针对车用柴油机瞬态工况排放恶化问题，以CA6DM3国Ⅵ高压共轨柴油机为研究对象，基于dSPACE搭建了瞬态测控平台，提出了基于喷油正时分段延后的瞬态排放优化策略。选取转速为1 100 r/min、加载范围为10%~90%负荷、加载时间3 s的典型瞬态工况，以略低于加载稳定期空燃比的27、28为参考空燃比，提出差值延后和比例延后2种方式实现的分段喷油正时控制策略，达到喷油正时的分段延后。测试结果表明，在兼顾柴油机瞬态加载过程动力性和燃油经济性的前提下，采用参考空燃比28的差值延后分段策略时，6°CA延后方案的排放改善效果最优，瞬态加载过程中NO _x 与微粒排放的最大降幅分别为6.5%和27.77%，累计排放降幅分别为6.8%和31.9%。

采用试验研究方法在不同负荷和过量空气系数下研究了隔热活塞对汽油机性能的影响。结果表明：采用隔热涂层活塞，小负荷工况下最佳点火时刻提前，着火延迟期和燃烧持续期延长；相反，大负荷工况下，燃烧中心推迟。此外，采用隔热涂层活塞会导致NO _x 排放量上升，CO和HC排放量下降；在大负荷空气稀释燃烧和当量比燃烧下，隔热涂层活塞对发动机性能影响相同。

为了精准实时估计内燃机的废气质量流量，提出了一种基于自适应观测器的氢内燃机排气流量估计方法。该方法结合速度密度公式，通过实时自适应估计关键待辨识参数——排气效率，估计内燃机排气流量。首先，根据排气歧管处压强动态模型和排气口处废气质量流量模型建立排气模型；为兼顾信号采集精度与计算资源效率，对建立的排气模型进行离散化处理。其次，设计自适应状态观测器，对其参数进行调整，以确保性能和收敛性。最后，通过自适应观测器估计待辨识参数——排气效率，并根据废气速度密度公式计算得出气缸的废气流量。GT-SUITE与Simulink联合仿真结果表明，本文方法在稳态和瞬态工作过程中均具有良好的性能表现。

针对纯电动汽车传统自适应巡航系统存在的驾驶风格适配性不足问题，提出了一种基于驾驶行为特征的人性化起停控制策略。首先，对真实驾驶员的起停数据进行分析与特征提取，并利用主成分分析与K-means++算法构建驾驶风格分类模型；其次，设计双层控制架构，实现类人的驱动、制动切换控制逻辑；再次，基于贝叶斯线性回归与最大熵逆优化方法设计人性化因子；最后，通过仿真测试分析，验证了所提方法与真实驾驶员操控行为的一致性。

为提升车企工作效率、为设计师提供设计框架，有效提升设计的准确性和客观性，提出了一种利用机器学习拟合汽车设计前期工作、后期个性覆盖件设计的方法。该方法主要基于扩散模型和文本反转技术，首先对用户画像进行分类并训练模型；其次，借助已有市场反馈度较高的成型车对应的用户画像进行高度拟合。由此可通过调节用户画像数据等信息，便可生成前期定义车型效果图、汽车覆盖套件等。与现有流程相比，该方法能够高度拟合设计前期工作，为设计师提供更直观、更客观的前期定义车型。因此，该方法在汽车设计、市场调研、造型策略制定、创意草案生成、覆盖件设计等领域具有广泛的应用前景。

针对车辆稳定性控制问题，提出了一种基于UniTire轮胎模型的汽车侧向运动控制系统设计方法。首先，在保留UniTire轮胎模型以统一指数表达方式描述轮胎动力学特性这一前提下，结合车辆稳定性控制需求，提出了一种有针对性的简化建模方法。其次，结合模型预测控制理论，建立了车辆侧向预测模型，并设计了车辆横摆力矩控制器。最后，利用Carsim和Matlab联合仿真平台对控制系统的有效性进行了验证和分析。

为提高高速星球车动力学仿真对行驶场景和状态的还原度，提出了一种基于单轮试验的整车动力学仿真方法。该方法将星球车单轮试验数据嵌入整车仿真中，以优化仿真保真度。首先，结合星球车动力学建模理论，分析了轮地接触力精度对整车动力学仿真的影响；其次，通过对星球车车轮进行受力分析，明确了挂钩牵引力、摩擦因数等试验-仿真的关联参数；再次，围绕关联参数系统地设计了单轮试验测量方案，确定基于单轮试验的整车动力学仿真原理和流程；最后，为验证该方法的有效性，基于高速星球车样机开展了单轮试验测试以获取参数，并进行整车仿真测试。仿真结果表明，该方法能更好地还原高速星球车起步加速、车身偏航等行驶状态和车轮受力变化，能有效提高整车动力学仿真结果的准确性。

针对船舶在海浪作用下的多自由度复合运动补偿问题，提出了一种基于并联平台模拟海浪的船舶运动测量及补偿算法，包含姿态解算算法及升沉位移解算算法。首先，搭建一个由2个六自由度并联平台串联的船舶运动补偿实验平台；其次，基于惯性测量单元，采用卡尔曼滤波姿态解算算法对船舶模拟运动的横摇、纵摇姿态进行解算；再次，设计升沉位移解算算法，该算法具有高通滤波、相位补偿及海浪频率自适应的特性；最后，进行船舶运动补偿实验。实验结果表明，上置并联平台能够有效抑制海浪对船舶运动的影响，显著提高船舶作业的平稳性。实验验证了本文所提算法的合理性及有效性，为真实船舶运动补偿研究提供一种有效方法。

在考虑负载变形对接触状态影响的基础上，建立了虑及螺纹副负载变形的行星滚柱丝杠滚滑运动学模型，提出了基于运动协调条件的滚滑机理分析方法。依托滚柱丝杠运动特性试验平台，试验验证了滚滑运动机理分析模型，并量化揭示了滚动-滑动耦合运动机理。研究表明：轴向载荷的增加会显著加剧螺纹副的负载变形，导致滚动速度分量平均增大0.106%的同时滑动速度激增19.012%，从而使得滚滑性能下降，摩擦磨损加剧，进而影响滚柱丝杠的使用寿命。本研究揭示了行星滚柱丝杠的滚动-滑动耦合作用机制，为开展行星滚柱丝杠的结构优化与增滚降滑调控提供了理论依据与数据支撑，对提升其传动性能具有借鉴意义与参考价值。

为了改善高速变轨距列车在不同轨距线路上的运行性能，采用基于双滑模面的滑模半主动控制方法，调节二系悬挂中空气弹簧和磁流变阻尼器的阻尼力。搭建1/4车分数阶天棚阻尼控制的滑模参考模型，设计双滑模面滑模控制器，将半主动控制方法应用于二系空气弹簧和横向磁流变阻尼器；构建变轨距列车悬挂系统半主动控制的整车联合仿真模型，分析1 435 mm/1 520 mm轨距下变轨距车辆对轨道不平顺激励的响应性能，验证整车半主动控制方法的有效性。

基于离散元法对颗粒流在重力驱动下通过偏心料斗出口的流动特性进行了数值模拟分析，分别使用偏心量e（料斗中心与出口中心的距离）和s（料斗左侧墙壁与料斗出口左端之间的距离）表征偏心料斗卸料过程，系统研究了出口偏心位置对出口处颗粒速度和体积分数分布的影响。结果表明，针对不同出口尺寸，采用偏心量e表征卸料过程会导致不同的颗粒流动模式，而采用偏心量s时，卸料过程中颗粒流动模式具有相似性。进一步基于偏心量s的分析表明，颗粒速度和体积分数分布具有自相似特征，其归一化轮廓曲线可以用指数函数描述，指数参数决定曲线轮廓的变化趋势，具有明确的物理意义。结合出口偏心位置与质量流量，提出了矩形偏心料斗的颗粒流量预测公式，通过该公式发现，出口在料斗壁面（s=\mathrm{0}）相对其他位置具有较高的卸料速度。在微观尺度下，研究料斗卸料过程中的颗粒动力学特征和物理规律，有助于优化料斗结构和颗粒流动，并精确预测卸料流量。

采用有限元分析方法研究了汽车内饰件胶接过程中不同时刻的温度及位移分布，探究了边界约束对模型温度、热应力、位移及胶层损伤情况的影响。模拟分析结果显示：随着时间的延长，模型的温度升高、位移增大，且在曲率大的位置更加明显；胶接过程中同时对内饰件的侧面和底面进行约束，能够有效减少胶层损伤，提高结构的整体刚度。通过对比不同边界约束下的温度、应力和位移云图，确定同时约束侧面和底面的优化设计对提高汽车内饰件胶接质量的重要性。本文不仅优化了汽车内饰件胶接工艺，而且为提升胶接过程中产品质量提供了指导。

针对车辆行驶道路中部分路段因磨损、冰雪覆盖等引发的车道线缺失问题，提出了一种基于交通环境信息的虚拟车道线拟合方法。首先，基于highD自然驾驶数据集建立了交通车辆在车道保持状态下的车道线横向偏移概率模型，以确定虚拟车道线横向位置；其次，基于双向长短期记忆网络建立了交通车辆意图识别和轨迹预测模型，以实现虚拟车道线产生条件判别和形状生成；最后，根据上述信息，将满足拟合条件的交通车车道线横向偏移统计学特征转化为主车坐标系下的虚拟车道线风险场，以实现虚拟车道线拟合。仿真和实车数据验证结果表明，该方法能够很好地生成安全、有效的虚拟车道线，与车道线真值误差较小，可为主车提供参考行驶空间，确保行车安全。

为实现运力资源的灵活调配，缓解因系统供需失衡造成的资源浪费，同时减少因车辆在站点停靠及乘客车外换乘所产生的出行时间损耗，设计了一种基于AMV主辅功能分配的公交自适应调度方法。建立了考虑线路协同和站点功能划分的优化调度模型，将车辆运营成本最小化和乘客出行延误最小化作为联合优化目标，设计分层自适应升温粒子群-模拟退火算法对模型求解。为验证模型的有效性，基于佛山市公交运营数据进行实例检验，结果表明：相比于传统定容量公交和站点响应式模块公交，本文模型将系统总成本分别降低了35.62%和6.54%，该研究成果有助于提升公交运营效率和服务质量。

以YOLOv5算法为基础框架，通过引入FasterNet轻量化网络结构优化特征提取过程，降低模型计算复杂度；结合卷积块注意力模块（CBAM）注意力机制，提高模型对缺陷特征的关注度；采用SIoU损失函数改进边界框回归精度，提升定位准确性。实验结果表明：本文改进模型在自建桥梁缺陷数据集上取得了显著效果，精确度和mAP分别达到81.2%和71.5%，较基准模型有明显提升。本研究为桥梁缺陷的智能化检测提供了技术支撑，对推动桥梁养护管理的数字化转型具有重要意义。

为探究积水条件下最优的路网恢复决策方案，考虑了积水深度的动态变化，构建了城市三车道路段元胞自动机仿真模型。通过改进车辆换道与位置更新规则，描述积水条件下的驾驶行为变化，并仿真积水对路段通行能力的影响；分析积水导致车辆在部分路段通行受限时交通流在路网上的分布状态变化，建立以累积路网性能指标最大化为目标的恢复决策优化模型，并采用遗传算法与Frank-Wolfe算法相结合的方式求解。选取Sioux-Falls网络对模型进行验证，结果表明：求解模型得到的恢复策略对路网性能的恢复效果优于传统基于出度和基于流量的经验恢复策略，提升程度分别为3.84%、2.02%；路段恢复顺序不仅要考虑路段的受损程度，还要考虑路网的交通需求分布；恢复资源的增加会显著缩短路网的恢复时间，但边际效用逐渐降低。

为识别行为转化过程中的关键机制，构建了涵盖用户期望、感知服务质量、整体满意度、投诉行为和持续使用意愿的多路径结构模型，并基于实证数据估计变量间的作用关系。在此基础上，构建了停车用户“未采纳、初步接触、活跃使用、持续采纳”4种状态智能体演化模型，模拟服务过程中的行为变化路径，并进行了仿真分析。结果表明：“活跃使用→持续采纳”的转化率仅为36.36%，且持续采纳状态的降级风险高达53.81%，是平台运营中的结构性瓶颈。在策略干预模拟中，服务可靠性提升将持续采纳者比例从28.7%提高至32.4%，并将其降级率降至50.15%；相较之下，投诉缓释策略主要作用于负面反馈路径，该策略虽能在短期内提升持续采纳者比例至31.5%，但未能有效抑制后续流失，降级率反而上升至55.73%，表明其在稳定用户行为方面的能力不足，难以支撑长期使用关系的维系。研究结果可为平台在服务流程优化和用户结构治理方面提供了策略支持。

针对寒区高铁隧道口边坡冻融失稳风险及监测数据孤立问题，本文提出融合北斗定位、毫米波雷达、InSAR等多源信息的“感知-传输-分析-预警”智能监测系统。该系统通过构建结构变形、环境扰动与异常响应3类指标，采用“点-线-面-体”部署策略，实现边坡状态的多维感知；同时，研发位移触发+图像复核+多源融合的预警模型，并开发数字化平台，实现风险分级响应。工程验证结果表明，该系统在冻融期具有高适应性，可有效识别滑坡前兆。

为研究开放测试道路对智能网联汽车行驶安全性测试的有效性，本文提出了基于随机森林的智能网联汽车开放测试道路评级算法。从道路复杂性、安全保障性、场景多样性、设施全面性和场景典型性五方面构建了智能网联汽车开放测试道路评级指标体系，建立智能网联汽车开放测试道路评级的随机森林模型，应用国内外已建开放测试道路数据进行模型标定，并以长春市智能网联汽车开放测试道路为案例，验证算法可行性。结果表明：应用本文所提出的智能网联汽车开放测试道路评级算法可准确进行道路评级，为智能网联汽车开放测试道路的选择、规划和建设提供模型支持。

为了进一步提高样本集的多样性，提出了DDHNSbS算法，其中多样化变异策略（DMS）不仅能保留初始种群的多样性，还能优化传统遗传算子的效果。同时，为弥补新颖性搜索的局限性，提出了多样性检测（DD）以一定概率对特征的赋值进行检验并翻转。此外，利用Halton数列实现概率感知多样化（Halton-PaD），提高初始配置的均匀性。实验在39个公共软件产品线（SPL）上进行，结果表明，与当前性能最优的多样化抽样方法PaD-NSbS算法相比，DDHNSbS在42.1%的小型SPL上求解性能显著更优，在其他SPL上性能相当。

为实现复杂车间环境下移动机器人高效路径规划，提出了一种融合改进A^*与DWA算法的混合路径规划方法。首先，优化全局路径规划A^*算法，考虑障碍物密度、转弯次数和运动惯性因子的影响，改进启发函数；其次，引入权重因子动态调整启发函数权重，采用Douglas-Peucker算法简化路径，同时引入B-Spline算法平滑路径；最后，改进局部路径规划DWA算法，将全局最优路径关键点作为DWA算法过程的目标点，引入当前点与目标点距离、当前点与动态障碍物距离和路径跟踪代价3项评价子项，重构轨迹评价函数。仿真结果表明：相较于传统A^*算法，改进A^*算法在路径长度、规划时间、扩展节点数和拐点数方面分别减少15.80%、81.20%、2.30%和74.10%；在添加临时静态障碍物和动态障碍物场景中，融合改进算法的运行时间分别缩短22.02%和22.32%。试验结果表明：融合改进算法可高效规划路径且安全避开障碍物。

针对现有语义分割算法在自动驾驶场景中未能充分挖掘目标边缘特征的问题，提出了一种基于边缘特征引导的智能汽车语义分割方法。首先，采用边缘特征增强模块挖掘原始图像的边缘信息作为编码器的并行输入，增强神经网络的边缘特征表达。其次，提出边缘注意力模块融合原始图像特征和边缘特征，平衡图像不同区域原始特征与边缘特征在语义分割任务的关注度。最后，在解码器中设计了高效通道金字塔池化模块，提高不同尺度池化后上下文语义特征的利用效率。基于Cityscapes数据集的实验结果表明：本文方法的语义分割性能达到76.1%的MIoU和132.6 f/s的算法运行速度，与基线算法PP-LiteSeg相比，MIoU提升了2.2%，实现了语义分割精度与实时性方面的平衡。

为了提高手势识别算法对实时手势的处理效率，提出了一种基于手势帧序列提取的自适应实时分类算法。该算法对实时提取的当前帧图像数据进行帧序列延展，与顺序提取的多帧序列共同完成分类任务，并进行联合判别，可以同时识别静态手势和动态手势，快速获取实时识别结果。本文算法占用较少的计算资源缩短识别时间，解决了手势识别的延迟问题，提高了实时性。通过手势识别实时性实验测试，本文算法使手势平均识别时间控制在0.4 s以内。

针对我国寒带地区冬季污水处理厂因原生污水水温过低导致生化反应效果下降的问题，以污水热泵提热循环系统模型为基础，针对热源侧变流量控制方案，提出了一种基于自适应权重粒子群优化（PSO）算法的变频控制策略。以东北某城市污水处理厂为原型，以系统年运行能耗最低为目标，优化了全年不同原生污水温度下热源侧的污水泵频率。通过对该系统变流量控制和定流量控制两种不同控制方案进行模拟运行，仿真验证了本文算法的有效性。

提出了一种在线数据驱动预测控制方法，在闭环系统运行的各个离散时间点构建被控对象的等效线性模型，并设计了一种基于参数辨识残差动态调整遗忘因子的递推最小二乘算法，用于在线估计模型的时变参数。此外，还提出了一种基于前车-领航车-跟随通信拓扑的分布式预测控制策略，将车队的全局优化问题转化为每辆跟随车的局部优化问题，使所有跟随车能够并行求解各自的优化问题，提高了求解效率。TruckSim与Matlab/Simulink的联合仿真结果表明：本文所构建的数据驱动模型能够准确捕捉时变环境下的车辆动态特性，所设计的分布式预测控制器能够有效保证车队的纵向跟踪性能和横向车道保持性能。

为了使智能驾驶汽车安全、合理地通过无信控交叉路口，提出了一种基于Level-K博弈模型的序贯决策方法。首先，通过轨迹预测和车辆间的相关性分析，对车辆推理等级进行初始划分，在此基础上，将序贯优先级概念引入改进的Level-K博弈框架中，从而构建无信控交叉路口决策模型。其次，为减少车辆间不必要的交互、降低决策模型计算的复杂度，提出了一种博弈起止判别机制，对参与博弈的对象进行动态筛选。同时，为了保证决策的安全性，又提出了一种矩形车辆模型，对车辆的碰撞风险进行评估。最后，通过实验验证本文方法的有效性。结果表明，本文方法可以有效避免潜在碰撞风险，使智能驾驶汽车能够安全、合理地通过交叉路口。

为解决传统声屏障性能不足的问题，以犰狳外壳与蜂窝结构为仿生原型，设计了两种仿生声屏障板。通过仿真模拟对其性能进行研究分析，并结合现场测试进行验证。结果表明，仿生声屏障板的隔声性能较传统钢板大幅提高。其中，仿生犰狳外壳声屏障板的隔声量达37.711 dB，提升了38.1%。此外，本文对仿生声屏障板的凸尖高度与整体厚度进行了参数化设计。现场测试数据显示，仿生声屏障的插入损失为23.3 dB，较传统声屏障提高了50.3%。该设计实现了隔声性能、力学性能与成本的平衡，为高速公路声屏障板提供了一种新的设计思路与研究方法。