为厘清国内外导电沥青混凝土技术的研究进展，系统梳理了导电材料的分类及其在导电沥青混凝土中的应用现状，分析了不同类型导电沥青混凝土的导电性能和路用性能，论述了导电沥青混凝土的作用机理（导电机理、压阻机理和电热机理），探讨了导电沥青混凝土自诊断、自感知、感应加热自愈合、融雪化冰等功能特性，介绍了其在实际工程中的应用现状，并对导电沥青混凝土的未来发展方向进行了展望。

综述了国内外对胶粉改性沥青老化机理、表征及评价的研究现状。胶粉改性沥青的老化过程伴随着胶粉的溶胀、降解反应以及沥青与胶粉之间的物质交互作用；胶粉改性沥青老化行为的表征主要从化学组分、分子结构、分子量、表面形貌入手，并解释其对宏观性能的影响；胶粉改性沥青老化性能评价主要采用黏度、复数模量、低温蠕变劲度、疲劳寿命等流变学指标，且通常与微观表征及化学方法相结合。然而，当前国内外对胶粉改性沥青老化过程中填料迁移行为关注较少，特别是炭黑、白炭黑等填料的作用机理有待进一步挖掘；缺乏胶粉改性沥青多组分老化特征同步表征方法；缺乏统一的老化评价指标，且大多研究在混合料老化性能验证方面存在不足。最后，提出了胶粉改性沥青老化机理及表征评价研究的发展趋势与展望。

针对机械弹性电动轮（MEEW）式车辆的稳定性控制问题，考虑到车辆在实际行驶时存在的一些MEEW内部摄动和外部干扰，建立了存在非线性干扰项的2自由度车辆模型。基于上述模型对整车进行稳定性分层控制，在上层中分别设计了基于扩张状态观测器（ESO）的横摆角速度和质心侧偏角滑模控制器。通过ESO对非线性干扰项进行实时的观测和补偿。依据\beta-\dot{\beta }相平面对车辆的稳定性区域进行划分，并基于此对上述两个控制器进行平滑切换。在下层控制器中，基于二次规划方法进行转矩分配。仿真实验结果表明：在考虑干扰的情况下，本文横摆稳定性控制器能够很好地控制匹配MEEW的分布式驱动电动车的稳定性。

为了实现发动机高效清洁燃烧，利用自行开发的可变气门升程机构，在无节气门条件下研究了进气门调整策略（VIV）、排气门调整策略（VEV）和进排气门耦合调整策略（VICE）对发动机性能的影响。结果表明，与原发动机相比，3种气门控制策略都可以降低有效燃油消耗率（BSFC）并提高热效率（ITE）；其中，VICE策略的效果最为突出，与原发动机相比BSFC和ITE最多可优化28%和6%；VIV策略和VICE策略都可以减小发动机泵气损失，尤其是VIV策略，与原发动机相比最多可以将泵气损失减少36%；3种策略都可以降低NO _x 排放，其中VEV策略表现最优异；当NMEP超过0.3 MPa后，不同气门策略对THC排放的影响较小。

提出了一种新的车辆行驶工况划分方法，并将其应用到基于用户关联的车辆耐久性载荷谱编制当中。在车辆行驶工况的划分过程中选取了用以区分、量化和识别路面不平度、地形地貌、驾驶习惯等方面的7维随机向量。对这7个维度随机变量之间的相关性进行了研究，统计分析显示，7个随机变量中没有任何两个变量之间存在高度的相关性，因此，不宜对车辆行驶工况的划分方法作进一步简化。同时，由于相关维度的随机变量之间非独立，凸显了需要通过联合概率密度分布来描述车辆行驶工况的必要性。结果显示，由于所选择的各个维度全面描述和界定了车辆的行驶工况，形成了一个有机整体，在与整车不同载荷进行关联时，这一有机整体呈现出显著且有区别的整体相关性，可以基于此开展用户关联的车辆耐久性载荷谱编制。

为实现准双曲面齿轮的多目标优化，建立了神经网络代理模型，用以描述Ease off修形参数和传递误差、齿根应力、啮合损失功率的关系。首先，利用动力学软件MASTA建立准双曲面齿轮驱动桥模型，基于敏感度系数矩阵，推导出齿面偏差二阶泰勒展开式对应的机床修形加工参数，建立修形齿轮模型。其次，通过MASTA的加载齿面接触分析功能计算修形齿轮模型的传递误差、齿根应力、啮合损失功率，最终建立神经网络代理模型。最后，采用NSGA-Ⅱ多目标优化算法优化代理模型，进行对比验证。结果表明：采用本多目标优化方法可有效降低准双曲面齿轮的传递误差、齿根应力、啮合损失功率。

双叶片液压被动柔顺回转关节在受到外界环境的碰撞时，关节的被动柔顺性会使关节阀体输出转角产生回调，碰撞结束后，输出转角又会迅速恢复。为了有效吸收剩余的冲击能量，本文将自适应阻抗控制作为回转关节的主动柔顺控制，与关节的被动柔顺控制相结合，实现对关节的主被动联合柔顺控制，增大了回转关节在受到碰撞时的回调角度，能够更好地化解环境碰撞力。同时在关节的控制系统中设计并添加了一个模糊自适应PID（比例-积分-微分）控制器，作为自适应阻抗控制中的位置控制器，能够减小回转关节输出转角恢复后的稳态误差，提高了关节与外界接触时的安全性。

针对轮辋疲劳试验载荷谱编制过程中损伤等价和试验加速的难点，结合轮辋结构自身特点，从损伤等效的角度对实际工况中轮辋承受的载荷进行了较为全面系统的分析，引入了多轴载荷投影的概念，构建了轮辋双轴疲劳损伤模型，在此基础上提出轮辋双轴疲劳试验载荷谱编制和试验加速的方法。在公共道路典型路面实车采集了约5000 km车轮轮辋时域数据，采用本文方法对获得的数据开展了轮辋双轴疲劳损伤的等效分析。结果表明：相较于单轴的轮辋径向疲劳试验和弯曲疲劳试验，本文提出的轮辋双轴疲劳试验方法在复现实际工况损伤方面具有显著的优越性。

为了提高型材多点拉弯成形后的成形质量，基于ABAQUS有限元模拟了不规则Y形铝型材多点拉弯成形中截面变形规律。首先，通过控制变量法探究了不同工艺参数（模具数、弯曲半径、预拉伸量、补拉伸量和摩擦因数）对制件截面变形分布的影响规律。其次，为了综合考虑各工艺参数间的相互作用，结合正交试验分析进一步探究了各工艺参数对制件最大截面变形的影响程度。结果显示，补拉伸量变化时，截面宽度变形最大值为1.58 mm，最小值为1.06 mm，其变化幅度为49.1%；截面高度变形最大值为1.25 mm，最小值为0.77 mm，其变化幅度为62.3%，即补拉伸量对截面变形的影响最大。最后，综合分析后确定多点拉弯最优成形方案，并通过模拟和试验验证了该成形方案的可行性，从而极大地提高制件的成形质量。

针对目前合金元素对铝水解制氢的活化机制尚不明晰，无法用来指导材料的配方设计与性能调控的问题，基于已有的实验经验结论和理论相图，进行了材料样本点的设计、合成、表征及产氢性能测试，并以合金速率峰值作为优化目标，分别探究了合金的物相组成和元素组成对产氢速率的耦合关系。结果显示：合金的元素组成与产氢峰值的耦合关系比物相组成的耦合关系具有更高的可信度，运用此耦合关系可以在一定程度上指导材料的定向设计，为未来此类材料的定向设计合成提供了一种新的思路。

为缓解智能网联公交车出站强制换道时与社会车辆之间的冲突，分析了智能网联公交车与社会车辆行为决策的演化博弈机制。考虑社会车辆为人工驾驶社会车辆和智能网联社会车辆两种场景，从安全效用、时间效用和节能效用角度构建演化博弈效用函数，并以此建立演化博弈的复制动态方程。根据动态博弈系统的雅克比矩阵的行列式和迹，分析不同情况下博弈的均衡点及其稳定性，并探讨动态博弈系统对合作策略与非合作策略差值的灵敏度。结果表明，动态博弈系统可能的演化方向包括“智能网联公交车换道、社会车辆让路”，“智能网联公交车不换道、社会车辆不让路”和“智能网联公交车不换道、社会车辆让路”。从整体最优的角度看，调整社会车辆安全效用和时间效用的相关变量，能够保证更多车辆在智能网联公交车出站强制换道过程中的安全和效率。节能效用对（换道，让路）策略组合有促进作用，对（不换道，不让路）策略组合有抑制作用。

为求解考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配问题，首先，基于拥堵空间排队将道路网络划分为局部拥堵区域与局部畅通区域，证明了存在拥堵干扰条件下不同队尾通过瓶颈时间相等；其次，提出了在全局区域内选择最短路而在局部拥堵区域内选择最长路的极小极大需求加载路径选择机制；然后，基于路段编码改进了需求压缩与拥堵回溯算法，提出了拥堵区识别算法并构建了迭代加权求解算法；最后，通过算例验证了求解算法的有效性。本文提出并解决了拥堵区识别、用户均衡原理、需求加载机制、迭代加权算法这4个核心问题，丰富和发展了考虑拥堵空间排队的静态交通流分配理论。

为提高常规公交车进出停靠站的通行效率，降低公交车排队延误时间和交通影响，提出增加公交停靠站泊位和控制公交车到达率的优化方法。首先，构建公交车进出停靠站的基本过程，建立单泊位和多泊位公交停靠站的通行能力计算模型，利用排队理论系统地分析公交车进站排队特征。其次，调研公交车进出停靠站的数据，获得公交车数量、乘客上下车时间和停靠时间等基本数据。然后，通过Matlab软件对模型进行数值模拟，获得排队系统稳定状态下公交车平均到达率、泊位数、公交停靠时间对公交车排队延误时间的影响。最后，考虑通行能力和排队延误，提出公交停靠站的最优泊位数量和公交到达率，并以实例验证优化结果的可行性。研究结果表明，停靠泊位数量和公交车到达率优化后，调研停靠站的通行能力提高10%以上，排队延误降低70%以上。

针对高速公路路网交通数据中存在大量噪声数据与缺失数据，数据完整度较低，导致预测精度下降的问题，提出一种基于多源数据融合的高速公路路网短时交通流参数实时预测方法。采用小波分析阈值法对高速公路路网交通数据进行去噪处理，在最小二乘支持向量机基础上采用组合阈值填补方法填补交通数据序列中存在的缺失数据，提高交通数据的完整度。结合小波神经网络和遗传算法建立短时交通流参数预测模型，采用遗传-小波神经网络处理多源检测器采集到的交通流参数，通过最小二乘动态加权融合算法融合多个检测器的交通流参数，将交通流参数输入预测模型中，得到高速公路路网短时交通流参数实时预测结果。实验结果表明，采用本文方法处理后的交通数据序列中不存在缺失数据，数据完整度较高，且所得预测结果与实际车流量变化曲线较为贴近，预测精度高，可以广泛应用在交通流预测领域。

为剖析高速公路不同特征路段的致险机理，在研究中引入了车辆正常行驶时的微观动力学参数，分别构建了标准有序Logit模型和二项Logit模型定量分析微观动力学参数与特征路段（分流区、合流区、曲线段等），以及微观动力学参数与事故风险之间的关系，并进一步基于模型推导分析了不同特征路段对事故风险独立的作用效能。结果表明：纵向动力学因子可以映射路段追尾事故风险的高低，而不同特征路段又可以使纵向动力学因子发生不同倾向的浮动，即可以将该因子作为风险传递的中间变量，来判定路段事故风险的高低；相较于“无分流区的直线段”，“分流区”这一复杂特征对追尾事故风险的增益作用最大，“复合线形”次之，“平曲线”最弱，且平曲线路段的缓和曲线长度越大，追尾事故风险越高；发现了显著的风险补偿现象：较为轻松的驾驶环境可能会导致驾驶员放松警觉，引起追尾事故风险上升。本文的结论可以为高速公路不同特征路段的事故预防、针对某一特定类型事故的救援措施制定提供理论支撑和经验借鉴。

针对桥梁中的裂缝病害智能化检测，深度学习方法中DeepLabv3+分割模型因其提出了新的Encoder-Decoder结构，其融合了目标的高层语义信息与浅层特征并采用了深度分离卷积的方式，取得了优越的图像分割效果。但是，在编码模块训练过程中逐渐缩减输入数据的空间维度导致有用信息丢失，对尺度大小不一的小目标的识别带来一定的局限性。为了提高网络的分割性能，本文提出了一种基于改进DeepLabv3+的图像分割方法。通过增加的YOLOF模块与Resnet模块，进一步扩大感受野同时获取到更精确的裂缝特征图，为了验证本文改进算法的有效性，将大量实际桥梁裂缝图像作为原始数据集，将其与当前具有代表性的图像分割模型（如Mask R-CNN、DeepLabv3+）在相同数据集上进行对比。结果表明，本文算法在裂缝像素精度上相比Mask R-CNN、DeepLabv3+分别提高了12%与8%，平均像素精确度达到91.99%，平均交并比达到了81.43%，更加适用于桥梁裂缝分割任务，具有工程实际应用意义。

为了研究多层相变沥青混凝土复合结构的降温效果，采用差示扫描量热法测试了5组不同分子量聚乙二醇（PEG）的相变温度，结合太阳辐射下沥青路面温度场模拟结果，拟定并制备了含PEG的7组相变沥青混凝土三层复合结构，采用自行制作的热辐射及测温装置，测试了热辐射9 h内相变沥青混凝土复合结构内部温度，分析了PEG使用层位、层间组合方式、分子量对复合结构储热降温的影响。结果表明，PEG分子量从1000增大到6000时，相变起始温度从25.1 ℃增高到54.4 ℃；相变材料掺入路面结构单层后，主要对掺入层及其以下层位具有降温效果；从性价比角度看，仅上层掺入PEG的方案优于上中两层、上中下三层使用PEG的方案；在相同掺量时，分子量高的PEG对路面结构的降温效果优于分子量低的。

为了进一步提升现有的桥梁动态称重技术，提出了一种融合机器视觉的桥梁动态称重系统。首先，利用机器视觉算法对车辆进行识别和追踪；其次，对车辆作用下的桥梁响应监测信息进行处理；然后，利用虚拟简支梁理论对轴重、轴距进行识别；最后，通过模拟分析和室内试验的方式对本文方法的准确性进行检验。结果表明：本文方法在多种工况下，对车辆的轴重、轴距都具有较好的识别效果；轴重、轴距、总重识别平均相对误差分别为3.40%、4.31%和2.71%，并且具有一定的抗噪能力。

为了研究低温环境对栓钉焊接残余应力分布规律的影响，通过ABAQUS建立栓钉模型进行数值模拟，考虑了5个不同的温度进行有限元热-固耦合分析。结果表明：Mises应力、径向残余应力最大值均位于焊缝附近10 mm处，随着距离的增加迅速衰减；环向残余应力在焊缝附近为残余拉应力，远离焊缝处为残余压应力，最大值位于焊缝中心；低温会提高焊接残余应力，Mises应力集中表现在焊缝中心，环向残余应力集中表现在焊缝附近，径向残余应力在焊缝中心及焊缝附近均有所增加。低温对提高焊接残余拉应力影响明显，对残余压应力影响不大。

针对传统K最近邻（KNN）算法没有学习过程，进行分类预测时需要遍历全部学习样本、时效性差且对k值敏感的缺点，本文提出了两种带学习过程的随机KNN算法（RKNN），包括对样本Bootstrap抽样的SRKNN算法和对样本特征Bootstrap抽样的ARKNN算法，均属于Bagging集成学习，学习多个简单KNN后投票输出结果。算法对样本的特征进行组合得到组合特征，简单KNN基于组合特征得到。重点研究了如何选取特征的最优组合系数，得到了取得最好分类精度时的特征最优组合系数选取规则和公式。RKNN算法在构造简单KNN时引入学习，分类时不再遍历全部学习样本而只需要用二分查找法即可，其分类时间复杂度比传统KNN算法分类时间复杂度低一个数量级。RKNN算法的分类精度比传统KNN算法的分类精度有大幅提升，解决了使用KNN算法难以选取k值的问题。理论分析和实验结果均验证了本文RKNN算法的有效性。

为了解决如何在降低车载终端计算时延的同时保证服务器的低能耗和负载均衡问题，本文首先构建了基于车对车通信的系统模型、时延模型、负载均衡模型、能耗模型和目标优化模型；然后提出了一种基于多目标免疫优化算法的计算卸载方案；最后将本文方案与多种卸载方案进行了对比实验。实验结果表明，本文方案能够有效降低用户的平均卸载时延，优化服务器之间的工作负载并有效降低能耗，且性能较各卸载方案有所提升。

针对长文本语义匹配中词向量前后之间联系不易捕获以及主题信息可能不唯一，通常使得语义匹配效果不佳的问题，提出了一种基于BERT与密集复合网络的长文本语义匹配方法，通过BERT嵌入与复合网络的密集连接，显著提高了长语义匹配的准确率。首先，将句子对输入BERT预训练模型，通过迭代反馈得到精准的词向量表示，进而得到高质量的句子对语义信息。其次，设计了一种密集复合网络，先由双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）获得句子对的全局语义信息，然后由TextCNN提取并整合局部语义信息得到每个句子的关键特征和句子对间的对应关系，并将BERT与Bi-LSTM的隐藏输出与TextCNN的池化输出融合。最后，汇总训练过程中网络之间的关联状态，可以有效防止网络退化和增强模型判断能力。实验结果表明，在社区问题回答（CQA）长文本数据集上，本文方法平均提升幅度达到45%。

为提高高分辨率遥感图像目标检测效果，本文将多特征融合方法和孪生注意力网络相结合，提出一种新的目标检测方法。构建遥感图像目标检测的整体框架，基于锚框模型对遥感图像目标进行多层特征的提取及融合；运用孪生注意力网络对遥感图像目标实时视觉跟踪检测，引入通道和空间的双重自注意力机制，提高目标图像的特征表达能力，由此得到更加精准的检测结果。实验分析结果表明，本文方法的平均总体精度为93.8，F₁指数平均值为0.88，Kappa系数平均值为0.93，均明显高于对比方法，说明本文方法具有较好的检测效果。

针对2D图像缺少深度信息，行为姿态空间结构信息不完备的问题，提出一种基于弱监督迁移网络的3D人体关节点识别方法。首先，提出一种用于真实图像的端到端3D人体姿态估计框架，使用2D与3D混合标签图像对深度神经网络进行训练，在2D人体姿态识别子网络中，添加深度回归模块对2D人体姿态识别子网络进行改进，解决3D人体姿态识别出现的深度歧义性问题；其次，在3D人体姿态识别子网络中，引入3D几何约束对人体姿态识别进行规范化操作，针对无真实深度标签的情况，可更好地学习深度特征，有效解决存在遮挡情况的人体姿态识别问题。在Human 3.6M和MPII数据集中关节点预测平均误差低于其他方法，具有更好的3D人体姿态识别效果。

针对现有薄壁结构存在比吸能不高、压缩力效率较低的问题，以蜂窝为原型，模拟蜂窝多级嵌套结构，进行仿生结构优化设计。为了更好地探究形状参数对吸能能力的影响，进一步以相对旋转角度及加强柱直径为设计变量，设计了共20种仿蜂窝多级薄壁结构。运用3D打印技术，制备了尼龙材质的仿蜂窝多级薄壁结构样件，并进行准静态压缩试验。最后，对比分析了数值模拟结果与试验结果，得出以下结论：本文吸能能力最强的模型为YMT20-3.6，比吸能达到了10.87 J·g^-1，较初始模型YMT0-0提高了约86%；旋转角度越大，加强柱直径越大，模型截面面积分布越均匀，模型变形模式也趋于对称，其能量吸收能力也更强；较大的旋转角度拥有更优异的吸能能力，但是其压缩力效率较小。增大模型加强柱直径能够减少旋转角度对压缩力效率的影响，提高模型的压缩力效率，从而得到吸能能力强、压缩力效率高的薄壁结构。

针对机收膜杂混料因相互缠绕难以分离回收的技术问题，依据机收膜杂混料主成分悬浮特性、形体尺寸和剪切特性的差异，提出在水泵负压输送作用下，旋流沉降和切膜过滤排杂新方法，创新设计切膜排杂装置，理论分析切膜排杂机构的力学特性，搭建机收膜杂混料切膜排杂试验装置，开展三因素三水平二次回归正交试验，建立了多目标响应面回归模型，并进行优化与试验验证。结果表明：碎膜合格率影响的主次因素顺序为：动刀转速、定刀缝隙宽度、动刀壁半径；碎膜含杂率影响的主次因素顺序为：动刀转速、动刀壁半径、定刀缝隙宽度。当动刀转速为954 r/min、定刀缝隙宽度为2.8 mm、动刀壁半径为80 mm时，碎膜合格率为88.80%，碎膜含杂率为7.51%，优化试验结果与模型预测值相对误差小于5%。本文研究可为机收膜杂混料的切碎分离方法及装备研究提供参考。

针对传统郁闭果园内部空间狭窄密闭，现有割草机难以进入作业，面临无机可用的生产难题，设计了一种适用于郁闭果园环境、割茬高度可调且株间避障灵活便捷的小型图传遥控式割草机。在分析郁闭果园种植模式和割草农艺要求的基础上，确定了割草机的总体设计方案，然后对割草机关键部件（刀盘高度调节机构、株间避障切割机构、遥控及图传系统等）进行了设计与匹配选型，最后完成了整机集成与性能试验。基本性能试验结果表明：割草机整机尺寸（长×宽×高）为1.9 m×1.7 m×0.7 m，割茬高度调节范围为30 ~110 mm，株间避障通过率为100%，遥控和图传距离均大于110 m。同时以前进速度、刀盘转速和割茬高度为试验因素，割茬稳定系数、割幅利用率和漏割率为试验性能指标开展正交试验，并对试验结果进行显著性分析。结果表明，各因素对割茬稳定系数、割幅利用率和漏割率性能指标影响的主次顺序均为前进速度、刀盘转速和割茬高度；确定的较优方案为前进速度0.6 m/s、刀盘转速3000 r/min、割茬高度70 mm，并对该较优方案进行了验证试验，结果表明：设计的新型割草机在该方案下割茬稳定系数为93.2%，割幅利用率为99.3%，漏割率为0.5%，能满足郁闭果园实际作业要求。

针对我国北方露地葡萄藤防寒土春季清除机械化作业清土不彻底、易伤藤和机具适应差等问题，设计了一种刮刷组合式葡萄藤防寒土清土机。该机采用双翼式刮土板部件、刚性叶轮部件和柔性刷丝部件分别将葡萄藤的上方防寒土、侧边外围防寒土和根部附近防寒土一次性清除。对关键部件进行设计，搭建基于STM32F103的控制系统，实现双翼式刮土板部件的自动避障和机具的自动调平。调平性能试验表明，当调平机架向左倾斜到最大角度或向右倾斜到最大角度时，均能在1 s内完成自动调平过程，且没有明显的超调量；当拖拉机行驶在不平整的葡萄行间时，即使拖拉机车身发生较大的倾斜变化，挂接在后侧机具上的清土部件仍能保持期望的水平状态（±2°以内）进行作业；田间清土试验表明，各清土部件运行稳定，不存在相互作业干涉的情况，清土作业后的清土率约为81.96%，葡萄藤损伤率约为1.67%，满足我国北方露地葡萄藤防寒土清除作业要求。