为了提高增程器转速系统的响应速度和抗干扰能力，降低增程器的转速波动，提出了一种基于发电机转矩补偿的发动机转矩振动抑制方法。该方法首先分析发动机的输出转矩，确定转矩谐波成分对转速的影响，然后设计自适应反步法和重复控制器相结合的控制策略，其中重复控制器根据系统周期性转矩扰动的基频进行参数设计，并分析系统的稳定性和鲁棒性。最后，在不同工况下进行仿真实验，结果表明该控制策略在抑制增程器转速波动方面具有良好的有效性。

为提高功率密度，航空齿轮通常采用薄腹板、薄轮缘等薄壁结构，但这会使齿轮高度柔性化，进而导致动力学性能下降。在高速薄壁齿轮设计中，如何平衡轻量化和动力学性能，以实现系统性能最优是一大难题。因此，本文首先考虑薄壁齿轮、轴和箱体等构件柔性、齿轮6自由度以及离心力、惯性力的影响，建立了高速薄壁齿轮系统柔性多体动力学模型，并通过实验进行了验证。其次，提出了基于柔性齿轮动力学的高速薄壁齿轮多目标轻量化优化设计方法。优化设计中，基于高速薄壁齿轮动力学仿真，建立了动力学性能、强度、疲劳寿命评价指标；采用参数-性能相关性分析方法，选取了影响较大的参数进行优化。最后，开展了多目标轻量化设计研究，获得了相比传统设计振动噪声更低、重量更轻的高速薄壁齿轮系统。

针对多传感器布置的测力平台耦合误差成因不明、难以削减的问题，以压电式六维测力平台为研究对象，从传感器耦合、装配误差、标定装置全环节分析耦合成因。基于测量原理，建立包含34个影响因素的维间耦合模型，采用敏感性算法筛选并量化各因素影响程度，以耦合误差≤5%量程为目标进行精度容差分配。采样仿真结果表明，分配后各项耦合误差的99%置信上限均满足要求。实验表明，满足容差下平台力输出耦合误差≤3.64%量程，力矩输出耦合误差≤4.80%量程，验证了精度范围的有效性和在耦合误差控制上的实用性。

为实现由有限载荷数据外推得到全周期载荷谱，针对传统自适应带宽优化算法在参数选择上存在局限性，本文提出一种基于局部自适应带宽扩散核密度估计的载荷外推方法。该方法首先将二维雨流矩阵降维至一维等效幅值，然后基于局部积分均方误差优化局部带宽，利用局部最优带宽，通过扩散核密度估计构建概率密度分布模型，最后结合蒙特卡洛模拟方法外推目标频次载荷。对某特种车辆综合传动装置的预处理载荷数据进行对比验证，结果表明：与传统方法相比，本文所提方法得到的概率密度分布曲线和累计频次曲线更接近实际等效幅值，相关系数与决定系数均更趋近于1，其中相关系数分别为0.983 8与0.999 6，决定系数分别为0.967 9与0.999 1；均方根误差也更小，分别为5.05×10^－5与15.9。

针对二次弯曲作用下的复合材料层合板单搭接连接结构，提出了一种更准确的螺栓连接刚度模型。首先，通过考虑偏心载荷产生的二次弯曲来计算弯曲刚度。其次，通过ABAQUS有限元软件建立碳-铝单搭接模型，并与M-G模型进行对比。最后，分析摩擦因数、螺栓孔间隙、金属板厚度、铺层顺序等参数对螺栓连接结构各阶段刚度的影响，揭示连接接触面接触状态对螺栓连接结构的影响规律。结果表明：摩擦因数的增大会导致粘滞阶段的临界摩擦力增大，但不影响螺栓连接结构刚度；螺栓孔间隙的增大会导致螺栓孔与螺杆之间的接触面积减小，从而降低螺栓连接结构刚度；金属板厚度对粘滞阶段和接触阶段螺栓连接结构刚度的影响更显著；0°铺层会提高层合板的刚度和承载能力，45°铺层会提升孔周围的抗挤压强度。

SA516Gr.70钢因具有优良的强韧性，被广泛应用于压力容器制造，但传统的弧焊易导致焊缝产生裂纹、氢脆等缺陷。本文采用钨铼合金搅拌工具对4 mm厚SA516Gr.70低碳钢进行搅拌摩擦焊接，研究了热循环对焊接接头组织和力学性能的影响。结果表明：在旋转速度800 r/min、焊接速度90 mm/min的工艺参数下，可获得无缺陷的焊接接头。前进侧热循环峰值温度最大值为1 018 ℃，后退侧为998 ℃。焊核区组织为细小的马氏体和贝氏体混合相，平均晶粒尺寸为5.4 μm，与母材相比细化效果显著。焊接接头显微硬度与距焊缝中心距离呈负相关，焊核区显微硬度达到449.7 HV。拉伸试验断裂均在热影响区，焊缝不同区域呈现出不同的断口形貌。

为提高6061铝合金表面氧化石墨烯/聚苯胺/环氧复合涂层（GO/PANI/EP）的耐蚀性并探究其缓蚀机理，采用原位共聚法制备了氧化石墨烯（GO）/聚苯胺（PANI）纳米颗粒，通过物理吸附将缓蚀剂苯并三氮唑（BTA）吸附在GO/PANI纳米颗粒表面，得到了GO/PANI/BTA复合材料。红外光谱表明，BTA成功负载于GO/PANI表面，GO/PANI/BTA的吸附率可达18.36%，5 h释放率超过90%，为铝合金提供了有效保护。极化曲线和浸泡实验结果表明，添加1%GO/PANI/BTA的环氧涂层（GO/PANI/BTA/EP ）具有优异的耐腐蚀性，其自腐蚀电位为-0.267 V，比GO/PANI/EP高0.247 V；自腐蚀电流密度为 9.795×10^-9A?cm^-2，比GO/PANI/EP （自腐蚀电流密度为 7.638×10^-7A?cm^-2）低2个数量级。1%GO/PANI/BTA/EP具有优异的耐腐蚀性，其缓蚀机理来自GO屏蔽、PANI钝化和BTA缓蚀的协同效应。

采用有限元方法，依据界面温度和焊头下压位移的试验结果，探索了纯铜超声波焊接时摩擦及材料软化过程，并分析了焊接过程的温度场及塑性应变分布。结果表明：所建模型能较好模拟焊接动态摩擦系数超声软化变化过程。工件接触面的平均摩擦系数在焊接初期快速增加，之后急剧下降，并在焊接时间0.2 s后呈现较平稳的波动。铜的超声软化系数在焊接初期急剧增加，之后缓慢增加，并在焊接时间0.3 s后明显增加。超声软化是材料塑性变形的主要物理机制。

激光烧蚀处理是提高接头胶接性能的有效界面处理方法，但其对粘接接头剪切强度的影响机制尚不明确。为此，本研究针对薄板拉伸剪切过程中的面外弯曲，开发了一种粘接接头剪切强度的测试夹具，并通过界面微结构、界面润湿性及粘接接头的断裂机制，阐明了激光表面处理工艺对铝-铝粘接接头剪切强度的影响。结果表明：粘接接头的剪切强度受到界面粗糙度和表面润湿性的共同作用；采用激光能量密度为82.6 J/cm²、45°+135°的形貌、激光重叠率为-25%的工艺参数，可获得最高的剪切强度（24.51 MPa），相较于轧制表面（11.74 MPa）提升了108.7%。

本文采用Al-5Ti-1B（wt.%）中间合金细化剂与Al-10Ce（wt.%）中间合金变质剂对ADC12铝合金进行复合细化变质处理。利用X射线衍射（XRD）、光学显微镜（OM）、扫描电镜（SEM）和透射电镜（TEM）等表征方法分析了铝合金的物相结构、组织形貌、第二相的分布特征与界面结合特征，并测试了铝合金的拉伸性能与布氏硬度，建立了微观组织与力学性能的关联性。结果表明，经细化变质处理的ADC12铝合金的α-Al基体细化效果显著，共晶Si由粗糙的长针状转变为细小圆整的短棒状；添加0.75%AlTiB-0.75%Ce后，二次枝晶臂间距减小至11.4 μm，CeCu_0.5Si_1.5相在基体中弥散析出且CeCu_0.5Si_1.5稀土相与Mn_4.6Fe_0.4Si₃富Si相界面结合良好；铝合金的抗拉强度、延伸率和布氏硬度分别为272.7 MPa，3.1%和87.7 HB，与原始态铝合金相比分别提高79.2%、287.5%和11.2%，综合力学性能可以适用于需要高强度免热处理铸造铝合金的压铸件需求，如制造汽车的发动机部件、变速箱壳体等。

卷积神经网络（CNN）是目前交通状态估计的深度学习算法中提取交通特征的关键模块，其对稀疏数据和多模式交通状态的计算不稳定，制约深度学习的状态估计精度。为进一步提升CNN的交通特征分析精度，本文建立了一种编码-解码的交通自适应卷积网络。首先，本文所提网络构建一种交通特征编码CNN，采用下采样操作聚合邻域交通信息，以从稀疏数据中提取有效的交通特征；其次，构建交通状态自适应重构CNN，利用提取的特征准确重构不同模式的交通状态。为表征多样化交通状态时空结构，该CNN引入先验知识引导卷积核形变。最后，实验采用长春市出租车GPS数据对算法在稀疏数据和不同情景下的交通状态估计性能进行验证。实验结果表明，与LSTM、GAN等先进算法相比，本文提出的改进的CNN算法估计精度提高了6.05 km/h RMSE，同时在不同交通情景下的估计精度仅差3.34% RMSE，能为深度学习估计交通状态提供有力的交通特征分析支撑。

为研究车联网环境下客货混合交通流特性和适用于该环境的换道策略，引入相对熵以量化客货混合车流的有序性，并在此基础上提出条件集聚换道策略。通过元胞自动机仿真研究条件集聚换道策略对混合车流通行能力、有序性等的影响。结果表明：相比于无集聚换道策略，集聚换道策略在不同智能网联自动驾驶汽车（CAV）渗透率、客货比例的混合车流中可将道路最大通行能力提高5.5%~10.5%，且能显著降低车流相对熵，增大协同自适应巡航控制（CACC）队列车辆数，从而提升车流有序性；条件集聚换道策略的CACC最小队列规模为4~5辆时，对道路通行能力的提升效果最为显著。

为了提高智能车辆的安全性，智能驾驶系统必须能够精准预测交通场景的演变以及准确评估潜在碰撞的风险，尤其是考虑到未来车辆状态和运动不确定性。针对这一问题，本文提出了一种考虑双重不确定性的碰撞风险评估方法，涵盖车辆多状态感知不确定性以及考虑驾驶员控制输入与道路几何因素的车辆运动模型不确定性。首先，采用扩展卡尔曼滤波器完成车辆状态估计，结合道路几何与驾驶员行为优化匹配运动模型，通过模型切换阈值确定以及横摆角速度权重分配实现了不同运动学模型切换，以使得模型更适配当前驾驶场景，进行更精准的不确定性车辆轨迹预测。其次，通过启发式蒙特卡洛模拟对采样轨迹点进行潜在碰撞的检验，并将碰撞风险量化为未来碰撞概率，其中确定性检测作为启发式信息以显著提高估计效率。最后，依据中国新车评价规程，在Prescan中搭建了4种典型碰撞场景，包括直线行驶追尾碰撞、交叉路口侧向碰撞、变道超车正向碰撞和曲线行驶追尾碰撞，用于验证和评估本文所提方法。结果表明，在多种碰撞场景中，本文提出的方法能够在车辆发生碰撞前2 s准确感知风险，并提供100%的碰撞概率预警，有效避免或减轻碰撞。

为探究高速公路双车道出口辅助车道的合理长度，分析车辆的运行状态，推导了辅助车道段车辆换道的最大距离计算公式；引入可靠度理论，建立了辅助车道长度的功能函数，分析了不同辅助车道长度同辅助车道可靠性之间的关系，并计算得出了不同设计速度下辅助车道长度的推荐值；最后，通过VISSIM仿真分析了推荐值的合理性。结果表明：辅助车道长度与辅助车道可靠概率呈正相关关系；在不同仿真场景中，仿真路段取推荐值相较于规范值具有良好的交通流畅性，且不会造成材料的浪费。研究成果可为规范的进一步完善提供参考。

为分析腹杆变形对钢桁腹组合箱梁挠曲性能的影响，首先，从顶板、底板、腹杆以及组合箱梁截面转角出发建立位移函数，采用能量变分法求得组合箱梁挠曲位移表达式；其次，基于有限梁段法推导组合箱梁的梁段分析单元刚度矩阵及节点荷载列阵，求解组合箱梁挠曲位移；再次，分析组合箱梁在不同荷载工况下的挠曲特性，并与初等梁理论进行对比；最后，分析高跨比、腹杆直径、腹杆壁厚及腹杆倾角等构造参数对附加挠度的影响。结果表明，腹杆变形对钢桁腹组合箱梁挠度的影响不可忽略，采用初等梁理论计算组合箱梁挠度的最大误差达到了27.75%。在影响腹杆变形的构造参数中，腹杆壁厚对附加挠度的影响最大，随后依次是腹杆直径、高跨比和腹杆倾角。此外，附加挠度占比与高跨比及腹杆倾角呈正相关，与腹杆直径及腹杆壁厚呈负相关。

光伏供电系统在交通自洽能源中扮演着重要角色，然而光伏阵列受到外界环境影响，局部阴影效应限制了系统的发电效率。为解决该问题，提出了一种优化控制方法，利用Logistics混沌序列初始化和自适应权重法构建了自适应搜索的天鹰算法。该算法能实时获取光伏阵列的最大功率点，从而实现交通自洽能源系统的最优控制。在仿真平台上设计不同光照条件下的实验结果表明：本文算法相较于扰动观察法、粒子群算法和传统天鹰算法具有更好的跟踪精度和速度，并且不易陷入局部最优解。本文方法对于提高光伏发电系统的发电效率和降低交通运输运营成本具有一定的参考意义。

为揭示共享单车接驳地铁出行客流量的时空特征，并分析建成环境因素对接驳需求的影响，本文考虑深圳地铁站出入口周边的建成环境，结合泰森多边形构建接驳出行的识别方法。该方法从时空角度挖掘工作日早、晚高峰进、出站4类接驳客流量的特征，利用时空地理加权回归模型分析4类建成环境因素对接驳需求的影响。结果表明：接驳客流量的分布具有空间异质性，早高峰的接驳需求高于晚高峰；商务住宅类和科教文化服务类兴趣点对城市核心区的接驳客流量的影响呈正相关，对城郊区域的影响呈负相关；然而，交通设施服务类兴趣点对接驳客流量的影响变化则相反；公司企业类兴趣点对城市西部区域接驳客流量的影响呈正相关，而对城市东部区域呈负相关。

多层建筑物的空间通常有限，如何在有限的空间内合理布局公共设施，满足不同用户群体的需求是一个挑战，为此，本文提出一种基于萤火虫算法的多层建筑物公共设施利用优化设计方法。将使用效率最大化、公平最大化以及覆盖范围最大化作为优化目标，建立公共设施利用优化模型，采用萤火虫算法获取模型最优解，以此实现多层建筑物公共设施利用优化设计。实验结果表明，本文方法具有较高的使用效率、公平性及覆盖范围，说明该方法的规划结果能确保公共资源得到合理利用，服务能惠及目标人群，并且能覆盖尽可能广泛的地理区域。

通过制备可控低强度材料用作施工狭窄区的回填材料，控制水固比、灰水比和粉煤灰掺量参数，研究了其工作性能、力学性能和耐久性能的变化规律。结果表明：流动性与灰水比和水固比成正相关，设计流动度为25 cm、水泥掺量为4.1%~12.9%时，28 d抗压强度为0.19~0.87 MPa，且抗压强度与水泥用量高度正相关；CBR和回弹模量值与抗压强度具有良好的线性关系；最佳设计配比下材料的压缩变形量远低于粉砂土，具有提高机场基坑与管廊的回填狭窄作业面的施工效率和夯实效果的意义。

针对现有混凝土刚性护栏吸能、缓冲能力不佳的问题，提出一种装配泡沫铝的外包U型钢-混凝土新型组合护栏。利用ABAQUS建立护栏-车辆碰撞耦合系统，模拟49 t载重货车碰撞护栏过程，并对护栏的导向功能、缓冲功能、吸能功能进行分析。有限元分析结果表明：装配泡沫铝的外包U型钢-混凝土新型组合护栏与现有普通混凝土护栏相比，其极限强度显著提升。同时，货车碰撞护栏的过程中载重货车未跨越护栏，新型组合护栏导向性好；驾驶员位置处横向加速度与纵向加速度均小于200 m/s²；新型组合护栏防护能量达431 kJ，冲击效率为91.25%，装配泡沫铝的外包U型钢-混凝土新型组合护栏结构具备较好的吸能缓冲效果，可降低乘员伤害程度，具有较好的防撞性能，能有效提高乘车安全性，可为混凝土护栏吸能设计提供参考。

针对轻量化网络在复杂环境中小目标类别物体分割效果较差的问题，本文搭建了基于多层级特征融合的MFF-STDC网络模型。首先，通过多次叠加基于分组卷积的特征提取模块，使网络特征提取能力提升。其次，通过分层权重注意力优化模块与通道注意力（CA）机制，提升多尺度特征信息的融合能力。最后，建立基于自适应复制算法的A-Cityscapes数据集、A-IDD数据集以及Field数据集，增加数据集中小目标类别的数量，并完成训练与测试。MFF-STDC网络与STDC对比，mIoU分别提升了4.01%、3.65%、2.94%，并且对复杂环境中小目标类别的分割效果远好于其他网络。搭建实景测试实验平台，测试结果表明，MFF-STDC网络有效提升了小目标类别的语义分割精度与分类能力，并且满足实时性要求。

针对胃癌患者生存预测的深度学习方法中存在患者数据使用不全面、数据结合方式粗糙等问题，提出一种多模态数据融合的胃癌患者生存预测模型。首先，将同一患者包括临床数据、基因表达数据和医学图像的多模态数据预处理。其次，将多模态数据输入图注意力网络（GAT）中，使多模态数据在注意力机制下自适应调整权重互相融合。再次，引入卷积神经网络处理的医学图像，与图注意力网络的输出共同作用于预测结果。最后，使用十折交叉验证证明模型性能的稳定性，并将结果与使用相同数据集的其他方法进行比较。实验结果表明，本文提出的模型取得了优秀的准确率。

为解决大逃杀优化算法时间复杂度高和全局探索能力不足的问题，提出了一种基于混沌映射、中心选择和精英自适应策略的改进大逃杀优化算法。与粒子群优化算法、鲸鱼优化算法和大逃杀优化算法在基准函数上的测试结果相比，改进大逃杀优化算法的时间复杂度明显降低，收敛精度、速度和稳定性显著提高。在求解机器人逆运动学问题的应用中，改进大逃杀优化算法的求解精度和稳定性优于传统大逃杀优化算法，证明了其在解决机器人逆运动学问题上的实用性和发展潜力。

针对现存的单载体三维模型信息隐藏算法在容量性、鲁棒性和不可见性方面的不足，提出一种基于三维模型多载体面片法向量的信息隐藏算法。首先，将三维模型载体集分成m类，相应地将隐秘数据的二进制序列也分为m段，然后，获取三维模型特征点，求出模型质心到每个三角面片的距离，将三维模型的三角面片进行排序，再确定三维模型三角面片法向量和顶点与质心连线方向向量夹角的余弦值区间；其次，将原始隐秘数据通过Hilbert曲线置乱处理转换成相应的二进制编码序列B；最后，通过余弦值区间与隐秘数据的二进制编码序列之间的匹配度来完成隐秘数据的嵌入。仿真实验分析对比表明：本文算法具有较好的鲁棒性和不可见性，在含密载体传输的过程中可以有效抵抗普遍攻击。

针对近红外图像彩色化过程中的色彩失真、语义模糊和纹理形状不清晰的问题，提出了一种红外图像彩色化方法（RAUGAN）。该算法首先改进了CycleGAN网络的生成器，设计并融合了一种Res-ASPP-Unet网络，将空洞空间金字塔池化（ASPP）在原始UNet的Skip connection结构处连接，使解码分支中的不同尺度输出特征图都能与编码器中对应的输出特征图相结合；其次，设计了由残差块与通道和空间注意力模块（CBAM）构成的深度瓶颈层块替换UNet网络中的瓶颈层，用于增强局部区域特征，提高其识别能力；最后，在判别网络中引用感知损失函数从而解决色彩恢复失真的问题。实验结果表明：该方法彩色化效果明显优于其他方法。

针对目前人脸修复方法存在结构扭曲、纹理模糊以及不可控等问题，提出了一种文本引导的人脸图像修复方法。该方法通过融合图像特征和相应的文本特征来重建图像中的缺失区域。在网络训练中，设计了视觉-文本模态融合模块，用于关联图像和文本特征，使重建人脸缺失区域不仅以图像中可见的视觉语义为基础，还以具有丰富的文本语义为指导。在编码和解码特征之间添加了一个注意力感知层，以提高可见区域和生成区域外观的一致性。在CelebA-HQ人脸数据集上的实验结果表明：本文方法能够得到在纹理和结构上更自然且符合文本语义的修复结果，其视觉效果和评价指标均优于对比算法。

视频序列中的场景是实时变化的，有时前景目标与背景一起变化，有时前景目标变化而背景不变化，想要实现对前景目标的检测与跟踪难度是非常大的。为此，本文提出基于高斯核密度估计的高速运动目标检测算法。利用高斯核密度估计建立背景模型，得到每个像素点的概率密度分布；将包含高速运动目标的关键帧从视频序列中提取出来，并计算每个关键帧灰度值的权值；利用全样本定时与实时选择性的更新策略对背景模型完成更新，运用更新后的模型实现对高速运动目标的精准检测。针对highwayI_raw标准测试序列中的某一段视频展开高速运动目标检测，结果表明本文方法具有较高的检测精准度。

软件定义物联网中多源异构数据来源于不同设备，具有不同的格式、结构和质量，增加了特征检测的复杂性。因此，本文提出软件定义物联网中多源异构数据混合属性特征检测方法。利用联合卡尔曼滤波算法对软件定义物联网中的多源异构数据实施融合处理，完成异构数据的初步整合，结合证据分类算法，将具有相同混合属性的网络数据划分至同一数据集中，实现多源异构数据的分类。基于多源数据的逆相似特性，引入边缘算子计算方法对分类后的数据属性特征展开拆分，结合支持向量机将混合属性特征转化为线性可分问题，实现多源异构数据属性特征的精准检测。实验表明，本文方法的协方差计算结果始终在0.15以下，对不同属性特征之间的区分较明显，且检测概率在0.8以上。该方法能实现软件定义物联网中多源异构数据混合属性的精准划分。

针对教师自我评价存在评价过程主观性较强、工作效率低下以及精准度不高等问题，本文提出了基于改进PositionRank算法的高校教师自我评价关键词提取方法。首先，对教师自我评价数据进行采集和清洗，去除冗余与异常数据以提高数据质量；其次，采用基于图的关键词抽取算法生成高质量标签数据；最后，通过改进后的PositionRank算法自适应学习词组间的注意力权重，实现关键词的精准提取。实验结果表明：该方法能高效识别教师评价中的关键内容，显著提高关键词提取的准确性，同时具备较强的评价一致性，有助于揭示教师的核心优势与改进方向，为完善高校教师评价体系提供了有力的技术支撑。

为解决项目活动时间安排不合理、经费开销大的问题，提出了一种基于导向交叉机制的改进差分进化算法（DirDE）。导向交叉机制通过引导种群的全局搜索和局部开发方向提升算法收敛速度。同时，该机制基于父母个体的基因导向交叉帮助算法跳出局部搜索，避免陷入局部最优。实验部分设计了基准函数实验验证DirDE算法的寻优能力。实验分析结果展示，DirDE表现出更好的收敛性、精度及避免陷入局部最优的能力。最后，本文方法在真实的多项目党务活动调度优化线性规划模型上进行模拟实验，算法展现出竞争力，可作为现实党务活动调度问题求解的有效工具。

本文采用集成经验模态分解（EEMD）方法对磁共振全波信号进行分解降噪，获取了一系列本征模函数（IMF）分量后，根据自适应降噪原理计算每个IMF分量的能量密度和平均周期，去除噪声主导的IMF分量，将筛选所得的IMF分量进行重构，解决了磁共振全波信号受环境噪声干扰严重的问题。仿真实验数据结果表明，当磁共振信号的信噪比低至-10 dB时，经过EEMD处理后依然能够有效提取磁共振参数，初始振幅E_{\mathrm{0}}提取相对误差为1.57%，弛豫时间T_{\mathrm{2}}^{\mathrm{*}}提取相对误差为2.96%，信噪比提升至10.31 dB。实测数据的噪声抑制结果进一步验证了本文研究算法的有效性和实用性，为磁共振地下水探测技术在复杂噪声环境下应用提供技术支撑。

并联机械手可实现高精度抓取和搬运动态物体，目前在智能工厂广泛应用。在物料输送过程中，单一机械手很难保证物料的无漏性，因此如何实现多机械手协同作业是一个亟待解决的问题。本文基于深度强化学习（DQN）算法提出最小化成本目标函数，并结合行动者-批评者算法对本研究算法进行改进，同时提出均衡优势函数以最大化优化均衡执行策略。实验显示，本研究算法的收敛性能提高17.1%。在既定实验条件下，与基线算法相比，本算法总成本降低约31.6%，显著提高了机械手在多任务场景下的整体执行效率。

针对质子交换膜燃料电池进气系统中存在的多输入多输出、强非线性强耦合、内外部扰动等问题，提出了一种新的控制策略实现对进气流量和阴极压力精确协同控制。本文将传统状态空间的四阶燃料电池欠驱系统转化为高阶全驱系统，同时基于高阶全驱系统设计扩张状态观测器来估计未知扰动。根据高阶全驱系统的特性推导出控制律，实现对进气流量和阴极压力的协同控制。最后，通过与其他控制策略的仿真对比分析，并且在实验台架上进行验证，结果表明可以实现对进气流量和阴极压力的精确协同控制。

针对在三维空间（X-Y-T）进行智能车辆轨迹规划时计算复杂度高、耗时长的问题，本文提出了一种基于自适应采样的双层三阶段轨迹规划方法，基于Frenet坐标系把三维轨迹规划问题分解为路径规划和速度规划2个二维优化问题。首先，在路径规划方面，引入基于人工势场的自适应采样方法，以减少路径规划空间采样点数量，采用动态规划计算连接各采样点综合代价最低的路径曲线，构建二次规划问题进一步优化此路径，得到最终规划路径。其次，在速度规划方面，根据运动学约束确定速度规划空间自适应采样区域，使用动态规划方法计算连接各采样点综合代价最低的速度曲线，并依据此曲线构建二次规划问题，求解得到最终速度规划结果。最后，构建轨迹跟踪误差模型，设计横、纵向控制器对规划轨迹可跟踪性进行验证。仿真结果表明，本文所提方法能够将单次规划耗时降低至0.1 s左右，为智能车辆提供了更新频率为10 Hz的规划轨迹，实现了规划与控制的协同。