本文对先进燃烧模式的内涵和发展过程进行了总结，介绍了内燃机各种先进燃烧模式目前的研究进展，重点介绍了先进燃烧闭环控制策略及系统硬件平台组成，对机器学习在控制过程中起到的作用进行了阐述；针对先进燃烧模式发动机控制未来的发展方向进行了展望，可以为先进燃烧模式实现的相关研究提供参考。

本文基于沥青发泡特性及泡沫温拌沥青混合料水分敏感性的相关研究，阐述了沥青发泡机理，分析了沥青发泡效果影响因素、沥青发泡效果评价指标及发泡过程对沥青性质的影响；针对泡沫温拌沥青混合料存在抗水损害能力偏低的现实情况，指出沥青经过发泡之后，会有部分水分及泡沫残留在沥青之中，从不同角度剖析了水分对泡沫温拌沥青混合料沥青-集料黏附性的影响，并对泡沫温拌沥青混合料现存问题的解决途径进行了分析、总结与展望。现阶段，ER_max（最大膨胀率）、HL（半衰期）等评价沥青发泡效果的指标存在一定的局限性，且沥青发泡状态与混合料性能的相关性未明确，可利用激光测距、动态X射线摄影、图像处理等手段研究沥青发泡的全过程，分析相关发泡参数对泡沫沥青胶结料及混合料性质的影响。泡沫沥青胶结料残留水分的存在削弱了泡沫沥青与集料的黏结程度，这对混合料的水稳定性具有不利影响，量化泡沫沥青残留水分对泡沫沥青胶结料性质、泡沫沥青-集料黏附性的影响及提升泡沫温拌沥青混合料抗水损害能力是未来研究的重点。

为研究集成于液力自动变速器内部的减振器在大吨位重型车辆上的匹配应用特性，以空载、半载、满载3种吨位的重型车辆及适配发动机参数为输入，建立了基于AMESim仿真平台的整车传动系统模型，利用该模型分析了固定油门开度、不同变速器挡位下的不同减振器扭转特性参数对整车传动系统匹配特性的影响，并通过扭振试验台对仿真模型的精确性进行了验证。结果表明：车重对减振器与整车的匹配特性有显著影响，不同车重对应的减振器等效刚度安全域值不同；不同挡位下减振器的作用效果有显著差异，减振器在高挡区时更容易放大输入转速的共振振幅；二级刚度扭转减振器可改善恶劣工况下的挡位变速器输入端转速波动，第1级扭转刚度相较于第2级扭转刚度对扭振的有益影响更大，通过分析不同阻尼力矩下的扭振结果确定了最小阻尼力矩。

为了解聚变堆遥操作系统中的大型机械臂精确控制问题，提出了聚变堆大型机械臂鲁棒自适应精度控制研究。该研究基于Hamilton Jacobi方程设计一种鲁棒自适应滑模控制策略，抑制不确定性和时变参数对系统的影响，并通过Lyapunov理论证明控制器的稳定性。为解决刚柔耦合等非几何参数对大型机械臂造成的位置误差，提出了一种基于动态控制器的可变参数精度控制算法，融合工作空间网格化变参数原理进行参数辨识，可实现机械臂非几何参数误差补偿。实验结果表明，本文方法有效提高机械臂动态控制精度，抑制非几何参数影响。

针对连杆机械臂系统具有输入缓冲的预设定有限时间轨迹跟踪控制问题，首先，应用反步法设计了系统的预设定有限时间轨迹跟踪控制器，提出了一种性能调节更加灵活的预设有限时间性能函数，借助该函数对轨迹跟踪误差进行约束控制律设计，可使机械臂轨迹跟踪控制过程在相同参数条件下获得比已有的预设有限时间性能函数更好的暂态性能。其次，设计了控制输入缓冲函数，既解决了机械臂初始位置误差过大造成控制输入过电压的问题，又解决了机械臂系统在重载情况下难以启动的问题。最后，仿真试验证明了本文控制器的有效性和优越性。

本文提出了一种基于投影优选法的结构静态位移多目标优化方法。投影优选法是根据参数灵敏度向量在特定的多维子空间的投影角度和投影长度来对参数进行排序的参数选取方法。其中，本文采用的结构静态灵敏度的解析计算方法是结合Epsilon算法和改进的纽曼级数建立的。该多目标优化方法每步迭代都可按照给定的参数个数要求来选取合理的参数组合并得到对应参数的修改量，通过多次迭代计算得到优化解。该方法特别适用于限定参数个数的多目标结构优化问题。在算例中，使用该方法对一个桁架结构进行多目标优化。算例中还用随机选取的参数组与本文方法选定的参数组做优化结果对比。对比结果表明：应用本文方法的优化结果更理想。算例进一步证明了本文优化方法具有很高的工程应用价值。

针对参数摄动下液压振动平台性能恶化、自抗扰控制器响应速度以及抗干扰能力难以兼得的问题，提出了一种基于自耦PID控制律与滑模控制律之间切换的改进自抗扰控制方法。在误差较大时设计基于自适应速度因子的自耦PID控制律，快速减小误差；在小误差的响应后期根据控制律在切换点输出应相等从而控制输出避免突变的原则进行控制律切换，将自耦PID控制律切换为滑模控制律，利用滑模函数不依赖于系统模型的特殊性质提高系统对参数摄动的鲁棒性，同时避免自适应速度因子在小误差时值较大而引起超调的问题。通过李雅普诺夫直接法证明了该算法稳定，并进行了试验验证。结果表明：提出的改进自抗扰控制方法有效提高了直驱阀控液压振动平台的响应速度及抗干扰能力。

针对汽车座舱内的驾驶员行为识别任务，本文提出了一种基于双分支神经网络的识别方法。网络模型的主分支以ResNet 50作为主干网络进行特征提取，利用可变形卷积使模型适应驾驶员在图像中的形状和位置变化。辅助分支在梯度反向传播过程中辅助更新主干网络的参数，使主干网络能够更好地提取有利于驾驶员行为识别的特征，从而提高模型的识别性能。网络模型在State Farm 公开数据集的消融实验和对比实验结果表明：本文网络模型的识别准确率可以达到96.23%，针对易于混淆的行为类别识别效果更佳。研究结果对于汽车座舱内的驾驶员行为理解与保障行车安全具有重要意义。

为提高车辆驾驶性评估的效率与质量，提出了一种基于主成分分析、极限梯度提升树和麻雀优化算法的驾驶性评估模型。以双离合变速箱（Dual clutch transmission，DCT）车辆动力升挡为典型工况，研究并定义了动力升挡工况下的18项客观评价指标，利用主成分分析法对客观评价指标进行约简，降低其冗余性与耦合性，优化了模型输入样本，训练极限梯度提升树模型对驾驶性主观评分进行预测，并采用麻雀算法优化极限梯度提升树的核心超参数，提高模型精度与稳定性。道路试验表明：经主成分分析约简客观评价指标后，模型评估准确率达97%，优于BPNN（90%）、SVM（91%）、ELM（92%）与SSA-XGBoost（95%）。证明了本文PCA-SSA-XGBoost模型的准确性与稳定性优于其他模型，能更有效地完成驾驶性评估。该评估模型可迁移应用于其他驾驶工况，对于解决驾驶性评估中的主客观映射问题具有应用价值。

为了研究机床主轴振动对机床在服役期间可靠性的影响，以一种机床主轴为研究对象，将轴承非线性恢复力和转动不平衡力之和作为主轴-轴承系统的外激励，利用集中质量法建立机床主轴-轴承系统的十四自由度动力学模型，采用数值方法求解动力学方程。搭建实验台，将实验所测结果与动力学模型结果进行对比来说明系统动力学建模的有效性。然后，在考虑轴承参数随机性的情况下，以主轴轴端最大振动位移为评价指标，建立主轴振动可靠性模型。最后，采用自适应Kriging结合Monte Carlo模拟法（AK-MCS）对机床主轴振动进行可靠性分析。结果表明：本文所建立的动力学模型以及提出的可靠性评估方法具有较高精度。

铝合金LF21屈服强度低，易发生塑性变形，微铣削加工过程中易产生毛刺，其中顶端毛刺的尺寸往往最大，对零件质量的影响最大，严重时甚至导致零件报废。目前，LF21铝合金微铣削加工顶端毛刺研究处于起步阶段，毛刺尺寸难以准确预测，加工参数对毛刺尺寸的影响规律未知。本文基于响应曲面法建立了LF21铝合金微铣削顶端毛刺尺寸预测模型，并通过试验验证了该模型的有效性，基于响应曲面法探究了切削工艺参数对顶端毛刺尺寸交互作用的影响。最后，以铝合金LF21微铣削顶端毛刺尺寸最小为目标，实现了工艺参数优化。

为缓解城市轨道交通换乘站压力、提升轨道交通服务水平，以环线和半径线的组合形式为研究对象，以跨线直达乘客数最大、乘客总出行时间最短、车辆走行公里数最少为目标，考虑发车间隔、满载率、运用列车数等约束，构建环线和半径线之间的跨线列车开行方案规划模型，在分析环线特点的基础上进行客流分配，并设计包含OD客流路径分配的遗传算法进行求解。算例表明：与独立运营模式相比，环线与半径线之间采取跨线运营能够优化运力资源配置，大幅提升乘客直达性和服务水平。当目标函数权重系数比为3：1：1时，跨线客流需求中33.76%（1.10万人次）的乘客可避免换乘实现直达，乘客总出行时间缩短1.11%，车辆走行公里数减少1.05%。

为解决建成环境与道路交通运行之间的量化描述和解释问题，本文以路段平均行程速度表征交通运行状况，基于面板数据构建随机森林预测模型，以建成环境预测路段车速。结果表明：构建的随机森林预测模型表现出优秀的性能，道路交通运行与建成环境显著相关，并呈现多样化的非线性关系。本文研究弥补了先前相关研究中交通运行动态特性考虑不足、小范围片区研究偶然性偏差、非线性关系缺乏等问题，同时本文研究结果可为城市与交通规划、管理决策等提供支持。

利用模拟器开展了自动驾驶接管仿真实验，采集了实验过程中的车辆轨迹数据，利用高斯混合模型将接管后的驾驶状态划分为稳定与不稳定，并确定了被试的驾驶能力恢复时间。随后，利用遗传算法标定了驾驶能力恢复阶段与正常手动驾驶阶段的跟驰模型参数，并通过数值仿真技术，研究了不同扰动强度下驾驶能力恢复时长对交通振荡特性的影响规律。结果表明：接管后驾驶人平均需要27.25 s来恢复驾驶能力；驾驶能力恢复阶段的期望加速度与减速度大于正常手动驾驶阶段，而期望速度要小于正常手动驾驶阶段；接管会引起交通振荡，振荡持续时间与驾驶能力恢复时长和扰动强度正相关，而驾驶能力恢复时长对振荡幅度无显著影响；此外，交通振荡在车队传播过程中其振幅和持续时间会被不断放大。

为量化合乘车进入公交专用道对道路通行效率的影响，本文分析设置公交-合乘车道时公交车、合乘车和非合乘车的跟驰及换道特点。运用元胞自动机理论，结合公交-合乘车道管控规则，将车辆所在车道和车辆类型作为约束条件引入非对称换道规则，建立了考虑公交-合乘车道的多类型车辆跟驰及换道的多车道元胞自动机模型。利用MATLAB软件实现数值仿真，分析合乘车占比、公交发车频次、公交车站间距对交通流参数及其关系的具体影响。结果发现：三车道路段上，合乘车占比低于0.5，且初始空间占有率较高时，设置公交-合乘车道既能提升道路通行效率，又能保证公交运行速度；合乘车占比超过0.5时，限制非合乘车进入公交-合乘车道难以提升道路通行效率；初始空间占有率大于0.2时，公交发车频次越高，公交-合乘车道流量下降幅度越大；5条公交线路每3 min发车时，与初始空间占有率较低时相比，初始空间占有率较高时公交-合乘车道流量下降约30%；公交车站间距较明显地影响公交-合乘车道通行效率，公交车站间距越大，合乘车换道频率越高，就越会增加公交-合乘车道和相邻普通车道的拥堵区间，从而影响整条道路的通行效率。

涉水驾驶会给驾驶员及乘客的生命财产安全带来风险，为提高涉水驾驶的安全性，本文采用双目视觉与激光投射相结合的技术方案，基于水下虚像的成像规律，提出一种用于前方水深计算的双目视觉算法，该算法仅需自车传感器采集的数据。为验证本文算法的有效性，进行实验验证，结果表明：理想情况下，本文算法计算结果的相对误差在3%以内，面对实际场景时，求平均值、滤波的方法可以减小水面波动的影响，浑浊水体引入的相对误差最大约7%，这证明本文算法具有较好的准确性和鲁棒性，可以为驾驶员提供前方水深信息，辅助驾驶员判断路况。

为提高驾驶环境中的车辆目标检测精度与测距稳定性，提出了一种基于深度学习的车辆目标检测与测距方法。以YOLOX-S算法为车辆目标检测框架进行改进：在原算法的基础上引入卷积块注意力模块，增强网络特征表达能力，并将置信度损失函数更换为Focal Loss，降低简单样本训练权重，提高正样本关注度。根据车载相机成像原理和几何关系建立车辆测距模型，并输入测距特征点坐标和相机内参得到测距结果。采用自制Tlab数据集和BDD 100K数据集对改进的YOLOX-S算法进行训练与评价，搭建静态测距实验场景对车辆测距模型进行验证。实验结果表明：改进的YOLOX-S算法在实验数据集上检测速度为70.14帧/s，与原算法相比精确率、召回率、F₁值、mAP分别提高了0.86%、1.32%、1.09%、1.54%；在纵向50 m、横向11.25 m的测量范围内，平均测距误差保持在3.20%以内。可见，本文方法在满足车辆检测实时性要求的同时，具有良好的车辆测距准确性与稳定性。

后嵌钢筋-嵌缝砂浆界面黏结强度是影响无筋砌体抗震加固效果的重要因素。本研究制作了33个砖砌体试件，选用光圆钢筋、变形钢筋和不同强度的水泥砂浆对试件进行嵌缝加固处理，采用自行研发的黏结性能测试装置进行拉拔试验，通过对试件的黏结破坏模式、黏结滑移曲线特征和黏结强度进行分析，得出嵌缝砂浆强度、钢筋直径、黏结长度和钢筋类型等因素对黏结强度的影响规律，建立考虑各因素影响效应的极限黏结强度预测公式，并且从能量角度对黏结强度进行分析。试验结果表明：嵌缝砂浆强度、黏结长度和钢筋类型等对黏结强度均有明显影响，而钢筋直径的变化对黏结强度的影响较小；其他条件相同时，变形钢筋的黏结强度普遍高于光圆钢筋，并且钢筋的黏结强度随嵌缝砂浆强度等级的提高、黏结长度的降低而增大；界面黏结破坏能随嵌缝砂浆强度的变化规律与试验数据规律吻合。研究结果可为嵌筋加固的推广应用提供理论指导。

通过5根试验梁进行三点弯曲静力加载试验，研究了玄武岩纤维网格水泥基复合材料（Basalt fabric-reinforced cementitious matrix，B-FRCM）对钢筋混凝土梁的抗剪加固效果的影响，分析了试验梁的破坏形态以及玄武岩纤维增强复合材料（Basalt fiber reinforced polymer， BFRP）网格在受力过程中的抗剪贡献，并将试验结果与收集的计算模型进行对比。结果表明：采用B-FRCM加固后的RC梁抗剪承载力有较为明显的提升，提升幅值在24%~33%；B-FRCM加固可有效抑制斜裂缝发展，延缓极限状态的出现；在已有4种计算模型中，都高估了BFRP网格的抗剪贡献。

为了解纳米碳粉改性沥青的高低温黏弹行为，本文将基于多温度多重应力蠕变恢复试验及低温松弛试验，结合时温等效原理，对纳米碳粉改性沥青的蠕变及松弛行为进行分析。随后结合Laplace卷积积分，反演并验证纳米碳粉改性沥青的低温松弛行为。结果表明，在中低温环境下，纳米碳粉改性沥青弹性稳定性较强，应力敏感程度较低。短期蠕变柔量较小，长期蠕变柔量增长明显，应力松弛效应显著。本文提出的反演松弛模量方法与低温松弛试验模量曲线Pearson相关性为0.911。本文为纳米碳粉改性沥青的应用提供试验及理论参考，同时提供一种有效反演纳米碳粉改性沥青低温松弛行为的方法。

为研究受火双钢板-混凝土组合剪力墙加固后的抗震性能，首先，本文进行了1片常温和3片高温后组合剪力墙试件（其中两片组合剪力墙火灾后加固）的拟静力试验，对试件的破坏形态、滞回曲线、骨架曲线、耗能能力、刚度退化等进行分析；然后，基于试验结果，通过有限元软件ABAQUS建立有限元模型；最后，对组合剪力墙进行参数化分析。结果表明：试件拟静力试验的破坏形式均为压弯破坏，极限位移角在1/63~1/45，满足框架-核心筒结构转角的要求；位移延性系数在2.18~3.1，说明组合剪力墙抗震性能良好；有限元模拟结果与试验结果吻合较好，说明本文模型合理可靠；对火灾时间、试件轴压比及截面配钢率的参数化分析表明试件的极限抗侧承载力会随着轴压比的增大而降低，在火灾作用下，轴压比对承载力的退化影响会显著放大，增大截面配钢率可以显著提高试件的抗侧刚度及抗剪承载力；对加固位置、加固钢板厚度的参数化分析表明，由于受火侧钢板火灾后强度退化程度最高，因此，必须对受火侧进行加固。

为研究不同影响因素下小倾角（0°<θ<30°）接触面对桩-土复合结构强度特性的影响，通过TSZ-2全自动三轴仪进行变倾角组合体三轴不固结不排水试验，探讨了黏土-混凝土组合体在不同围压和含水率条件下的抗剪强度及破坏机理，并根据小倾角组合体试样的剪切特性推导出全过程统计损伤模型。研究结果表明：当组合体试样接触面倾角为0°<θ<30°时，且土样含水率为17%时，适当增大接触面倾角可提升组合体强度，而随着含水率的提高，组合体倾角越大，组合体强度越小；小倾角组合体试样三轴加载过程中的变形可分为接触面滑移阶段、试样弹性压缩与接触面剪切耦合阶段、土样弹塑性剪切阶段。变倾角组合体接触面倾角越大，初始损伤值越大，其总损伤值随应变的增加而增加，且总损伤值也受围压和含水率影响；将试验数据和模型理论值进行对比，结果表明：两者拟合度较为一致，验证了本文模型的准确性和合理性。

为研究渠基土在水分与温度变化下的力学特性与冻胀特性变化特征及在水分与温度变化下衬砌渠道的冻胀响应，本文通过对渠基土进行力学特性与冻胀特性试验，研究了不同水分、不同温度条件下渠基土力学特性和冻胀特性的变化规律。并以此为依据，采用有限元数值模拟，基于水热耦合变化，对渠基土冻胀下衬砌渠道冻胀响应进行了研究。结果表明：渠基土力学特性与冻胀特性在水热耦合下呈现出复杂性。温度差异小时，水分差异对衬砌渠道冻胀变形影响小。温度差异大时，水热耦合对衬砌渠道冻胀变形影响显著。-2℃、-12℃下，衬砌渠道最大冻胀变形相较渠道底部变形大54%、70%。温度差异越大，不同温度条件下法、切向冻胀力差距越大。-5℃下最大法向、切向冻胀力相较-2℃大175%、173%，-15℃下最大法向、切向冻胀力相较-5℃大408%、200%。水分差异相较温度差异对冻胀作用影响小。在水热耦合下，渠基土冻胀作用分布具有非均匀性特征且衬砌渠道裂缝发展与分布特征具有一定规律性。温度差异越大，不同水热条件下衬砌渠道冻胀应力差距越大。-6℃下最大冻胀应力相较-4℃大57%。-14℃下最大冻胀应力相较-6℃大183%。温度越低，水分越多，对衬砌渠道冻胀应力影响越显著。本研究可为衬砌渠道在水热耦合变化下防冻胀设计与结构优化提供参考。

为实现对多孔混凝土28 d抗压强度和透水系数两项关键性能指标的预测，通过相关性分析确定水胶比、胶凝材料用量、骨胶比和实测孔隙率为模型输入参数，然后基于构建的数据集，采用神经网络和回归分析分别建立了4种预测模型。结果表明：两种统计回归模型的预测误差较大，对多变量的响应缺乏敏感性，其拟合优度R²均在0.681以下；两种神经网络模型更适合解决复杂、多变量的性能预测问题，其中经遗传算法优化的神经网络抗压强度预测模型的拟合优度R²达到0.9以上，体现了该预测模型的精准性和稳定性。研究成果可为多孔混凝土的配合比优化设计与性能调控提供参考和指导。

为了在多层预制叠合柱结构中实现柱-柱快速连接，对截面直径不大于400 mm的小截面钢管混凝土芯柱，提出了一种采用法兰盘和高强螺栓连接的新型法兰连接方法。该特点是在常规法兰中间设置过渡板并涂抹粘钢胶，通过调整过渡板和粘钢胶可调节预制柱长度误差、法兰盘倾斜误差和钢管内混凝土的凹凸误差。为了验证这种新型法兰连接受力的可靠性，设计4个试件进行试验，分别模拟无接头、正常连接、钢管内混凝土下凹、管内混凝土下凹且法兰倾斜等4种状况，同时考察各种施工不利因素对法兰轴向承载力的影响。通过轴向受拉、轴向受压试验和有限元分析获得试件的轴向承载力、破坏模式，采用有限元数值模拟方法对管内混凝土不平且安装倾斜的法兰连接钢管混凝土芯柱进行参数化分析。研究结果表明：该预制钢管混凝土芯柱法兰连接刚度大、承载力高、延性好，节点受力可靠；随着钢管壁厚的增加，连接并未发生破坏，该新型法兰连接受压承载力具有相当大的安全余量；钢管内混凝土凹凸不平对芯柱初始刚度和峰值承载力影响不大；法兰盘过大倾斜时将降低芯柱初始刚度和峰值承载力，施工时应引起注意。

本文提出了一种基于深度学习的方法UCEfold，用于预测核糖核酸（Ribonucleic acid，RNA）二级结构。UCEfold是一种同时采用“序列”和“图像”作为深度学习模型输入提取隐藏特征的全新方法，并在模型中加入一定的先验知识提高预测精度。在RNAStralign和ArchiveⅡ两个数据集上测试UCEfold模型，结果表明UCEfold性能显著优于传统方法，能够更准确地预测带假结的RNA序列，并具有较强的泛化能力，有效解决了传统算法复杂度高、效率低下且无法预测假结的瓶颈。

针对复杂语境下重叠三元组的实体关系抽取，本文提出了一种基于局部注意力和本地远程监督的联合抽取方法LARE。首先，设计了指针式分层序列标注方案解决三元组的实体重叠问题；其次，提出局部注意力机制，通过滑动窗口进行注意力计算以关注局部细节信息；最后，建立本地知识库，训练时利用远程监督方式进行标注，并随机替换一些实体关系对生成新的训练句子，增强模型的拟合能力。对比实验结果表明，本文方法在百度数据集和唐卡数据集上的F₁值分别为81.49%和53.07%，优于其他基线模型，提升了实体重叠情况下的关系抽取性能。

针对智慧渔业的数据采集传输过程中边缘服务器的带宽资源以及计算资源分配问题，通过求解时延最小化的带约束非线性方程，获得带宽以及计算资源的最优解。在计算资源为10 Gcycles/s、任务数量为40时，比较了粒子群算法、免疫算法、模拟退火算法、灰狼算法、萤火虫算法、序列二次规划算法等优化算法的效果，结果表明序列二次规划算法时延最小，为73.16 s。通过优先分配资源给时延与时延限制比小的任务改进算法，仿真实验结果显示：改进算法时延为56.91 s，较序列二次规划算法减小16.25 s，改进算法在带宽与计算资源分配优化问题中取得的效果更好。

针对现实环境的全局路径规划中蚁群算法搜索精度不足且易陷入局部极值以及迭代次数过多、求解目标单一等问题，本文提出了一种双起点蚁群算法。通过模拟栅格地图，在蚁群算法的基础上将起始位置进行调整，改进了传统蚁群算法中只能固定单向移动搜索的方式，设置两个起点，并在此基础上优化了信息素的更新策略，使其能够指导下一次迭代的进程，缩短路径搜索的时间，降低蚁群算法在前期搜索中的盲目性，且随着迭代次数的增多算法在前期所能得到的解的多样性增加，提高了得到最优解的概率，还能避免算法易陷入局部最优的问题，加快算法后期的收敛速度。通过对双起点蚁群算法进行模拟实验，实验结果表明该算法具有较好的寻优性能和迭代收敛性。

针对人脸重建图像峰值信噪比和结构相似度低的问题，提出了一种在生成对抗网络基础上的人脸超分辨率重建方法。创建一个两分支生成器网络，运用网络内的特征提取模块得到图像浅层特征，重建图像高频分支，利用深层残差网络训练低分辨率图像高频数据，映射人脸图像数据；停止更新固定生成器参数，使用相对判别器网络辨别人脸图像重建真伪，引入注意力机制优化生成对抗网络重建性能，通过感知损失函数评估重建可靠性，实现人脸超分辨率重建。实验结果表明：本文方法能有效提升面部细节重建能力，主客观评价指标都较为优秀，其中主观评价结果显示该方法重建的人脸图像具备更清晰的细节数据，人脸轮廓更为立体，失真率较低，拥有更为自然和真实的外在特征；客观评价结果显示该方法的峰值信噪比达到44.6 dB，结构相似度达到0.74，充分说明该方法具有较强的鲁棒性，可为优化人脸识别应用性能提供有效借鉴。

三维卷积神经网络可以通过直接融合空间和时间特征来实现良好的性能，但计算是密集的。传统的二维卷积神经网络在图像识别中表现良好，但由于无法提取时间特征，导致其在视频动作识别中表现不佳。为此，本文提出一个即插即用的时间和运动增强模块以学习视频动作的时空关系，可以插入任意二维卷积神经网络中，而额外的计算成本是相当有限的。在多个公开动作识别数据集上进行的大量实验表明，本文提出的网络以高效率优于最先进的二维卷积神经网络方法。

本文考虑多标签环境反向散射与非正交多址接入技术相结合的通信系统。首先，本文在多标签的基础上提出了一种最佳标签选择方案，即在基站与远用户之间放置的M个标签中选择出接收信噪比最大的标签进行传输，分析M个标签对远用户中断性能的影响；其次，在近用户端分析采用理想和非理想连续干扰消除对近用户中断性能产生的差异，推导了用户的精确和渐近中断概率及吞吐量表达式，并证明远用户和近用户均可以获得全分集阶数；最后，通过仿真验证了理论分析的正确性，得到了标签数量、非理想SIC的残余干扰系数和目标速率等关键参数对用户性能的影响，当标签数量M=\mathrm{5}，信噪比\gamma =-\mathrm{28}\text{?}\mathrm{d}\mathrm{B}时，其他参数保持不变，远用户的中断性能比单标签提升约10%。

针对高分辨率挠性遥感卫星在进行对地观测任务时的多约束姿态最优机动规划问题，提出了一种改进的hp自适应Radau伪谱法。本文方法采用双层优化迭代策略，以微分-代数约束在以高斯分布的采样点处的残差为误差评估准则进行优化，以各采样点处曲率最大值与标准差比值的四分之一为细化准则进行二次优化，这两点共同提高了该方法的求解效率。首先结合卫星动力学、运动学和挠性附件的振动方程，建立了面向最优控制方法的刚挠耦合状态空间方程；其次在建立包含代数-微分约束、控制力矩约束、角动量约束、路径约束以及满足优化目标函数的基础上，采用改进hp自适应Radau伪谱法将最优控制问题转化为一般的非线性规划问题进行求解。仿真结果表明，本文方法能够生成满足各项约束要求的最优轨迹，且相比于传统hp自适应伪谱法在同精度下耗时更短，具有更高的求解效率。本文方法为高分辨率遥感卫星执行复杂空间任务提供了设计依据，具有工程意义。

为解决传统构型拖拉机普遍存在的作业过程总体能效偏低、驱动轮牵引力分配不可调控以致环境适应性不强、换挡过程动力中断等一系列问题，基于TRIZ理论设计了一种新构型的混合动力拖拉机动力系统。首先，分析并建立了传统拖拉机存在的换挡动力中断、驱动轮打滑等关键问题的“物-场模型”；其次，采用“冲突解决原理”解决拖拉机动力系统设计过程中涉及的矛盾冲突，并结合发明原理获取合适的矛盾冲突解决方案，明确了拖拉机动力系统的具体架构，获得了拖拉机动力系统创新设计的最终优化方案；最后，为验证本文拖拉机动力系统优化方案的可行性与优越性，针对传统拖拉机和新型拖拉机动力系统进行了仿真分析，并完成了样机试制与功能验证。该构型同时具备分布式驱动和混合动力驱动双重优点，实现了拖拉机各驱动轴间动力输出解耦。根据仿真实验及样机试验可知，优化后拖拉机具有较好的节能效果和更多的驱动模式。通过对现有拖拉机动力系统优化设计实例进行分析，为新能源拖拉机动力系统构型设计提供了理论依据和方法支撑，本文分布式混合动力拖拉机系统架构可为拖拉机全程高效牵引作业提供新思路。

本文从仿生学角度出发，对基于鲍鱼腹足优良吸附性的仿生吸盘吸附性能进行研究。通过提取腹足表面形态设计仿生吸盘，并对吸盘吸附性进行模拟分析，选取模拟结果良好的仿生吸盘进行拉伸实验，根据实验结果探究吸附机理。结果表明，密封环宽度对仿生吸盘Mises应力具有较大影响，而沟槽距吸盘中心距离与沟槽分布数量的影响很小。密封环宽度为1.5 mm的仿生吸盘所受Mises应力要大于宽度为3 mm的仿生吸盘。在40%真空度下，密封环宽度为1.5 mm，沟槽距吸盘中心距离为20 mm，沟槽分布数量为12的仿生吸盘具有最大吸附力，其最大吸附力比标准吸盘提高了5.32%。本研究表明仿生吸盘可以有效提高吸盘的吸附性能。仿生吸盘密封环结构可以有效阻止吸盘边缘向内收缩，同时沟槽结构可以延缓吸盘内腔与外界连通的可能，从而达到提高吸盘吸附性能的目的。

针对海洋设施表面的硬质海洋污损物设计了一种接触式仿生除污结构，通过理论模型及实际试验对不同结构的除污性能进行了测试，并根据试验结果对其除污机理做出了分析。结果表明：最大直径（D_m）和纵向缩减率（Y*）相同时，直径缩减率（D*）在6%~8%的结构具有更好的除污性能，而在D_m和D*相同时，随着Y*增大，除污性能随之提高。分析其原因，D*和Y*是影响除污过程中切向刮擦力的主要仿生结构参数，对D*和Y*进行适当设计，可以提升仿生除污结构的除污性能。结合仿真模拟和实际试验可知，D*=8%的结构具有最佳除污性能。