本文在分析四足机器人主要研究内容的基础上，基于四足机器人运动及稳定控制要求，对四足机器人的机构设计、运动学与动力学分析、步态与足端轨迹规划、关节驱动器、运动稳定控制等关键技术进行了梳理与总结，构建了各技术模块之间的逻辑关系，系统阐述了四足机器人运动及稳定控制架构，可为足式机器人研究者提供参考。

基于图像的信息隐藏技术可以实现将信息隐蔽地藏于图像内容中，从而在图片的传输过程中实现保密通信、版权认证等信息安全保护行为，是目前信息安全领域研究的热点之一。本文首先论述了基于深度学习的图像信息隐藏方法的重难点问题；其次，从结构特点、训练特点和应用特点3个角度对基于深度学习的图像隐写方法进行归纳；再次，介绍了领域相关主要数据集和评估指标；然后，总结了图像信息隐藏技术的应用情况；最后，讨论了图像信息隐藏技术的研究方向，为该领域的进一步发展提供见解和建议。

为提高轮胎虚拟送样的效率，缩短整车开发周期，本文将侧倾侧偏复合时的侧向变形进行解耦，提出了将侧倾等效为载荷的方法，建立了纯侧偏的无量纲格式，实现了基于无量纲格式的轮胎侧倾侧偏预测。该预测方法的主要优点为实现了侧倾侧偏力学特性表达的降维，利用纯侧倾及纯侧偏输入获取两者复合的力学特性。最后，将无量纲预测流程用于UniTire模型，对预测效果进行了验证。

针对复杂的多螺栓连接松动问题，提出了一种横向循环载荷下的建模方法。首先，将螺纹受力面分为n个小扇区，考虑螺栓之间的相互影响，建立多螺栓连接的自松弛力学模型。其次，利用Matlab软件求解自松弛模型，并与Nassar模型进行对比以验证模型的正确性。最后，考虑不同螺栓数目、孔间隙、连接间距的影响，研究多螺栓连接松弛的特性。结果表明：在松动过程中，螺栓头部经历弯曲-滑动-弯曲的循环过程，螺栓张力呈现波浪下降的趋势；当多螺栓连接时，松动循环次数随着孔间隙的增加而线性减少；随着螺栓连接间距的等距增加，螺栓松动循环次数呈现递减的趋势；相对于螺栓数目，螺栓孔间隙和连接间距的变化更容易对螺栓松动造成影响。

针对直线导轨装配过程中，由预紧载荷作用引起的装配变形机理不明确导致的导轨装配直线度难以预测的问题，首先在建立直线导轨装配变形模型的基础上，讨论了理想和实际情况下的导轨装配变形；其次，考虑了导轨安装面的制造误差对导轨装配精度的影响，提出了综合装配变形和制造误差的导轨装配直线度误差预测模型，并提出了基于装配变形反修制造误差的导轨装配精度控制方法；最后，搭建实验台并通过实验验证理论模型及精度控制方法的准确性，结果表明：导轨装配直线度误差减小了64.5%。

针对激光熔化沉积制备的CrCoNi中熵合金进行了热腐蚀性能研究，解决了温度对中熵合金热腐蚀动力学、腐蚀形貌及产物影响规律的问题，得到了以下结果：成形合金的物相为FCC相，试样中包含少量的气孔和裂纹，显微组织为等轴胞状和柱状的混合枝晶亚结构。在700、900、1 100 ℃ 3种温度下热腐蚀速率k_p 分别为3.920 37×10^-4、0.002 36、0.005 49 mg²/（cm⁴·h），热腐蚀动力学曲线基本遵循抛物线定律。热腐蚀层产物为Cr₂O₃及少量的NiCr₂O₄和CoCr₂O₄尖晶石物相。在挥发性氯气和热应力共同作用下，腐蚀层会发生破坏剥落。研究结果对促进激光熔化沉积中熵合金在高温结构件领域的应用具有理论价值。

采用ABAQUS进行了后桥减速器壳体轴承座裂解起裂模拟，通过J积分和裂解槽尖端Z向拉应力探究了激光预制裂解槽深度对裂解载荷和变形的影响规律，结果表明：裂解槽在轴承座厚度中间面位置面对应节点的J积分在不同槽深的整个模拟加载过程中保持最大，裂解起裂在此位置发生；参考连杆裂解预估壳体轴承座裂解裂载荷603 kN时，槽深大于0.7 mm情况下轴承座厚度中间面位置面对应节点的模拟最大拉应力超过抗拉强度，裂解起裂发生，起裂时壳体轴承座仅仅在裂解槽起裂位置局部微小区域进入塑性状态；根据J积分判据确定了不同裂解槽深度的模拟裂解载荷，绘制和拟合了裂解槽深度和载荷曲线，603 kN对应槽深为0.797 mm。并对激光预制1.0 mm深度的裂解槽进行裂解实验，实际裂解载荷和模拟裂解载荷误差为4.30%，试件内径变化值为0.16~0.24 mm，小于轴承孔裂解加工允许塑性变形（≤0.4 mm）。综合模拟分析结果并结合实际生产，采用激光加工后桥减速器壳体轴承座裂解槽深度参数范围为0.8～1.0 mm。

针对含初始裂纹各向异性材料应力场解析公式过于复杂，评估精度受多种几何参数和材料参数影响，不利于工程运用的问题，本文基于传统各向异性材料裂纹尖端附近处的应力场理论公式，建立了含初始裂纹的双边V型切口模型，量化了切口深度、裂纹长度、张开角、材料特性等因素对切口应力场的影响，推导了求解含初始裂纹的双边V型切口构件应力强度因子SIF的简易公式，可用于含裂纹切口构件的应力场和SIF快速预报。对比结果表明：本文简易公式与理论方法和有限元仿真结果误差较小，验证了改进公式的有效性和准确性。

为探索不同出行距离尺度下网约车出行需求影响机理，基于多源数据对不同距离网约车出行需求进行分析。以长短距离网约车出行需求为因变量构建多尺度地理加权回归模型，揭示道路网、土地利用、人口分布和公共交通等建成环境因素对长短距离网约车出行需求的影响及其空间异质性。结果表明：MGWR的拟合结果优于传统地理加权回归模型和最小二乘法模型，长短距离网约车出行需求影响因素具有显著的空间异质性；主干路密度在市中心与短距离网约车出行需求呈正相关，在城市外围与长距离网约车出行需求呈负相关；人口密度在城市外围与长距离网约车出行需求呈正相关，在中心城区与短距离网约车出行需求呈负相关；短距离网约车在市中心与公共交通之间存在竞争，长距离网约车在城市周边补充公共交通服务的不足。研究结果有助于动态优化车辆配置调度，促进网约共享出行的可持续发展。

为确定节假日期间山地景区承运旅客所需的运力水平，提出了基于短时客流预测的景区运力适配方法。基于公路通行数据，将车流量换算为客流量，建立用于短时客流预测的CNN-LSTM混合模型；运用高斯函数拟合客流预测的离散数据，采用广度搜索算法，得到适配客流曲线的发车班次；确定山地景区车辆运营的合理约束条件，结合发车班次、客车核载人数、单程行驶时间等关键参数，运用逆差函数构建运力适配模型；选取金丝峡景区进行模型验证与实例分析。结果表明：CNN-LSTM混合模型可有效预测山地景区短时客流量，在15 min的时间粒度下，模型的R²可达到0.92；运力适配模型相较于传统“客满即走”的调度模式，运力需求从57辆降至28辆，有效降低了车队规模。研究可用于山地景区客流短时预测和节假日景区运力需求的精确测算。

本文首先采用移动平均法对温度和车辆荷载耦合产生的监测极值应力进行平滑处理，取处理后的低频数据为趋势项信息，初始数据减去趋势项数据为车辆荷载效应信息，趋势项减去其均值为温度荷载效应信息，通过以上步骤来实现桥梁极值应力的解耦。其次，建立双变量贝叶斯动态线性趋势性模型（BDLTM）对低频极值应力进行预测分析，采用GRU神经网络模型对高频极值应力进行预测分析。最后，进行耦合极值应力的叠加预测，利用天津富民桥的监测耦合数据验证所建模型的可行性。本文研究成果将为桥梁的预防性养护维护决策提供理论基础。

针对预测混凝土徐变的机器学习模型已有较多研究，但区分混凝土强度的研究较少的问题，基于NU-ITI数据库，采用3种机器学习模型，即反向传播人工神经网络、支持向量回归和极端梯度提升（XGBoost）建立了混凝土徐变的预测模型。结果表明，XGBoost能很好地预测混凝土的徐变（R²=0.972 9）。通过对高强混凝土参数的相关性分析，筛选出相关系数最高和最低的参数组。基于参数筛选后的XGBoost模型重新对高强混凝土徐变进行计算，发现筛除弱相关参数会显著降低计算结果的鲁棒性。本文研究表明，高强混凝土徐变影响参数之间存在不同程度的相关性，筛除强相关参数对模型计算准确性影响较小，而筛除弱相关参数影响较大。研究成果可为高强混凝土徐变的建模提供参考。

为研究路基压实黏土的剪切特性与应力-应变关系，以长沙黏土为例开展了不同压实度、含水率、加载速率、围压下的不固结不排水三轴试验。结果表明：弹性模量与极限强度均随压实度降低、含水率升高及围压减小呈衰减趋势，但与加载速率之间表现为无显著规律的小幅波动。建立了复杂条件下路基黏土的莫尔-库仑强度准则，以描述路基黏土强度随各个因素的变化规律。总黏聚力和总内摩擦角因压实度提高及含水率降低而大幅提高，且总黏聚力随加载速率的增加先减小后增大，总内摩擦角随加载速率的增加先增大后减小，但两者因加载速率改变导致的变化幅度较小。提出了长沙黏土应力-应变曲线的统一表征方法，可合理描述应变软化、稳定及硬化3种变形曲线。

为探明镁质水泥基多相胶凝材料固化的淤泥用作路基土的可行性，对经历不同干湿、冻融循环及加载条件的固化淤泥进行了动三轴和微观结构试验。基于动剪切模量、阻尼比等参数，研究了围压、动应力及加载频率对固化淤泥动力特性的影响，并建立了考虑干湿和冻融循环次数的动剪切模量预估模型。通过定量分析微观孔隙参数，揭示了不同干湿、冻融循环次数后固化淤泥微观结构的演变规律，并进行了微观结构参数与宏观力学性能的关联性分析。结果显示，干湿、冻融循环作用后，试样的动剪模量减小，阻尼比增大，且干湿循环引起的刚度衰减大于冻融循环。随着围压和加载频率的增大，固化淤泥的动剪切模量增大而阻尼比减小。干湿和冻融循环作用使固化淤泥的孔隙率增加，大孔隙数量增多，孔隙形态逐渐转变为平滑的扁角状。循环次数和加载频率对固化淤泥动力特性的影响程度大于围压和动应力幅值；微观结构形态参数对固化淤泥动力特性的影响都较为显著，其中孔隙率的影响程度最大。

为快速、准确识别水稻褐斑病图像，提出一种改进的THGS-ResNet-18识别模型。首先，应用Tent混沌映射改进饥饿游戏搜索（Hunger game search， HGS）算法，解决HGS算法种群初始化随机性过大的问题；其次，应用改进后的HGS算法优化ResNet-18模型的超参数；最后，应用改进模型THGS-ResNet-18针对5064张水稻叶片图像进行识别，且与经过其他4个群体智能算法优化的ResNet-18模型的7个评价指标进行了比较。实验表明，相较于其他4种算法，本文所提算法优化模型的准确率提升了5.22~6.09百分点，敏感性提升了3.53~5.31百分点，特异性提升了7.38百分点，精度提升了6.95~7.13百分点，召回率提升了3.53~5.31百分点，F-measure提升了5.22~6.20百分点，G-mean提升了5.24~6.13百分点。

针对车联网隐私保护边缘节点缓存命中率低的问题，本文提出一种深度确定性策略梯度缓存（DDPGC）方法。首先，经可信机构认证的出租车作为二级缓存边缘节点获取热点数据并存储至本地缓存，然后将信息广播给周边服务请求车辆（SRV）；SRV将收到的广播数据缓存至本地，发生服务请求时，按照本地缓存、出租车、云服务器的顺序依次查找。其次，在出租车和SRV部署神经网络，通过深度强化学习对其缓存数据决策替换，最大化缓存收益。最后，当SRV位于车辆稀疏处，无法从周边车辆获取请求数据时，结合k匿名与随机响应扰动机制产生匿名集，以匿名方式向云服务器发送请求，在保护用户位置隐私的前提下获取服务。仿真实验结果表明，DDPGC能够有效提高车辆缓存命中率，减少SRV与云服务器交互频次，有效保护车联网用户隐私安全。

为解决移动边缘计算中设备资源受限叠加任务复杂变化，引起负载失衡、任务时延和能耗增大等问题，仿生麻雀共生合作觅食搜索提出一种时延和能耗约束的边云协作计算任务卸载方法。首先，适应移动边云协作，设计飞行者改进发现者更新、正余弦扰动跟随者更新和自适应调整预警者更新，提出一种多策略改进麻雀搜索算法（MSSA）优化任务卸载位置。然后，考虑任务最大完成期限与时延松弛变量，融入超时惩罚能耗，提出一种基于MSSA的启发式任务卸载算法（HTMA），贪心比较不同时延约束下预卸载位置集的总任务时延和总任务能耗，进一步优化任务卸载。仿真实验表明：相比同类算法，本文搜索算法能有效提升寻优精度、收敛速度和鲁棒性，并且本文任务卸载算法适应网络变化的任务平均时延、总任务能耗和节点负载均衡度性能更优。

针对现有的情感分类方法普遍未能充分考虑用户个性化特征且忽略时间因素对情感分类结果的影响的问题，提出一种基于知识蒸馏和评论时间的文本情感分类新方法。首先，为解决数据集中高质量标注数据较少的问题，采用RoFormer-Sim生成模型对训练文本数据增强；然后，引入评论时间属性，从用户历史评论中提取用户的个性化信息，提出基于多特征融合的评论文本情感得分预测模型；最后，为提高针对冷启动用户的泛化性能，引入知识蒸馏理论，利用SKEP模型对基于多特征融合的情感分类模型进行通用性增强。在从中文股吧爬取的真实数据集上的实验结果表明：与SKEP、ELECTRA等典型方法相比，本文方法在准确率上分别提高了3.1%和0.9%，在F₁值上分别提高了2.7%和1.0%，验证了其在改善情感分类表现方面的有效性。

在医学图像低质量标注数据的训练中，置信学习发挥了重要的作用，但目前置信学习的应用均基于平均教师模型，并未探讨在其它网络上的可能性。针对该问题，提出了基于置信学习和协同训练的分割模型。该模型使用两个不同的网络，鼓励两网络的输出结果一致，接着将其中一网络的输出利用置信学习同原低质量标注进行对比，修正低质量标注数据从而使其提供有效训练参考。将提出模型在3个不同模态的医学图像数据集上进行对比，实验结果表明：提出模型的分割效果均优于已有的置信学习模型。

针对传统自监督单目深度估计模型对浅层特征的提取和融合不充分，容易导致小物体漏检、物体边缘模糊等问题，本文提出了一种基于改进密集网络和小波分解的自监督单目深度估计模型。该模型沿用了U-Net结构，其中，编码器采用改进的密集网络，提高了编码器的特征提取和融合能力；跳跃连接中加入细节增强模块，对编码器输出的多尺度特征进一步细化整合；解码器引入小波分解，迫使解码器更加关注高频信息，实现对图像边缘的精细化处理。实验结果表明，本文提出的深度估计模型对小物体特征的捕捉能力更强，生成的深度图边缘更清晰准确。

针对现有视频交通参数提取方法过度依赖人工标注、单一视角无法有效修正现场车辆动态行驶偏差的问题，本文提出一种分割可跨越车道分界线的多视角视频车速提取方法。该方法由标注点自动生成模块、多视角纠偏模块构成：标注点自动生成模块通过构建基于等长车道分界线的参照块，实现自动生成标注点的过程；多视角纠偏模块通过车辆与车道分界线的多种映射方式和基于平均速度概率密度函数的纠偏测速方法，校正车辆在动态行驶时产生的两类偏差。在公开数据集和实测数据集上的实验结果表明，本文所提方法的车速提取精度优于其他测速方法，且具有一定的普适性。

自动驾驶技术的实现需要对交通标识进行高精度的识别，但由于交通标识的相似度高、尺寸小且易受户外环境影响，实时精准检测变得具有挑战性。针对传统神经网络设计方式效率低下的问题，本文提出了自选择架构算法，可以自动调整网络结构以提高模型的性能和效率。该算法采用两阶段训练实现网络节点最优路径选择，同时对多损失函数权重超参数使用梯度传播进行训练，使用动态损失网络方案替代传统人工调参。实验结果表明，该算法在GTSRB数据集中实现了95.74%的准确率和146.58帧/s的检测速度，且模型参数量仅为0.46 Mb，可部署于移动设备。与传统手动设计静态网络相比，采用自学习架构模块可以降低实验成本，提高精度和性能，在不同环境下更容易实现更好的检测效果，其损失收敛速度也获得明显提升。

针对复杂场景下红外小目标尺寸差异大、检测效果欠佳的问题，提出了一种基于级联嵌套U-Net的红外小目标检测方法。首先，为解决不同场景下小目标尺寸差异大的问题，搭建了3种深度的U-Net网络，并将3个U-Net网络以级联嵌套的方式组成检测模型；其次，引入对比度信息抽取模块，以进一步丰富特征信息，抑制密集背景噪声的干扰；最后，将所提出的算法与5种主流的算法进行比较。实验结果表明：本文算法性能优于其他算法，并且平均交并比、精确率和召回率分别达到了78.61%、93.36%和81.78%。

非线性噪声普遍具有不确定性高、频谱特性难以精确描述、稳态误差较大以及瞬态性能差等特点，如何对非线性噪声进行有效控制是一个具有挑战性的任务，为此本文提出基于权重优化AF的非线性主动噪声控制算法。该算法采用基准信号的正余弦分量进行直接频率分析，分析一次噪声和窄带频率范围，得到准确的噪声估计结果，提高了噪声控制的精度和效果。通过对非线性主动噪声估计结果进行训练，调整自适应滤波器的权重，实现对期望输出信号的重构，从而有效抑制了非线性噪声的影响，提高了控制效果。实验结果表明：该算法下信号噪声的均方误差较低、稳态误差小，能够适应各种复杂的噪声环境，有效改善了噪声控制的质量，具有较高的实用性和可靠性。

为提高人脸细微特征识别的精度，提出一种考虑学习兴趣与微表情关联性的人脸细微特征识别算法。选取图像熵作为人脸图像分割的目标函数，采用粒子群优化算法（PSO）对脉冲耦合神经网络（PCNN）参数展开优化，确定关键参数的最优值，实现人脸图像分割，确定眼睛以及嘴巴等关键区域。在学习兴趣和微表情关联性分析的基础上，采用Harris算法对尺度不变特征变换（SIFT）特征点展开筛选，精确锁定人脸表情图像中的关键兴趣点。基于特征点最大覆盖区域及其邻近范围的策略，捕获各个区域的特征。筛选后的区域被用作局部二值模式（LBP）特征提取的输入，并通过支持向量机（SVM）多分类技术实现人脸细微特征识别。实验结果表明：本文算法对人脸图像分割效果好，且对人脸细微特征识别精度高。

针对传统识别方法特征提取不准确、匹配效率低以及识别率低下等问题，提出基于点对特征算法和SVD分解的三维激光点云识别方法。首先，对点云数据实施ISS关键特征点提取，通过SVD分解算法，将待识别ISS关键特征点云与数据库参考点云调整至统一空间坐标系中；然后，结合FPFH描述子与SPFH图，实现关键点云特征点的空间几何特性描述，并将该点云与参考点云中，满足空间最邻近以及FPFH描述子最相似条件的点云数据，划分为一对特征点对；最后，引入球谐函数，通过点对特征的相似度计算，实现三维点云的识别。实验表明：本文方法能在简化复杂点云数据的同时，保留点云局部ISS关键特征点，通过特征点对相似度分析，实现三维点云数据的有效识别。

针对高光谱图像的光谱分辨率非常高，且包含的地物种类波段较多，使目标与背景之间的光谱差异非常微小，容易造成光谱混淆，使目标检测的准确度较低的问题，提出基于改进YOLOv5s算法的图像目标检测方法。建立特征金字塔并实行多尺度加权，利用特征金字塔中不同层间的权重，对特征加权融合，并将其引入注意力机制中，输出空间注意力机制光谱特征，将该特征值作为对比参照，对通道重新加权分配，获取通道注意力机制输出的光谱特征，将两个光谱特征维度相乘，得到校准后的高光谱图像特征，将其作为改进YOLOv5s算法的输入，有效区分图像中的微小光谱特征差异，避免光谱混淆，根据中心值计算检测框与真实框重叠区域，完成目标检测，保证检测精准度。实验证明：本文方法对高光谱遥感图像中的地物检测精准度较高，在检测1 057 p像素大小的图像时，帧率高达60 fps，综合性能表现优异。

以机器人的人体姿态识别问题为核心，为提高识别精度，提出一种基于改进RBF神经网络的人体姿态局部特征识别算法。利用深度相机得到人体关节点三维方位数据，归一化处理方位数据，组建关节点三维坐标；考虑到不同个体之间的差异，为实现对人体姿态数据的非线性映射和优化，准确识别不同个体姿态，采用newrbe函数构建RBF神经网络，提取人体姿态数据特征矢量，以为识别提供重要依据；为增强RBF神经网络在处理不同个体姿态差异方面的能力，确保识别的准确性和自适应性，使用粒子群优化算法改进神经网络，并通过特定概率对粒子实施遗传操作，实现网络优化得到人体姿态局部特征识别结果。实验结果表明：本文算法相对误差均较小，可维持在0.8以下，识别精度高，且在迭代次数达到20时损失函数已降至最低，收敛速度较快，可为农业机械化领域的人机交互提供扎实基础。

利用近红外光谱与机器学习方法快速鉴别普洱茶叶品质时，中低端近红外光谱采集设备采集的光谱存在高维、重叠和噪声大的特性，严重影响了建模准确。本文提出了一个噪声鲁棒的特征提取方法，与支持向量机（SVM）分类器结合，建立普洱茶叶品质鉴别方法。首先，利用噪声鲁棒的特征提取方法、主成分分析（PCA）与连续投影算法（SPA）对获得的近红外光谱数据进行特征提取，获得特征空间；然后利用SVM对特征提取后的数据进行训练，获得鉴别模型。模型鉴别结果比较表明，对于噪声残留近红外光谱数据，本文提出的噪声鲁棒特征提取方法能够有效抵抗噪声的影响、从高维光谱中提出特征变量，以提高模型的鉴别精度。鉴别模型预测的正确率、召回率、特效度、准确率及平衡F分数分均明显高于其他两种方法所得模型。对于古树普洱茶叶与非古树普洱茶叶的鉴别，本文鉴别模型预测的正确率和召回率分别达到了92.06%和95.38%，表明本文方法训练所得模型具有较好的鉴别能力。研究结果为实现在实际应用中精准判别普洱茶品质提供理论参考和依据。

为解决高校创新人才传统预测方法存在主观性强、准确度低等问题，提出了一种融合信息引导交流搜索策略的粒子群优化算法与核极限学习机的高校创新人才智能预测模型。该模型利用改进的粒子群优化算法增强种群多样性与全局寻优能力，以提升核极限学习机的分类性能，旨在更科学、客观地识别与选拔创新人才。为验证模型有效性，通过十折交叉验证在高校创新人才数据集上进行实验，结果表明：本文模型在分类准确率（86.05%）、灵敏度（89.74%）、特异性（83.24%）和马修斯相关系数（72.42%）上均优于多种对比模型 。研究结果证实了该模型在高校创新人才预测方面的显著优势，为人才的科学选拔与培养提供了新的技术手段，具备良好的应用前景。

为解决极化敏感阵列中压缩感知类波达方向（DOA）估计算法产生的网格失配带来估计精度下降的问题，本文针对单偶极子阵列在原子范数最小化（ANM）理论的基础上提出一种二维DOA和极化参数的联合估计算法。首先，利用正交极化敏感阵列的特性，分别构造不同极化方向的接收模型，并证明该模型可以消除极化参数的影响，符合ANM模型。其次，通过求解半正定规划问题得到一个半正定的Toeplitz矩阵，随后基于矩阵束算法恢复DOA信息；最后，利用DOA信息和广义特征值理论恢复出极化参数。通过仿真实验验证了本文算法的有效性和优越性。

针对现有无线通信系统电磁兼容性（EMC）评估方法或模型的局限性，以及车载通信系统的实际需求，考虑车载通信系统EMC评估的完整性与准确性，构建了一种涉及工作环境、信号频谱、接收机灵敏度、天线隔离度和通信性能因素的五级评估模型。以某装甲车辆车载通信系统为例的验证实验表明，该模型能够评估车载电台工作环境和信号频谱间是否存在干扰；接收机灵敏度下降的计算误差为5.8%；车载天线隔离度的计算值与实测值吻合良好；仿真分析了车载数字通信系统性能较优的调制模式和编码模式，接收机灵敏度减小6 dB时，车辆通信距离下降50%。仿真结果和实测结果表明，模型适用于装甲车辆车载通信系统的EMC评估。

首先，针对车载自组网（VANET）中的安全和隐私问题，提出了一种基于密钥协商的身份认证和安全信任方案。其次，采用基于椭圆曲线密码体制生成签名，提出了一种低消耗的密钥分配方案，通信双方交换参数以相互验证并安全地生成会话密钥。最后，通过三向双路认证方式对通信实体进行身份认证。经安全性和性能分析，表明本文方案可提高身份认证效率，降低系统开销，具有较好的理论和应用价值，系统结合网络安全等级保护第三级要求标准进行部署，能够解决车载自组网中身份隐私保护和安全信任问题。

针对强化学习模型在自动驾驶任务中存在收敛速度慢和应用场景单一的问题，提出了一种两层的强化学习框架来替代传统的决策层与控制层。决策层将驾驶行为分为车道保持、左变道和右变道，决策层选择对应的行为后，通过改变控制层输入的方式完成该行为。然后，结合强化学习和在线专家提出了一种训练控制层的新方法RL_COE。最后，在Carla中搭建了高速公路仿真环境对本文算法进行验证，并与强化学习基线算法进行比较，结果表明：该方法大大提高了算法的收敛速度和稳定性，可以更好地完成驾驶任务。

设计了用于全新开发223.7 kW（300 hp）重型拖拉机新型双离合全动力换挡变速箱的液压系统，以达到换挡动力不中断和变速箱冷却润滑的目的。建立了AMESim动力换挡仿真模型，分析了液压系统流量、油压特性和换挡过程离合器与同步器的动态特性。仿真结果表明：离合器液压缸建压时间少于1 s，泄压时间少于0.6 s，建压/泄压时压力稳定；同步器液压缸在0.3 s内建立稳定油压；冷却润滑子系统用时0.5 s建立0.22 MPa稳定油压，最大流量为57.6 L/min；离合器在换挡过程中完成动力的平稳过渡，同步器在换挡之前完成预选挡。搭建了新型双离合全动力换挡变速箱试验台架进一步验证，离合器和同步器液压缸油压试验结果与仿真结果基本一致，变速箱输出转速从270 r/min上升至310 r/min，最大波动量为31 r/min，变速箱输出转矩稳定在2 910 N·m附近，最大波动量为稳定值的10.1%，换挡过程无动力中断。仿真和试验结果验证了液压系统可以满足重型拖拉机新型双离合全动力换挡变速箱的工作需求，本文工作可为重型拖拉机双离合全动力换挡变速箱液压系统设计和计算提供参考和指导。