刀具钝化能够提高刀具的寿命、切削过程的稳定性和已加工表面的质量。刀具钝化的刃口并非规则的圆弧；采用将切削刃轴向离散化为微元切削刃的方法，基于滑移线场基本理论，综合考虑犁耕力随切削厚度的变化及非对称刃口剪切的特点，指出了非对称刃口刀具切削过程中所经历的不同切削阶段，并建立刀具非对称刃口瞬时铣削力模型，最后结合铣削实验进行对比分析。结果表明：在整个切削过程，随着切削厚度的增大，犁耕力所占比重逐渐减小；根据模型所得的铣削过程力与实验结果吻合较好，二者相关系数均大于0.7，平均误差在5%以下，峰值误差也低于15%。

针对多轴伺服系统在高速运动急停段因系统柔性产生的残余振动问题，提出了一种适用性广的后置自适应输入整形器算法。该算法无需辨识系统模态参数，以递归最小二乘法（RLS）为基础，残余振动信号作为算法输入，优化得到当前轨迹下抑振效果最优的整形器系数向量，并引入自适应遗忘因子更新算法，以提高整形器在非平稳环境下的跟踪性能。同时建立多层全连接神经网络模型，选择多组激励轨迹作为样本对网络模型进行训练，解决了原有算法在轨迹多次变更的工况下，重新进行优化引起的时间成本显著增加的问题。实验结果表明：相比普通后置自适应输入整形器，应用带自适应遗忘因子后置输入整形器整形后的轨迹停止后的残余振动幅值平均减小了28.3%，最多的减小36.9%，残余振动收敛时间缩短28.4%。应用基于多层神经网络模型的输入整形器整形后的残余振动幅值相比普通后置自适应输入整形器平均减小了21.6%，最多的减小29.8%，残余振动收敛时间缩短23.7%。本研究提出的算法对于提高多轴伺服系统定位精度、缩短定位等待时间具有一定的应用意义，并且多层神经网络模型的引入在期望轨迹变化频繁的工况下提高了整体工作效率。

将悬置简化为沿其 3 个弹性主轴方向具有非线性力与位移关系的元件，针对动 力总成 － 副车架悬置系统建立了一个 12 自由度计算模型。利用建立的模型计算了一电 动汽车上动力总成 － 副车架悬置系统的刚体模态和能量分布，以及一种极限载荷下的动 力总成质心位移、副车架质心位移、悬置位移和悬置载荷。通过 ADAMS 模型验证了所提 出的计算模型的正确性。文中模型为刚体模态优化和悬置力 － 位移特性设计提供了方法。

为实现转向架试验台载荷测量功能，提升转向架参数测定精度，设计了多测力传感器并联的三维测力装置，对其测量原理进行理论分析并搭建了惠斯通电桥测量电路。三维测力装置属于切应力传感器，分析表明其测量电路输出电压与载荷有确定的线性关系；进行了三维测力装置单轴加载的静态标定试验，分析了单轴加载的输出特性及其载荷测量的维间耦合效应，发现单轴加载时，加载轴所对应测量电路有线性度良好的电压输出，但非加载轴测量电路同时有较小的电压输出。文中还提出了评价维间耦合效应的耦合度以及基于最小二乘法和BP神经网络的数值解耦方法，并通过试验验证了两种解耦方法的有效性；同时采用正交实验法进行三维测力装置多轴加载试验，单轴测量误差和整体测量误差均没有超过1.5%，测量精度满足测试需求。

4D 打印技术又称为可变特性快速成型技术，是一门结合材料、数学和增材制造等学科的技术。4D 打印使用的材料是智能材料，所打印结构的形状、属性或功能在环境刺激下可以随着时间的推移而改变。利用 4D 打印技术自组装、自适应、自我修复 的特性，可以设计柔性化、个性化和智能化的结构。文中首先对 4D 打印技术进行了介绍，包括 4D 打印的特点、成型方式、使用的材料和变形的形式，接着阐述了 4D 打印技术的应用进展，最后探讨了 4D 打印技术存在的关键问题以及未来的发展方向。

为了提高四足机器人的运动灵活性和复杂环境适应性，设计了一种 Ｒ + {2-UPＲ + ＲPＲ}腿机构，并利用螺旋理论分析得知该机构具有两转动和一移动 3 个自由度; 接着， 根据空间中构件和运动副的位置关系，推导出运动学反解和正解方程，求解驱动构件速 度、加速度; 然后，借助 Matlab 计算软件和 ADAMS 仿真软件，通过对比运动学正反解 的理论计算结果与仿真结果来验证正反解模型的准确性; 最后，通过对机器人单腿的运 动仿真，得到腿部机构的运动轨迹和速度变化情况，并对腿部机构的工作空间进行分 析，得到其足端的可达工作范围及运动特点。结果表明，该腿部机构具有较好的工作适 应性和运动灵活性，关节数少且较独立。

针对智能制造系统中同一时间段内多机器人执行多任务时,任务分配调度难以稳定控制及优化的问题,提出一种应用于多机器人任务分配调度的克隆选择算法。首先分析多机器人基于多任务的初始条件,以按生产过程完成任务为约束条件,以系统持续时间、单机器人最大消耗及多机器人总消耗为目标函数,构建多机器人任务分配调度优化的数学模型,使用克隆选择算法进行迭代求解,引入亲和度函数以动态改变克隆、变异、选择参数,从而提高计算效率;最后通过甘特图进行分析并验证此调度方法。结果表明此方法稳定可行;实验证明在多任务条件下,克隆选择算法收敛速度快、计算精度高,具有同时优化多项指标的优点。

针对传统康复机器人重量重、穿戴不便、运动柔顺性差等不足，基于轻量化、柔顺性、易穿戴和人体工学等设计原则，设计了一种柔性穿戴式上肢康复机器人。采用弹性布作为机器人基体，气动人工肌肉驱动的类拮抗式关节，实现了肘关节屈/伸及旋前/旋后运动。基于气动人工肌肉的力学特性模型，采用拉格朗日法建立了康复机器人的动力学模型。针对气动人工肌肉驱动的柔性系统易抖振、响应滞后的控制难点，设计了基于RBF神经网络的PID控制器；针对PID控制器初始参数依靠经验取值的问题，设计了模糊PID控制器以确定PID控制器的最优初始参数；最后通过仿真和实验研究对RBF-PID控制器的性能进行了验证，并与传统PID控制器进行了对比。结果表明：RBF-PID控制器响应速度快，控制稳定性高，可实现该柔性康复机器人的稳定控制。

针对港口重载自动导引运输车（AGV）工作中遇到的横向稳定问题，提出了一种基于三层控制结构的AGV在低附着系数路面下的横向稳定优化控制策略。其中上层控制器选用模型预测控制（MPC）算法，可对AGV动力学参数进行不断采样与预测并且可缓解与中、下层控制器串联带来的控制系统时间滞后问题。中层控制器利用遗传算法对模糊控制器进行参数寻优以应用于港口AGV车体稳定控制。下层控制器利用序列二次规划（SQP）算法将驱动转矩优化分配问题转化为二次规划子问题进行在线求解。搭建适用于港口AGV的Matlab/Simulink与Trucksim联合仿真平台，验证了本研究提出的策略的有效性与鲁棒性。

基于热弹流润滑 ( TEHL) 理论对修形人字齿轮的齿面润滑特性和摩擦特性展 开分析。首先，分析在指定工况下特定结构的人字齿轮齿面的时变接触线变化规律，沿 啮合线选取指定数量的啮合点作为分析对象并得到必要的接触参数数值; 然后，对 TEHL 计算程序的准确性进行验证并完成 TEHL 计算，从计算结果中提取不同啮合点处 油膜特征参数，以得到其在啮合线上的变化规律，并以啮合点 S1为例分析了输入扭矩、 主动轮转速和鼓形修形量对油膜轮廓曲线的影响; 最后，利用 Ｒee-Eyring 模型求得齿面 啮合点的摩擦系数变化规律。计算结果表明: 最大油膜压力在齿面上呈现先增后减的变 化趋势，最小油膜厚度和最高油膜温升的变化趋势与其相反; 主动轮转速对油膜温升和 厚度有显著的影响; 输入扭矩或修形量的增加均会导致油膜压力、温升曲线峰值的上 升; 摩擦系数在齿面节点几近于 0，而在啮入侧、啮出侧的数值较大。

采用自行研制的常温等离子设备，开展等离子体射流对 Nd: YAG 晶体表面润湿 性和表面力学性能的改性试验研究。结果表明: 等离子体对 Nd: YAG 晶体表面具有明 显的改性作用，等离子体改性后 3 种粗糙度特征的 Nd: YAG 表面润湿性均获得改善， 其中光滑表面由疏水转变为超亲水，且在 30 h 内保持良好的亲水状态，改性后 Nd: YAG 晶体表面含氧官能团的增加是润湿性改善的主要原因; Nd: YAG 晶体改性后 0 ～ 11 h、 11 ～ 22 h、22 ～ 35 h，显微硬度分别呈现出保持、下降与回复、稳定的特点，其中 11 ～ 22 h 内具有最低的表面显微硬度，在 15. 0、30. 0、70. 0 mN 载荷作用下，其平均显微硬 度分别下降了 56. 2% 、45. 0% 、31. 6% ; 改性后 11 h，表面塑性的迅速提高导致部分压 痕形貌出现 “阶梯”和 “阴影”特征。

插电式混合动力汽车（PHEV）行进间启动发动机时，因电机和发动机不同的转矩响应特性会引起较大的驱动转矩波动。针对此问题，提出了一种转矩协调控制策略。首先，在LMS.AMESim平台建立了所研究的混合动力汽车动力系统模型；然后，在Matlab/Simulink平台搭建了基于发动机怠速转速点火的“离合器油压模糊控制+电机转矩补偿+发动机调速控制+发动机转矩变化率限制”的转矩协调控制策略模型；最后，利用联合仿真平台进行了行进间启动发动机的模式切换仿真研究，并与不同的控制策略进行对比分析。结果表明：所提出的模式切换控制策略在整车冲击度和离合器滑摩功两方面均有较大改善，提高了模式切换的平顺性。

工程结构经常受到多维随机载荷的作用，多维随机载荷时间历程的精确模拟对于结构的可靠性设计具有重要意义。本研究在对多维随机载荷谱表示法进行严格的理论公式推导基础上，详细分析了合成时域载荷功率谱矩阵与目标功率谱矩阵存在较大偏差的原因，为多维随机载荷时域模拟修正提供了理论依据。提出了基于谱修正法的多维随机载荷时域模拟算法，通过计算合成时域载荷功率谱矩阵与目标功率谱矩阵的偏差，引入误差反馈项，并采用迭代技术修正合成时域载荷的功率谱矩阵，进而使合成时域载荷的功率谱矩阵能够趋近于目标功率谱矩阵。最后对一个三维随机载荷模型进行数值分析。结果表明，基于谱修正法合成的多维随机载荷时间历程的功率谱矩阵能精确匹配目标功率谱矩阵。

针对存在参数不确定性和外界随机扰动的欠驱动桥门式起重机防摇摆跟踪控制问题，提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的直接鲁棒自适应控制器。首先利用第二类拉格朗日方程建立双摆桥门式起重机系统动力学微分方程，并针对无扰动工况设计理想控制器；随后引入RBF神经网络拟合理想控制输出，在考虑扰动项影响的情况下设计神经网络权值更新律，并证明系统的Lyapunov稳定性；最后进行仿真验证。文中所提控制器仅需要小车实时位置与速度信息作为控制输入，无需系统参数信息，控制精度取决于RBF神经网络的拟合精度。仿真结果表明，文中提出的控制器具有良好的轨迹跟踪性能与防摆效果，且鲁棒性较强。

传统滑模控制 ( SMC) 方法应用到线控转向系统时，需要预先获取系统干扰的 上界值，且系统干扰变化会导致转角控制稳定性变差。为了提高线控转向系统的车轮转 角跟踪性能，提出了一种考虑系统干扰的自适应神经网络滑模控制 ( ＲBFSMC) 方法。 ＲBFSMC 先采用径向基神经网络对系统的不确定性和电机力矩扰动进行实时估计，再结 合传统滑模控制设计车轮转角控制器，以提高转角控制的自适应性和稳定性。Matlab / Simulink、CarSim 对 SMC 和 ＲBFSMC 的联合仿真结果对比表明，在车辆维持转向、连 续转向和单移线/双移线工况下，ＲBFSMC 能更好地维持 0°车轮转角和实现动态车轮转 角快速稳定的跟踪，较 SMC 具有更好的转角响应和跟踪性能，说明 ＲBFSMC 比 SMC 具 有更好的鲁棒性和稳定性。

针对无人驾驶汽车容错控制对速度信息软测量技术的需求，提出了一种基于交 互式多模型无迹卡尔曼滤波器的无人驾驶汽车速度估计方法，以自适应系统未知的噪声 统计特性。首先，基于无人驾驶汽车定位信息建立了包含汽车运动学和动力学特性的名 义模型，并采用前向欧拉离散化方法将其转化为包含系统噪声统计特性的状态空间名义 模型; 然后，采用一系列典型值描述系统未知的噪声统计特性，得到一系列包含不同系 统噪声统计特性的状态空间名义模型，并针对每一个状态空间名义模型，分别采用无迹 卡尔曼滤波器对无人驾驶汽车的速度进行实时估计，通过交互式多模型算法平滑融合无 迹卡尔曼滤波器的输出，由此得到对系统噪声统计特性具有自适应能力的交互式多模型 无迹卡尔曼滤波器。实车试验结果表明，所提出的方法对汽车纵向速度的估计精度是传 统无迹卡尔曼滤波方法的 4 倍，对汽车侧向速度的估计精度是传统无迹卡尔曼滤波方法 的 1. 5 倍，满足无人驾驶汽车容错控制的需求。

结合阀控系统响应速度快和泵控系统能量效率高的优势，提出了一种泵阀并联 系统，并研究了该系统的智能控制方法。首先针对泵阀并联系统中的泵控子系统设计了 可以实现权值自适应调节的单神经元 PID 控制器，然后针对泵阀并联系统中阀控子系统 的参数不确定性和外负载干扰问题设计了 RBF 神经网络滑模控制器，并利用 Lyapunov 函数证明了闭环系统的稳定性。最后搭建了泵阀并联电液位置伺服系统的 Matlab /Simulink 和 AMESim 联合仿真模型。仿真结果表明，泵控子系统的单神经元 PID 控制器相比 于传统 PID 控制器具有更好的转速跟踪控制性能，阀控子系统的 RBF 神经网络滑模控 制器相比于传统 PID 控制器和传统滑模控制器具有更高的位置跟踪精度和更强的抗干扰 能力，所提出的泵阀并联智能控制方法有效改善了系统的控制性能。

前置级不对称现象是导致射流管伺服阀零偏的主要因素。考虑两接收孔大小不相等、射流管与接收器不对中、接收器接收孔中心不对称等几何结构因素,建立了射流管伺服阀前置级的数学模型；针对接收器接收孔中心不对称的工况,建立了基于定积分的修正模型;考虑前置级接收面积的不对称度,提出了压力特性以及射流管伺服阀零偏值的定量分析方法。分析结果表明:前置级加工、装配和环境因素作用将造成几何结构的不对称现象,并直接造成伺服阀的零偏；射流管与接收器的初始装配误差和接收孔半径初始误差将严重导致伺服阀产生零偏；当右接收孔尺寸小于左接收孔、射流管存在向右偏移误差、右接收孔轴线与垂直方向夹角小于左接收孔与垂直方向夹角时,伺服阀产生正向零偏。文中还通过试验验证了理论的正确性，在伺服阀的加工和装配过程中应尽可能保证或创造条件做到前置级结构的对称。

在使用机器视觉对家电产品的标签进行品质检测的过程中，标签图像的清晰度 是保证视觉检测顺利进行的关键。为了解决由固定在机器人末端的运动相机拍摄的标签 图像存在运动模糊的问题，提出一个基于 L0 范数的正则化模型。对于模糊的图像，一 般的去模糊算法已经探索并使用了大量的图像先验，可以恢复良好的整体视觉效果，但 一般的去模糊算法没有充分考虑标签的特征，而这是重要的去模糊先验。针对这一问 题，对标签图像的像素分布和梯度分布特征进行分析，提出了基于稀疏梯度先验的正则 化模型。实验结果表明，与其他去模糊算法相比，对于合成图像和真实图像，文中提出 的方法在恢复图像清晰度的同时，可有效地抑制图像边缘的振铃效应，运算速度较之前 提高了 80. 52% 。

金属切削过程中强烈的热力载荷会引起切屑内微观组织的变化。为了反映材料 微观组织对剪切区力学行为的影响，提出了一种基于位错密度的剪切区微观组织演化解 析模型，对切屑形成过程中塑性变形引起的微观组织演化过程进行了建模。首先，使用 非等距剪切区解析模型计算出剪切区应变和应变率的分布; 然后，用基于位错密度的材 料模型替换 Johnson-Cook 流动应力模型，迭代计算剪切区温度场; 最后，模拟出直角切 削无氧铜、铝合金的剪切区位错密度和晶粒尺寸的演化过程。结果表明，结合位错密度 建立的剪切区微观演化解析模型可较好地反映切削过程中变形场和微观组织演化的基本特 征，在不同切削参数下的切削力和切屑内晶粒尺寸预测值与实验数据具有较好的一致性。

采用γ-Reθt转捩模型对平板表面边界层进行了数值模拟，研究了边界层在法向和流向上的发展变化以及壁面粗糙度、来流风速、湍流度、压力梯度等因素对边界层发展的影响。研究结果表明：在转捩区间内壁面摩擦系数以及离壁面一定高度处的总压会发生突变，边界层厚度沿流向不断增厚但其增长率不断下降；层流边界层中黏应力占主导，湍流边界层中应力变化依次为黏应力占主导、黏应力不断下降而雷诺应力不断上升、雷诺应力占主导，分别对应层流底层、过渡层、对数层与外层；转捩过程中黏应力在壁面处达到的峰值不断增大而其衰减变得更快，雷诺应力的峰值不断增大但达到峰值时对应的法向高度不断降低；粗糙度的增大使湍流边界层黏性底层消失，对数律层下移；湍流度和风速的增大使转捩提前，转捩区间缩短，同时降低了湍流边界层增长率；压力梯度则对湍流边界层增长率影响很大，逆压梯度易使边界层快速增厚。