重型卡车长途货物运输过程中，车辆主要行驶工况为车速小范围波动的高速巡航工况。为进一步提升车辆在该工况下的节油率，以P2构型单轴并联式混合动力卡车为研究对象，提出了以发动机燃油消耗量最小为目标的预见性节能算法。基于车辆前方道路坡度变化，考虑车速变化与动力部件能量分配对车辆油耗的影响，将车速与电池SOC作为系统状态变量，用动态规划算法确定针对当前行驶道路的全局最优未来车速轨迹及能量分配规则。经对比验证，本文算法得出的车速规划及能量分配结果合理，且采用预见性节能算法的混动卡车相较定速巡航（CCS）下采用动态规划算法的混动卡车及预见性巡航控制（PCC）下的纯燃油卡车节油率分别为3.19%和6.26%。

采用“型面滑动导引+多点锁定”的思想设计对接机构的方案，依据捕获域理论和动力学仿真进行对接过程的静态/动态分析，建立缩比试验平台并进行多科目的对接锁定试验，验证了分体式飞行汽车对接的可靠性、稳定性和快速性。通过控制通信系统与机械导引，分体式飞行汽车能够完成水平偏差\pm \mathrm{100} mm、航向偏差\pm \mathrm{5}°条件下的位姿校正并实现可靠的多点对接锁紧，试验结果表明：该对接系统能够准确、稳定和快速地进行模态切换。

针对汽车曲线行驶时曲率半径改变更易引起车辆偏离预定轨迹的问题，提出了一种基于H_∞回路成形的鲁棒控制方法以提高汽车轨迹跟踪性能。首先，对汽车动力学模型进行处理，使模型具备广义干扰控制系统形态，利用传递函数运算间接求解获得所需的输出变量；其次，选定标称受控对象给出标称条件，据此设计鲁棒控制器使闭环系统各反馈回路获得理想的奇异值，满足系统性能指标和鲁棒稳定性要求；最后，验证汽车在变曲率曲线路径上的循迹能力。结果表明：在固定鲁棒控制器作用下汽车具备稳定的抗干扰能力，当系统参数在合理范围内变化时，汽车行驶的横向偏差量均控制在0.2 m以内。

为进一步提高磨齿机进给轴热误差模型的预测精度，本文提出了基于主成分回归的进给轴热膨胀误差建模方法。通过线性拟合对进给轴定位误差解耦得到热膨胀斜率参数，消除进给轴热膨胀误差的位置相关性，并基于主成分回归算法建立了热膨胀斜率参数与全部测点温度的回归模型。区别于传统方法，主成分回归模型无须进行额外的温度敏感点筛选，分组实验预测结果的均方根误差均值和标准差可达到2.0 μm/m、0.9 μm/m，具有更高的精度和稳定性。

为提高超参数设置的效率及其与模型的适配性，改善人工设置模型参数的高成本和低效率问题，提出一种基于蜜獾算法（Honey badger algorithm， HBA）优化注意力双向长短时记忆网络（HBA-A-BiLSTM）的滚动轴承故障诊断方法。首先，通过HBA对A-BiLSTM模型进行最优超参数组合搜寻，然后基于最优超参数下的A-BiLSTM模型进行故障诊断性能测试。最后，基于不同工况的数据集进行模型泛化能力测试。采用CWRU数据集对所提方法的故障诊断效果进行验证，利用诊断精度以及混淆矩阵进行评价。实验结果表明，与其他群智能优化算法相比，蜜獾算法搜索全局性能好，收敛速度快，优化后的最终模型的故障诊断准确率达到了99.5%，具有良好的效果，且在不同工况下能够实现稳定、准确的故障诊断性能，泛化能力强。

为解决含轮廓误差的鞋底自动打磨问题，提出了弹性打磨方法。首先，将鞋底轮廓分为理论轮廓和制造误差两部分，由鞋底两自由度运动跟踪鞋底的理论轮廓，由弹性磨头的接触变形适应鞋底的制造误差，建立描述鞋底轮廓的数学模型；其次，将磨头力控与鞋底运动控制相结合，建立弹性打磨机构的动力学模型，仿真不同磨头偏角条件下鞋底与磨头之间的接触力，研究弹性打磨的关键参数；最后，开发了鞋底弹性打磨试验系统，验证了弹性打磨的可行性和有效性。

针对汽车引擎盖外板拉延成形在锐棱处容易产生滑移线缺陷的问题，对可能产生外观缺陷的工艺参数进行了研究。首先运用单因素变量法，研究了压边力、摩擦因数、拉延筋强度、冲压方向对引擎盖外板拉延成形的影响，确定了各因素对滑移线影响的主次顺序和大致拉延成形良好的范围。再利用正交试验方法和极差分析，寻求最优水平组合。研究结果表明： 应用数值模拟技术能够提高引擎盖外板成形质量，减少试模次数、缩短生产周期、降低生产成本。合理的工艺参数组合可以对滑移线缺陷进行优化，增加了对滑移线缺陷进行控制的方法。

基于有限元软件ABAQUS，建立了表面具有类蜣螂头部凸包结构的轿车前轴摇臂衬套的柔性摩擦副摩擦过程的有限元模型，并对其摩擦特性进行验证。通过筛选合适的超弹性本构模型和改变衬套表面凸包结构的尺寸，模拟分析柔性摩擦副径向和扭转方向的力学特性变化规律。结果表明：仿生凸包设计改变了衬套受力时的最大应力和应变位置，降低了橡胶衬套开裂的可能性；仿生衬套表面的接触摩擦力和摩擦系数明显减小，其中Type2模型表面的减阻耐磨效果最好。

针对快速路瓶颈路段存在大量的车道变换行为而造成的交通拥堵问题，以快速路交织区这一交通流频变区域为例，分析其车路协同运行特征，建立了交通瓶颈路段车流动态分配模型，采用C-V2X、边缘计算等技术，设计基于车路协同的车流动态分配系统，研究其运行机制。运用MATLAB元胞传输模型仿真分析了车流分配系统，仿真结果表明：动态分配系统优化效果明显，在同步流状态下通行时间缩短11.4%左右，拥堵流状态下通行时间缩短幅度可达39.7%。研究结果对减少快速路交织瓶颈区域的运行延误，提高车流运行效率和快速路通行能力具有重要意义。

针对轨道交通车站出入口客流精准预测问题，综合考虑车站周边土地利用情况、交通接驳条件、车站属性和吸引力等因素，构建了双层客流预测模型，包括基于多元非线性回归的交通小区层客流预测以及基于CRITIC法的出入口层客流预测。模型以可获取数据为基础，先预测交通小区内所有出入口客流总量，再将客流总量分配至交通小区的各出入口。随机选取不同类型轨道交通车站对模型有效性进行验证，结果表明，出入口日进站量的模型预测值与实际值误差在30%以内，平均误差为20%，具有较高的预测精度。

为了探讨掉头车辆在长区间掉头情况下的运动和安全特性，基于掉头车辆在典型位置的实测数据，运用概率论和数理统计知识对掉头车辆的轨迹和交通特性进行了分析，并建立了掉头轨迹模型。以后侵入时间（PET）为指标，利用交通冲突技术，研究掉头车辆的安全特征。本次研究得出了3个结论：首先，长区间掉头车辆与交叉口内掉头车辆的车头时距差异性显著，长区间掉头车辆的车头时距稳定性差，车辆的释放受掉头车流影响干扰严重；其次，长区间掉头车辆掉头起始位置分散，掉头轨迹分布服从二次函数分布；最后，长区间掉头车道的设置会增大交叉口车流之间的干扰程度，进而导致与对向车辆发生的冲突次数增加；长区间掉头的冲突类型中，交叉冲突的比例最大，交叉口内掉头的冲突类型以追尾冲突为主。上述研究结论有助于提高长区间掉头车道的安全性。

针对传统深度学习模型在城市路网速度预测时没有考虑交通流的主动时变特性（信号管控信息），而存在预测精度低的问题，提出了一种基于生成对抗网络与图神经网络的速度预测框架。在该框架中，生成器网络通过主动与被动预测模块同时编码路网交通流与信控信息，生成预测结果，随后使用判别器网络提高预测结果的泛化性。该框架可以获得比传统时间序列模型及深度学习模型更高的预测精度，在真实路网速度预测场景中，可使预测误差相比于最好的基准模型下降3%~5%。

针对交通基础设备、牵引电机、制动装置等会产生大量能耗的问题，提出基于序列二次规划（Sequential quadratic programming，SQP）算法的城市智能交通运行节能优化控制方法。基于城市智能交通运行过程，对交通列车开展运动学分析；根据交通运行牵引总能耗，构建交通运行节能控制模型，并采用SQP算法对模型求解，从而实现城市智能交通运行在线节能优化控制。实验结果表明，该方法的实用性强、鲁棒性高。

为保证大件运输车辆通行弯桥的安全性，提出了一种基于正、逆可靠度分析的抗倾覆稳定安全评估方法。首先，构建安全冗余、破坏两临界状态功能函数，提出相应目标可靠指标分析方法；其次，建立基于逆可靠度分析的抗倾覆稳定安全系数计算模型；最后，评估典型三跨连续弯桥的抗倾覆稳定安全性。结果表明：本文计算模型合理有效。当典型三跨连续弯桥设置一个单支承时满足抗倾覆安全要求但安全储备较低，建议优化支承形式或采取抗倾覆措施。

在具有随机充电需求的混合交通网络里，为确定合理的充电桩配置数，构建了双层规划模型。上层模型以建设成本净现值、顾客流失成本、超出忍耐时间成本之和最小为目标；下层模型以用户广义出行成本最小为目标，描述路网流量分配与充电设施部署位置的相互作用。模型利用差分进化算法与Frank-Wolfe算法相嵌套进行网络均衡配流及充电桩配置寻优仿真。结果表明：模型能有效模拟和预测网络均衡交通流、随机充电流、排队损失率和充电桩最优配置数。

为提高自动化集装箱码头水平运输的效率，减少自动导引车（AGV）在水平运输过程中的冲突，本文建立了以最小化最大完工时间为目标的多AGV的水平运输调度与路径规划模型，提出了一种路网资源动态分配策略，并设计了由文化遗传算法（CGA）与基于时间窗的Dijkstra算法所构成的一个双层算法对模型进行求解。上层算法即CGA用以优化AGV的调度，下层算法即基于时间窗的Dijkstra算法用以无冲突的路径规划，有效地减少了自动化码头水平运输的最大完工时间，降低了冲突的可能性。通过比较基于路网资源动态分配策略的控制方法、速度控制方法和任务优先级控制方法，验证了该方法在解决自动化集装箱码头水平运输调度与路径规划的有效性。

本文针对标准磷虾群算法（KH）存在收敛速度较慢、计算精度不够和对复杂问题易陷入局部最优解的缺陷做出改进与完善，提出一种融合改进差分进化算子和S型自适应惯性权重的改进磷虾群算法（SDEKH）。通过多种标准测试函数对SDEKH、KH等智能算法进行对比测试，验证了SDEKH的优良性能；并运用SDEKH对桁架结构进行优化设计，通过与其他方法的优化结果对比验证了SDEKH的优化效率和精度均有提升，为工程结构优化设计提供了一种更加高效、精准的方法。

为提高现有减震结构阻尼器优化布置计算效率和性能，提出了一种差分进化和人工电场混合算法。该算法采用Tent混沌映射初始化改善种群分布质量和多样性，引入变异交叉选择机制维持种群中优势个体的进化避免趋于局部最优。通过测试函数算例和混凝土框架结构的阻尼器优化布置算例，对比各优化算法的寻优计算性能及收敛速度。研究结果表明：差分进化和人工电场混合算法具有较好的全局寻优能力，收敛速度快，优化后结构减震性能好。

为提高汽车充电站布局的合理性，减少资源浪费，提出基于改进粒子群算法的新能源汽车充电站选址方法。预测电动汽车未来分布情况，将用户出行特征、交通密度、服务半径等因素作为选址的参考依据；以需求点到充电站间的距离最短为目标函数，设置相关约束条件，建立选址模型；探究经典粒子群算法的实现过程，获取粒子速度与位置更新公式；针对方法容易陷入局部最优问题，使用遗传算法对其加以改进；利用改进后的算法求解目标函数，设置初始参数和判定条件，增加粒子交叉、变异等操作，提高粒子群质量，当满足迭代次数要求时，输出个体最优位置，即充电站选址的最优方案。实验结果表明：本文方法所选的位置符合目标函数要求，令充电需求均衡，避免了资源浪费。

为解决多核系统缓存调度缓慢、性能不佳等问题，提出了面向嵌入式多核系统的缓存调度算法优化方法。通过多核系统调度模型的建立，分析其系统总资源负载平衡情况；通过扩大调度策略对系统同步比进行计算；通过整数线性规划方程使系统达到任务负载均衡、通信开销最小化、满足片上存储限制，实现嵌入式多核系统的缓存调度优化。实验结果表明：本文方法的通信开销较低，缓存调度时间在6.38～12.32 ms，说明其缓存调度性能更佳。

现阶段的手势关键点特征提取在复杂背景环境下存在特征提取精度低等问题，为了解决传统方法中存在的问题，提出复杂环境下多模态手势关键点特征提取算法。首先，通过改进细菌觅食（BFO）优化算法对手势图像进行增强处理；其次，通过条件生成对抗网络对手势图像进行背景去除处理；最后，通过GIFT方法检测手势图像的关键点，并通过多尺度双树复小波变换方法和Gabor滤波方法对手势图像进行多模态手势关键点特征提取。实验结果表明：所提算法的手势关键点特征提取精度更高、效果更好。

为精准检测无线传感器网络异常链路，提出基于CNN的无线传感器网络链路异常检测算法。采用并发多线程技术设计网络链路异常检测功能，利用CNN建立网络链路异常检测训练模型。输入网络链路数据，卷积处理网络链路信息，提取网络链路特征向量，并通过下采函数处理，分析网络链路异常行为，使用向量映射方式表示异常部分向量，经过Softmax函数分类器完成分类检测。实验结果表明：本文方法能有效提升链路异常分类精度和检测精度，且用时较短。

针对因光照不均导致图像灰度值分布不均、噪声大、视觉传达效果差等问题，提出基于视觉信息补偿的光照不均图像增强方法。计算图像中不同目标和背景区域的像素灰度值，构建灰度衰减序列，构建衰减函数对最弱像素点周围的每一个背景点进行加权处理，采用同态滤波函数根据图像中光线的分量值变化去噪。采用视觉信息补偿法计算图中每个区域的像素值，并转换为分量值模式，按照亮度总量值和局部值进行互补增强。实验数据表明：本文方法增强效果佳，图像清晰度得到了提高，细节刻画效果好。

为解决在图像分类任务中难以有效融合CNNs与Transformer网络特征的问题，提出了一种基于知识蒸馏的图像分类框架（Knowledge distillation image classification，KDIC）。KDIC框架中根据CNNs与Transformer网络结构的差异设计了多种知识蒸馏方法：本方法有效地将CNNs的局部特征与Transformer的全局表示融入轻量的student模型中，并基于不同的知识蒸馏方法提出有效的损失函数来提升图像分类任务的性能。图像分类实验在CIFAR10、CIFAR100、UC-Merced 3个公开数据集上进行，实验结果表明；KDIC框架与当前的知识蒸馏方法相比有着明显的优势，同时KDIC在不同师生网络下仍然具有良好的性能和泛化性。

相贯线焊缝提取精度影响了工业焊接的精确度，是焊缝技术的重要步骤，也是工业领域研究的重点问题之一。传统的相贯线焊缝提取算法存在提取速度慢、提取精度不佳的问题，为了解决以上问题，提出融合卷积神经网络和双边滤波的相贯线焊缝提取算法。首先，通过轮廓波变换方法对相贯线焊缝图像进行灰度化处理及增强处理；其次，通过双边滤波方法对焊缝图像进行去噪处理；最后，通过全卷积神经网络完成相贯线焊缝提取。实验结果表明：本文方法的相贯线焊缝提取更加清晰、精度更高，整体应用效果更佳。

针对表情识别时出现参数量大和识别能力弱等问题，提出一种基于卷积网络人脸表情识别方法。引入改进型残差模块，在减少参数量的同时增强对表情区域的关注；利用通道-空间注意力机制对网络提取的表情区域实现不同维度和位置上的权重分配，专注于表情关键点中细微差别特征信息；利用细节模块进一步提取深度特征信息。为得到更高准确度，引入联合损失函数延长类外距离，缩短类内距离以提高表情识别准确度。本文将此网络运用到数据集FER2013、CK+中，实验结果表明：本算法平均识别率分别为63.91%、97.98%，参数量为11.34 M。与VGG网络、残差网络等对比，该模型不仅提高了识别率，还减少了冗余参数量。

针对机载广域遥感图像的目标尺寸变化大、背景噪声复杂以及局部目标密集给目标检测任务带来的困难，本文通过优化分割方法统一输入图像的目标像素尺寸，并以此简化模型结构提出了一种尺度归一化卷积神经网络模型MNNet。为增强局部之间的特征关联，本文设计了全局连接块（SGC），有效提高了检测的精度。针对现有非极大值抑制算法的超参数依赖经验设置的问题，本文提出了一种自适应非极大值抑制方法（DNMS），降低了模型的部署难度。在RSF数据集上的测试结果表明：本文模型的检测平均精度（AP）高于其他模型5.0%以上，在检测速度上达到了57.7 帧/s，可以满足遥感图像的检测任务需求。

针对多目标跟踪算法在目标遮挡情况下存在的跟踪效果不佳的问题，本文提出一种基于三维点云检测的多目标跟踪算法。采用基于点云的三维目标检测器检测车辆目标，获取三维目标的位置信息；通过三维卡尔曼滤波器结合当前帧跟踪目标位置预测其在下一帧的位置；融合三维中心点空间距离与鸟瞰视图的交并比作为权重，使用改进的匈牙利算法进行数据关联；针对遮挡前后目标发生标签切换问题，提出了轨迹优化算法。在KITTI数据集上进行实验，车辆类跟踪精度、跟踪准确度分别达到84.71%、86.63%。在同样阈值的情况下，该方法相比AB3DMOT分别提升了6.28%、0.39%。实验结果表明此算法能有效改善三维多目标跟踪性能。

为保障气体绝缘开关设备稳定运行，提出基于时序模型和深度学习的设备故障上限评估算法。该方法利用经验模态分解平稳化时间序列的不规则波动，结合长短期记忆网络构建联立算法；然后，通过该算法处理设备故障数据，提取敏感的本征模函数分量，进而完成故障特征的提取；最后，构建深度学习模型，并确定折射、反射系数，实现设备故障上限评估。测试结果表明：本文算法具有理想的故障上限评估结果，所得曲线与实际结果曲线之间具有较高的拟合度。由此可证明，本文算法可对设备故障上限进行科学评估，具有一定应用价值。

针对现有的放射影像报告生成方法主要关注前文信息在报告生成过程中的指导作用，忽略了后文信息在报告描述生成中的作用，存在语义信息不完整、关键信息缺失等问题，提出了一种前后文记忆矩阵引导的胸部放射影像报告生成模型（RadRG）。为了在生成过程中获得更丰富的语义信息，提出记忆矩阵生成模块（MA），使用记忆矩阵记录报告的模式信息和语义信息，并使用门控单元对其进行调控，以防止训练过程中出现梯度消失或信息爆炸。将本文模型在IU X-Ray和MIMIC-CXR公开数据集上进行了测试，实验结果表明：与现有主流模型对比，本文模型在BIEU指标达到了2.6%的提升。

针对轨道交通信号易出现误差和失真等问题，提出基于变结构PID控制的轨道交通信号联合控制系统设计，首先设计轨道交通信号联合控制系统，系统分为行车指挥调度模块、联锁模块、区间闭塞和列车运行控制模块以及信号检测和监测模块，然后将LTE技术引入车-地通信之中，提升系统安全性和可靠性，最后提出变结构PID模糊神经网络轨道交通信号联合控制算法，实现轨道交通信号控制。实验结果表明：本文方法的吞吐量和传输成功率更高、平均端到端延时和误比特率更低。

为了提高蜂窝网络非正交多址接入系统的能量效率，减少功率消耗，提出了一种基于系统能量效率最大化的非正交多址接入系统功率分配算法。通过对数学模型的分析，在满足一定条件下，将多用户非正交多址接入系统的功率分配问题转化为系统容量最大化问题进行求解；当条件不满足时，给出了通过次梯度法和障碍函数法进行求解的方法。仿真结果表明：该算法与现有方法相比具有显著的性能提升。

为实现高速公路全路段车辆轨迹的实时全息感知，提出一种成本效益高、易于部署的车辆轨迹全息感知方法。首先，基于路侧分布式布设的由激光测距传感器构成的感知设备，实时采集车辆的离散轨迹断面信息；之后，通过条件匹配，将相邻检测断面信息进行匹配关联，得到每一辆车的轨迹点序列；最终，利用三次样条插值方法重构车辆的完整轨迹。经验证，该方法得到的车辆重构轨迹与其真实轨迹基本吻合，可见该方法在理论上是可行的。

本文研究了NACA0012翼型在0°和10°攻角时不同来流速度下的声学性能，声学风洞试验显示，10°攻角时，翼型在30~60 m/s速度范围内产生明显单音噪声，其频率与Arbey声反馈模型预测结果接近。以有效降低单音噪声为导向，本文提出采用脊状结构打破声反馈回路的设想，并探讨脊状结构位置及排布形式对降噪性能的影响规律。结果表明：脊状结构越靠前，降噪效果越明显；随着速度的增加，靠后位置的脊状结构依次不再具有降噪效果。另外，单音噪声的产生只和压力面的流动状态有关，当压力面的流动状态被脊状结构打破后，便无法形成有效的反馈回路。最后，基于Arbey声学反馈理论，探讨了不同位置的脊状结构的降噪性能差异，发现当脊状结构位于叶片压力面最大速度点之前时，可以有效干预流场从而抑制单音噪声的产生。

火星表面除松散火壤外，还有一类特别的火壤类型——硬壳类火星地面，该火壤表层为脆性，底层为松软沙粒，对巡视器移动具有迷惑性。研究以Mars-1和Mars-3模拟火壤为对象，通过喷洒蒸馏水、MgSO₄和NaCl溶液，自然风干形成硬质土壳结构。对所得土壳进行承压、贯入阻力和火星车通过性试验研究，结果表明：细颗粒Mars-1采用饱和NaCl溶液时结壳效果最好，面积最大且整体性强；粗颗粒的Mars-3采用10%MgSO₄溶液时结壳效果最好，面积较小，土壳厚度较厚但易碎。Mars-1结壳速度较Mars-3快。承压特性分析中，Mars-1土壳破坏点峰值载荷随NaCl浓度的提高而降低，随MgSO₄浓度的提高而升高。两种土样均采用10%NaCl溶液结壳时，贯入阻力最大。对于Mars-1，贯入阻力随NaCl浓度的增加而增加，随着MgSO₄浓度的增加而降低。所制备薄壳地形，满足火星车通过性试验需求。以上研究可为星球车行走机构优化设计和通过性能评估提供参考和依据。