顿法对3种行驶条件下的转向非线性平衡状态进行了求解和稳定性判断。结果表明，本文方法可以准确求解车辆转向非线性二自由度模型平衡状态，求解效果优于拟牛顿法，稳定性判据适用于确定平衡状态的稳定性。

针对汽车紧急制动过程滑移率控制存在的非线性和不确定性扰动的问题以及制动系统带宽特性的差异导致滑移率控制器无法有效移植到实际车辆应用的问题，提出了基于执行器带宽参数整定的自抗扰控制方法。首先，建立了车辆模型和ABS模型。其次，设计了以微分跟踪器、扩展状态观测器和误差反馈控制器为核心的自抗扰控制。接着，基于ABS制动带宽参数，对自抗扰控制进行参数整定。最后，进行了滑移率控制仿真分析，验证了ABS滑移率自抗扰控制方法的可行性和有效性。结果表明，本文方法物理意义明确、参数整定简单、可移植性强，能够实现滑移率的精确控制。

针对驾驶人误踩踏板引发电动公交失控问题，开展了自然驾驶试验和误踩踏板的模拟驾驶试验，采用One-Class SVM和iForest方法建立了踏板误操作辨识方法。试验结果表明：车速、电机转矩、加速踏板开度和制动踏板开度可作为反映踏板误操作行为的特征参数；One-Class SVM和iForest辨识方法识别准确率分别为94.9%和99.5%，但iForest辨识方法在踏板误操作行为的识别精确率方面具有突出优势。利用iForest辨识方法对电动公交运行数据进行辨识，可为降低误踩踏板相关事故发生提供理论支持。

铝合金薄壁零件由于其刚性差，易受主轴转速、轴向切削深度、给进速度以及径向切削深度等因素的影响，导致其在铣削加工过程中极易出现颤振现象。为解决这一问题，设计了铝合金薄壁零件铣削加工颤振主动抑制方法。构建了基于圆柱螺旋立铣刀的铣削动力学模型，分析了x、y轴方向上的切削力变化，计算了切削时刀具刀齿的运行力学轨迹。利用小波神经网络比例积分微分控制算法，实现了零件铣削加工颤振的主动抑制。实验结果表明：该方法可在较高的刀具转速以及轴向切深下实现稳定的铣削加工，经抑制后的切削力与所设最佳切削力十分符合，且抑制后的振动控制在-5 μm~5 μm之间，可以减少加工中的变形和损伤，从而提高生产效率和产品寿命。

针对机械零部件制造及加工领域的平面度测量问题，提出了一种基于线结构光视觉技术的平面度误差测量方法。首先，采集被测平面上不同位置的光条图像，并根据每个位置所对应的光平面方程获得扫描点的空间坐标。其次，对国家标准中平面度误差评定方法进行分析，建立了基于几何约束的平面度误差视觉测量算法。最后，通过本文算法，利用扫描点空间坐标计算出评定基面及平面度误差。在实验中，选择镶块模具的定位面作为被测平面，并将视觉测量结果与采用接触式测量方法获得的结果进行对比，测量误差小于20 μm。实验结果表明本文提出的平面度误差测量方法具有一定的可行性，提高了平面度误差的测量效率。

采用磨粒流精密加工方法对阀套交叉孔进行去毛刺处理，通过大涡模拟的方法和合理的亚格子模型对阀套工件在侧孔出流条件下进行数值模拟分析。在不同流速和黏度情况下，分析了流体应变率、速度矢量、壁面剪切力对交叉孔边缘圆角半径大小、毛刺去除以及径向孔壁面加工质量的影响。试验结果表明：流体黏度越低、速度越大，交叉孔边缘圆角半径越大；黏度越高、速度越大，径向孔壁面加工质量越高；为保证交叉孔边缘有较小的圆角，应选用低速、高黏流体进行阀套交叉孔的精密加工。

为解决仿人冗余机械臂逆运动学的求解问题，本文提出了一种逆运动学求解优化方法。通过引入臂角参数建立了逆解的解析解公式，根据关节限位进一步分析了不同形式解析解下的臂角可行区间。此外，提出了综合考虑关节避限和能耗最优的目标函数，通过自适应权重参数调节任务优先级，并引入粒子群优化算法得出最优解。实验结果表明，该算法能求出给定臂角的所有解，并且能选出满足关节避限和低能耗的最优解，对于冗余机械臂的轨迹规划有较好的应用意义。

以6005A铝合金型材为例，提出了一种考虑各向异性的铝合金型材辊弯断裂预测方法，分别采用von Mises、Hill48和Yld2004-18p屈服准则描述铝合金的各向异性，通过实验和晶体有限元模拟确定了模型参数。模拟结果与辊弯实验结果对比表明：采用Mises屈服准则的预测误差大于15%；采用Hill48屈服准则的预测误差小于5%；采用Yld2004-18p屈服准则的预测误差小于3%。说明使用各向异性屈服准则与连续损伤准则耦合的有限元模型，比各向同性模型能更准确地预测铝合金型材辊弯成形中的断裂行为。

使用有限元模拟方法，建立了“日”字形截面防护梁绕弯成形过程的有限元模型，并对其可靠性进行验证。解决了高强钢防护梁产品质量预测问题，得到了芯模种类、型材厚度和绕弯成形速度对截面变形的影响规律。结果表明，带有自锁装置的柔性芯模对截面变形的抵制效果最好。随着型材厚度的增加，截面变形减小；随着弯曲速度的增大，截面变形先减小后增大。该方法为防护梁产品成形质量预测提供了理论依据。

针对任意类型坡道组合和限速环境下高速列车节能驾驶优化问题，依据极大值原理推导得到最优解必要性条件，提出了包括冗余工序及其切换点区间的冗余工序编码概念和生成规则，设计了冗余工序编码分别与粒子群算法和有限变异遗传算法相结合的PMP-PSO算法和PMP-LMGA算法，用以归并部分冗余工况并优化切换点位置。实验结果表明：在满足各项运行规则前提下，运用冗余工序编码可以显著加快复杂场景下的求解速度，稳定且有效降低总能耗，同时，应用多智能体并行计算可进一步提升求解效率。

半挂汽车列车在制动过程中由于各车轴制动顺序的不同，导致车辆在特殊工况下制动时会出现车辆失稳现象。针对现有方案和设备无法对制动时序进行检测，本文提出了一种智能化非接触式的车辆制动时序动态检测方案。基于单目视觉原理，识别张贴在轮胎边缘的标志物，对采集的图像进行处理，求解出轮胎滑移率；利用基于轮廓的模板匹配算法识别待匹配图像中的标志物区域。最后，进行了实车试验，结果表明，本文方法的滑移率求解误差在4.2%以下。

为了研究出行者选择偏好异质性和共享无人驾驶汽车解决地铁出行最后一公里接驳问题的潜力，基于计划行为理论，对出行者最后一公里的出行方式选择进行了分析。首先，建立了潜变量模型，获取出行者对无人驾驶汽车的态度、主观规范、感知行为控制和行为意向等心理潜变量；其次，将心理潜变量纳入随机系数Logit模型，进行实证分析研究了地铁出行“最后一公里”出行行为的影响因素；最后，进行弹性分析，研究了出行时间对出行方式选择的影响程度。研究结果表明：随机系数Logit模型比传统的多项Logit模型拟合度更优；不同出行者对出行时间的偏好具有异质性，出行时间系数不是一个固定值，而是服从均值为-0.153、标准差为0.520的正态分布；出行者对无人驾驶汽车的态度和感知的主观规范对出行行为具有显著影响；共享无人驾驶汽车的出行时间每减少1%，共享无人驾驶汽车的选择概率上升0.799%；而共享自行车的出行时间每增加1%，选择共享无人驾驶汽车的选择概率上升1.155%。

为明确山区公路回头曲线路段小客车的纵向驾驶行为特性，以国道G211线重庆市彭水县花地湾至宁家寨段为试验道路，开展了小客车实车驾驶试验。采集了自然驾驶状态下的车辆轨迹、速度、加速度等数据，分析了回头曲线路段的速度幅值特征；明确了上坡和下坡方向的速度行为模式，得到了速度变化特征点位置的分布规律；研究了入弯减速度和出弯加速度的幅值特征和影响因素。结果表明：回头曲线路段的车辆行驶速度明显高于道路设计速度和限速值，超速行为非常普遍；上坡方向为“减速-加速”两阶段速度模式，与一般弯道存在差异；下坡方向为“减速-匀速-加速”三阶段速度模式；速度特征点分布位置受到视距、坡度和曲线偏角等因素的影响，且与常规假设存在一定差异；上坡回头曲线的速度谷值点位置主要分布于圆曲线前半段；下坡方向减速止点主要集中在缓和曲线-圆曲线连接点与圆曲线中点附近，加速起点主要分布于圆曲线和第二缓和曲线范围内；回头曲线下坡方向和上坡方向的入弯减速度85分位值分别为1.25和1.0 m/s²，下坡方向和上坡方向的出弯加速度85分位值分别为0.9和0.6 m/s²，即坡向和坡度对加（减）速度存在显著影响。最后，建立了回头曲线路段入弯、弯中和出弯阶段的运行速度模型，并进行了验证。本文研究成果可为艰险山区复杂线形公路的安全性评价以及安全改善提供理论支撑和基础数据支持。

为了提高城市轨道交通整体出行效率，提出了基于线性规划的城市轨道交通运行调度优化算法。通过提取轨道交通路况特征和客流特征建立了贴合实际情况的调度优化模型；利用线性规划将调度优化模型转化为无限维度离散化概率显著下降的城市轨道交通一体化调度优化模型。实验结果表明，本文方法优化后的平均延误时间减少了17 min，乘客行程时间减少了25 min，且轨道站点与客流需求点重合率较高，说明该方法的调度效果较好。

为研究在车路协同背景下载货汽车如何组成车队能更加节能的问题，选取3种经典货车模型为研究对象，设定行驶速度为22 m/s、车间距为4.4 m，分别进行了单车、两车及三车的单一车型（同构）和多种车型（异构）队列仿真。建立了较为理想的仿真计算域，并通过XFlow软件分析了整体车队能耗情况及节能效果。结果表明：在两车队列中，节能率最高和最低的车队分别为2-2z车队和6-2z车队，节能率分别为20.67%和3.12%；在三车队列中，节能率最高和最低的车队分别为2-2-2z车队和6-6-2z车队，节能率分别为31.08%和3.22%。

将整个路网划分成符合路网短时交通预测要求的子路网，从路网短时交通量中提取时间序列性、周期相似性以及空间序列性3个时空特性。将残差单元加入卷积神经网络中，构建了深度异步网络模型，实现路网短时交通流预测。实验结果证明，本文算法的均方根误差值和平均绝对误差值较小，流量预测值趋势与流量真实值趋势几乎一致，交通流量预测性能较好。

针对当前电动汽车充电自动定位方法易发生位置偏移、定位精度不准确等问题，提出了基于机器视觉的电动汽车充电自动定位方法。通过无线传感网络中的机器视觉系统获取电动汽车行驶状态，提取环境图像及数据信息，利用颜色模型中Hue分量、Canny算子对电动汽车充电孔及背景展开去噪，利用边缘检测算法获取线圈圆心，并计算充电线圈的等效边长，结合机器视觉中非线性最小二乘法完成电动汽车的自动定位。实验结果表明：在相对位移分别为3、5、7 mm时，本文方法接收线圈的定位精度与多次定位精度平均值相同，分别为8.24、8.99和8.12，本文方法的定位精度高；多次定位精度平均值与单次定位精度相同，定位效果好。

针对严重交通事故现场出现火灾、浓烟等情况影响探测设备完成被困人员搜救的问题，提出了一种基于卷积注意力机制自适应改进损失型双判别器条件生成对抗网络（CBAM-IL-DDCGAN）的红外和可见图像融合方法。首先，利用添加注意力特征融合模块的解码网络从空间和通道对图像进行恢复重建。然后，设计了一种基于梯度信息的自适应权重计算方法。最后，进行了融合图像连续帧的测试实验。实验结果表明，本文图像融合算法表现出色，相较于传统算法和生成对抗网络算法，在PSNR、SSIM和MSE等指标上均取得了超过7%的显著提升，验证了该融合算法在复杂交通事故救援中的可行性和优越性。

钢筋混凝土桥梁耐久性评估属于在不确定环境下的多属性决策问题，针对其指标数据信息不完整的特点，本文提出了基于改进正负靶心的灰靶评估模型。引入正靶心点距及投影值、负靶心点距及投影值、靶心系数、正负靶心距和综合靶心距等概念，实现桥梁耐久性的宏观和微观一体化分析，并将模型应用于甘肃省境内9座钢筋混凝土公路桥梁耐久性评估。结果表明：该9座桥梁的耐久性水平优劣从高到低排序为：桥梁6#、7#、4#、8#、1#、3#、2#、5#、9#，其中桥梁6#、7#的耐久性等级为Ⅱ级，桥梁1#、3#、4#和8#的耐久性等级为Ⅲ级，而桥梁2#、5#和9#的耐久性等级为Ⅳ级。通过指标敏感性分析，得出桥梁耐久性的绝对平均变化率随权重变化率绝对值增加呈线性增长趋势，而且指标权重与其敏感性有一定关系，即在指标权重变化率相同的情况下，指标权重越大，综合评价结果的平均变化率也越大。

为高效解决冬季路面积雪结冰问题，提出了在路面铺设抗凝冰含砂雾封层的方法。首先，明确了抗凝冰含砂雾封层的材料配比、抗凝冰机理和制备工艺；然后，设计了融冰雪、除冰和冻融循环试验以验证其抑冰融雪的效果，同时进行了抗渗性、抗滑性和耐磨性试验以评价其路用性能。结果表明：抗凝冰含砂雾封层通过构筑疏水表面和释放融雪剂达到抗凝冰效果，其中疏水剂和抗凝冰剂的最优掺量分别为8%和40%；该材料可使路表冰雪量显著减少，并且经冻融循环作用后仍能保持除冰性能，表现出良好的除冰雪效果和耐久性；此外，其具备良好的抗渗性和耐磨性，虽其使原路面抗滑性略有降低，但仍能满足技术要求。

由于局部砂浆碱集料现场测试中存在着对上部竖向的压力，为研究砂浆碱集料反应的力学性能，进行了砂浆碱集料反应细观数值模拟。用砂浆棒快速法制备了试样，进行了砂浆试样膨胀率、抗压强度、抗折强度测定；将砂浆试样看作由骨料、界面过渡区（ITZ）和砂浆基体组成的三相复合材料，建立了碱集料反应膨胀模型和碱集料反应强度模型，模拟了不同尺寸规格试样在不同龄期的抗压和抗折性能，解决了砂浆抗压强度和抗折强度较高的问题，仿真结果与测试结果基本一致，证明该模拟仿真具有较好的实用性。

对于三维天车防摆控制系统易受参数摄动、外部未知干扰等不确定因素影响的问题，提出了一种基于参数自适应的快速非奇异终端滑模控制方法。针对三维天车系统动力学模型，考虑负载质量和缆绳长度时变、外部干扰等不确定性因素，基于滑模控制理论，构造了含有位移偏差和负载摆动角度的复合滑模面，设计了滑模参数自适应律，实现了控制器增益根据系统误差自动整定，保证了位移误差和摆动角度在有限时间内收敛到零。与现有控制方法仿真对比，本文控制方法可以使天车在3.5 s内到达目标位置且不发生超调，有效抑制了负载摆动，最大摆动角度不超过3°，快速消除了负载的残余摆动。结果表明，该方法改善了天车系统的动态响应性能，增强了控制系统的鲁棒性和抗干扰性。

针对现有孪生神经网络跟踪算法两个分支相互独立缺少信息交互，在受到目标遮挡、相似目标干扰等挑战下无法精确鲁棒跟踪目标的现状，提出了一种基于多重注意力机制的无锚框目标跟踪算法。使用多重注意力机制编码目标模板特征和搜索区域特征，通过自注意力机制提升特征显著性后，利用互注意力机制聚合目标模板与搜索区域之间的特征信息，强化了算法对目标和背景的鉴别能力。同时，引入无锚框机制，以逐像素的方式完成端到端的视觉目标跟踪任务，避免了锚框机制人为干预的弊端。实验结果表明，在OTB50、OTB100、GOT-10K公开数据集上，本文提出的基于多重注意力机制的无锚框目标跟踪算法针对目标遮挡以及相似目标干扰等挑战具有较强的鲁棒性，有效提升了跟踪算法的准确率和成功率。

首先，通过过滤标点符号选择适当的特征，并构建向量，分割两个及两个以上词语组成特定语义，标注词性，找出相对词类。其次，利用潜在狄利克雷分配（LDA）模型令话题与文档间存在相关性，明确文档主题，降低数据特征稀疏特性。再次，本文双向长短期记忆网络条件随机场（BR-BiLSTM-CRF）模型通过双向LSTM模型检测文本命名实体的边界，与链式条件随机场层的输出实体类型相结合，增加了词汇和词类的特征，实现对文本整体序列实体边缘的检测。最后，采用交叉熵和梯度下降修正网络参数，直至误差不超过指定数值，实现文本命名实体的识别。实验结果表明：本文方法识别速度快、精度高、整体性能强；该方法能够更好地通过计算机识别语言明确文本词性，提高命名实体识别的准确性和效率。

为了快速响应遥感图像的近邻检索请求，提出了基于生成对抗网络的序列交叉熵哈希（GANOCH）。首先，建立了基于交叉熵的序列保持目标函数，确保任意三元组样本在不同空间内的序列相似性关系具有相同的概率分布，增强了序列保持约束性。然后，为解决优化过程中的非确定性多项式（NP）难问题，对目标函数中的离散编码进行了连续化松驰处理，并建立了基于三元序列交叉熵的量化损失函数，以减少由连续化过程引起的误差。同时，构造了基于类别标签矩阵的监督生成对抗网络，以增广训练数据集，避免由数据不足或不均衡导致深度网络发生过拟合。最后，在UCMD、SAT4和SAT6遥感数据集上设置了近邻检索性能对比实验，结果表明，基于生成对抗网络的序列交叉熵哈希的近邻检索性能较优。

在样本有限情况下对象级别的叶片高光谱图像建模中，提出了多尺度三维和一维级联卷积神经网络模型。首先，在三维卷积神经网络（3D-CNN）中嵌入扩张卷积增大卷积核感受野，构建了多尺度3D-CNN，提取和融合不同尺度的光谱-空间联合特征，在不增加网络参数的情况下提升了模型性能。然后，对最优多尺度3D-CNN网络级联一维卷积神经网络（1D-CNN），进一步降低计算复杂度和过拟合程度。最后，在罗勒叶片叶绿素含量回归和辣椒叶片干旱胁迫识别两类数据集上进行最优网络框架探究并对比了一系列基准CNN模型。结果表明，对于叶片高光谱图像回归和分类，本文模型均能在小样本条件下有效提升模型泛化性能并降低计算复杂度。

为降低机器人与障碍物的碰撞几率，提高机器人工作效率，提出了一种基于深度学习的室内导航机器人避障规划算法。首先，通过室内导航机器人导航系统，结合深度学习提高机器人对所处环境中移动障碍物与非移动障碍物的检测和识别能力，进而获取与实际场景更加吻合的反应式避障导航实用信息。然后，利用该信息构建仿真地图，通过在仿真地图内筛选出一条最优任务执行路线，解决了由于障碍物杂乱无规则导致的避障规划难度大的问题，实现了室内导航机器人避障规划。实验结果表明，本文方法避障路径更加可靠、避障规划时间不超过1.2 s，有效提升了室内导航机器人的避障精度及工作效率。

针对胰腺分割难以获得较高准确率的问题，本文提出了一种基于双输入3D卷积神经网络的胰腺分割算法。首先，通过增加输入切片间上下文残差信息突出边界区域；然后，引入注意力机制抑制无用特征、增加有效特征的表达，提高了胰腺的分割准确率；最后，将该算法在NIH胰腺分割数据集上进行评估。实验结果表明，本文算法性能优先于对比的主流算法。