为了准确地揭示液力变矩器流场时空演化机理，基于计算流体动力学理论，采用5种不同的大涡模拟（LES）亚格子湍流模型（SL、WALE、WMLES、WMLES S-Omega、KET）精细仿真制动工况下液力变矩器三维流场，识别并提取涡轮内部非定常多尺度三维涡结构，籍此分析时空多尺度涡演化特征及其对流场结构演变的影响规律。基于粒子图像测速（PIV）技术，采用动态实时标定方法，试验测量液力变矩器涡轮内部流场，依托试验后处理所提取的流速场和涡量场信息，对比验证大涡模拟仿真结果，并对5种亚格子湍流模型的仿真适用性进行分析。结果表明：制动工况下，SL和WMLES模型针对涡轮流道主流区域多尺度涡仿真结果相近，流速为0.32～0.85m/s，涡量为250.77～792.95s-1；针对涡轮叶片压力面近壁高流速区域，WMLES模型仿真结果与PIV试验结果相吻合，流速为3.7～4.4m/s，而WMLES S-Omega模型对该区域内涡量场的仿真结果较好，涡量为526.47s-1；从三维涡仿真角度来看，WMLES和WMLES S-Omega模型对叶片吸力面附近三维涡数值模拟结果更加丰富，针对叶片近壁面小尺度涡旋结构捕捉较为准确，KET模型仿真结果重现了涡轮叶片出口处明显的涡脱落现象，其他模型对于三维涡结构识别不够准确。研究结果可为液力变矩器高精度数值模拟提供理论指导。

针对液压支架群多缸同步拉架过程，提出了基于干扰观测器的状态受限同步控制策略。首先分析了多缸之间的关系，基于等同控制的思想为每个子系统设计了干扰观测器以估计和补偿系统的不确定性和外来干扰|利用障碍李雅普诺夫理论对系统位置和速度的最大误差进行限制|引入动态面理论避免反步设计过程中的微分爆炸现象，简化了控制器的设计过程|以ZY3200/08/18D型电液控制液压支架为模型在Simulink中进行了仿真分析，随后搭建模拟实验台进行了实验验证。仿真和实验结果表明，所设计的位置同步控制策略拥有较高的轨迹跟踪精度和同步精度。

利用分布式驱动铰接车各轮独立驱动的特点，提出了铰接车的整车刚性化差动转向方式，构建了以液压转向为主、差动转向为辅的复合转向模式。建立了铰接车差动转向的动力学模型，获得了铰接车行驶转向阻力与差动力矩的关系|以铰接车前车体差动转向为例，研究了差动力矩的分配方法，制定了铰接车差动辅助转向的控制策略。根据铰接车辆在单移线道路的仿真，对比分析了有差动、无差动控制下的液压转向系统能耗和电机能耗等。仿真结果表明，在不同载重、不同时速的转向工况下，通过合理地分配铰接车各轮转矩，电液复合转向方式可实现铰接车的有效节能。

论文基于残余压应力-激光喷丸搭接率的拟合关系式，设计出非均匀搭接率下的激光光斑位置路径；基于ABAQUS软件建立了7075-T6铝合金受损件激光喷丸有限元模型，实现了非均匀搭接率下激光喷丸有限元数值模拟并获得残余应力场的分布情况。结果表明，采用非均匀搭接率的激光喷丸方法可使试样表面在打磨或受到拉伸载荷后仍处于应力均匀分布的状态；通过增加搭接率调控残余应力值的大小，还可实现修复件表面在受到拉伸载荷时处于均匀压应力状态，从而抑制疲劳裂纹的萌生和扩展。试验结果与模拟结果一致，验证了模型的可靠性。

基于润滑力学和微凸体摩擦原理，建立了多锥构型摩擦副同步过程的数学模型并进行数值求解，分析了多锥构型摩擦副同步过程中主从动片初始相对转速、油膜厚度、油膜承载力、微凸峰承载力、黏性剪切转矩、粗糙摩擦转矩等随同步时间的变化规律。利用所建模型研究了锥角、摩擦锥面数量、表面粗糙度、初始相对转速和加载压力等因素对同步过程的影响规律。结果表明：多锥构型摩擦副具有明显的楔形自增力效应，较小的轴向加载力可提供很大的锥面接触力；减小锥角、增加摩擦锥面数量、增大表面粗糙度和轴向加载压力均可提高同步转矩，缩短同步时间；同步时间与初始相对转速大致呈线性关系。

为了研究剪式可展单元在振动工况下的响应特性，将船舶除锈装置作为振动源，首先建立剪式可展单元力学模型，并研究极限工况下单元杆件的可靠性；采用数值模态分析方法、随机振动下动应力测试分析方法，研究剪式可展单元在振动工况下产生的随机激励问题及其响应；提出消除剪式可展单元二阶横弯振动与激励共振的方法，并对各结构优化方案进行动应力仿真。结果表明，剪式可展单元二阶模态振动（306.15Hz）和除锈产生的随机激励共振是引起剪式可展单元振动疲劳的主要原因；将上工作台厚度从10mm增加到14mm，上工作台刚度从20GPa降低到19.5GPa，同时在两连杆之间加上连接轴，降低单元动应力水平最为明显。论文研究结果可为剪式可展单元在工程应用中稳定可靠工作提供理论基础。

针对模具电极数控加工和电火花加工两个阶段的调度问题，建立了具有批处理和相关性特征的数学模型。以模具零件拖期量最小为目标，将模具电极调度问题的求解分为批处理和批调度两个层次，第1层提出根据相关性原则解决批处理问题，并设计出相关性优先分批算法；第2层提出采用遗传算法解决批调度问题，并提出一种基于动物配种的策略对传统的遗传算法进行了改进。基于Matlab软件，开发出模具电极调度程序，实现了上述两个层次的求解过程，并在24种仿真算例下进行了实验测试。结果表明，所设计的模具电极调度算法能有效的解决模具电极批处理和批调度问题；所提出的配种策略能显著提高传统遗传算法的求解质量，使样本内的模具零件拖期量最多减少16.71%。

针对型面电解加工过程中的间隙温度分布难以预测和测量的问题，建立型面二维电解加工温度多物理场耦合仿真模型，分别基于SA、k-ε、k-ω、SST和低雷诺数k-ε等湍流模型求解加工间隙流场分布，耦合电场、流场和温度场求解间隙温度场分布，并将计算值与试验值进行对比。结果表明，求解近壁区流速时采用低雷诺数壁处理比采用壁函数处理的精度高，间隙温升能在较短时间内达到准稳态，基于SST、低雷诺数k-ε模型的间隙温度仿真值非常接近，其耦合气泡的温度多场耦合模型仿真值与试验值更为接近。

以某石化企业的丙烷球形储罐为研究对象，在ANSYS Workbench平台上充分考虑球罐的几何完整性和风载荷分布不均匀性，进行流固耦合计算分析。具体方法是先对球形储罐的外部空气流场进行三维数值模拟得到绕流流场分布，然后将流场计算结果加载到球形储罐外表面，进行结构静力学分析。结果表明：风在球形储罐附近发生绕流时，流速先增大后减小，并在球壳和支柱背风面形成漩涡，流动分离的位置随风速增大向后推迟；风流在球形储罐迎风面形成正压区，在非迎风面形成负压区，球壳迎风面风压呈同心圆环形对称分布，由中心向边缘风压逐渐减小；球形储罐在风载荷作用下的应力较设计工况下的显著增大，经应力线性化分析和强度校核，该球形储罐满足标准要求。

针对混凝土泵车系统中的关键核心液压元部件柱塞泵进行数字化建模仿真和验证分析。以锥形缸体斜盘式轴向柱塞泵为研究对象，在对其运动规律和工作原理分析的基础上，采用空间几何的方法表征柱塞运动学特性和流量特性，利用AMESim仿真软件建立变量泵体柱塞模型。基于变量泵恒功率控制、恒压力控制及电液比例控制变排量原理等的分析，建立了包含泵体柱塞模型、配流盘配流模型、滑靴模型、变量机构模型等子模型的功率-压力-电比例复合控制变量泵AMESim仿真数字化模型。通过对斜盘倾角、电机转速、系统负载及控制电流的组合控制，研究了柱塞泵出口流量特性、压力排量特性、电流排量特性以及瞬态响应特性。研究结果表明：采用所建立的液压泵数字化模型所获得仿真特性曲线与测试结果吻合度较高，压力排量特性与电流排量特性预测的最大相对误差分别为6.31%和7.73%，从而验证了模型的准确性，为工程机械数字孪生和性能优化升级提供了模型支撑。

针对大场景、弱纹理环境下ORB-SLAM算法特征点采集困难和精度低的问题，提出一种基于RGB-D相机的点线特征融合SLAM算法——PAL-SLAM。在ORB-SLAM算法基础上设计点线特征融合新框架，通过研究点特征与线特征的融合原理来推导点线融合的重投影误差模型，进而得到该模型的雅可比矩阵解析形式，以此为基础提出PAL-SLAM算法的框架。利用TUM数据集对PAL-SLAM和ORB-SLAM算法进行对比实验，结果表明PAL-SLAM算法在室内大场景中的定位精度更高，标准误差仅为ORB-SLAM算法的18.9%。PAL-SLAM算法降低了传统视觉SLAM在大场景、弱纹理环境中的定位误差，有效提升了系统的准确性。文中还搭建了基于Kinect V2的实验平台，实验结果表明，PAL-SLAM算法能与硬件平台较好结合。

针对目前小儿上气道内流场特性分析较少且实验验证困难等问题，本文基于3D打印技术构建了小儿上气道内流场特性分析的实验平台，实验结果与临床鼻阻力实验的最大误差为11.1%，可为小儿上气道内流场特性的理论分析提供一种直观简便、准确可靠的实验方法。在此基础上，探索了不同程度的扁桃体肥大对内流场特性的影响作用。研究结果表明，当口咽部狭窄度达到56%以上（扁桃体肥大为临床III度），上气道吸气气流将发生急剧变化，流速和流阻增大，通气量下降，内流道出现较大的逆压梯度及内外压差，为患儿夜眠憋气、呼吸暂停、打鼾等症状提供了直观的理论依据，也为临床医生开展扁桃体手术干预和术后恢复方案的制定提供了重要的参考。

针对电动车动力总成悬置系统(PMS)参数同时存在不确定性和相关性的复杂情形，本文开展了考虑概率参数相关性的电动车悬置系统固有特性分析研究。首先，分别采用相关系数矩阵和概率不确定变量描述PMS参数的相关性和不确定性；然后，基于蒙特卡洛抽样提出了一种求解概率参数相关情形下PMS固有特性统计矩的蒙特卡洛法(MCM)；接着，基于稀疏网格数值积分(SGNI)提出了一种求解PMS固有特性统计矩响应的高效方法；最后，通过某电动车PMS算例验证方法的有效性，分析结果表明：以MCM为参考，SGNI方法在求解PMS固有频率、解耦率的统计矩及响应边界方面具有良好的求解精度和较高的求解效率；系统概率参数的相关性对解耦率响应边界具有较大影响，计及概率参数的相关性可获得更加合理的分析结果。

饲料的定期推送是奶牛饲喂过程中的重要环节，机器人代替人的智能饲喂辅助正在成为未来的发展方向。推料机器人可以完成全天多次推料工作，广泛应用在中、大型牧场的奶牛饲喂中，但现有的推料机器人功能单一，只能完成均匀推料功能，无法满足牛只的个性化采食需求。针对这个问题，本文提出饲喂辅助机器人智能推料方法：引入二维码标牌作为牛颈枷的定位标签，基于YOLOv4深度学习模型得到二维码标牌和牛头的检测框区域；通过预处理和预测算法对二维码标牌的检测框区域实时识别与跟踪，并将二维码标牌与牛头进行匹配，确定觅食奶牛所在的采食颈枷位置；根据牛-码位置匹配信息、余料分布信息控制机器人推板改变推料角度，实现个性化推料，满足奶牛个体自由采食需求。研究和试验结果表明：提出的智能推料方法对二维码的识别率为96%；在二维码标牌连续丢失60帧的情况下，对二维码跟踪预测精度在±2.85%以内；每帧图片在GPU处理下的时间为34.4ms；智能送料的准确率为100%，满足牛舍复杂环境下，机器人智能推料实时要求。

基于平均流量方程和Ng-Pan紊流模型，采用质量守恒边界条件（JFO），建立了考虑磨损和紊流的混合润滑模型，使用有限差分法对模型求解。在外载荷恒定的条件下，研究紊流和磨损对轴承油膜压力，油膜厚度和摩擦力的影响。结果表明：磨损显著改变了油膜压力和油膜厚度分布，并对轴承Stribeck曲线有重要的影响。在高转速工况下，紊流使得轴承最大油膜压力减小，最小油膜厚度、空化区和摩擦系数增大。磨损和紊流对轴承润滑性能均有重大影响，二者共同作用决定轴承的润滑性能。

切削比能的尺寸效应现象是切削机理研究中最具挑战的问题之一，关于它的形成机理目前尚未达成共识，尤其是切削温度对尺寸效应的影响更是鲜有研究。在此开展了不同初始温度下的正交切削实验，发现尺寸效应现象与温度作用密切相关，工件初始温度越低尺寸效应越显著。进一步建立了正交切削有限元模型，研究了温度对尺寸效应的贡献。研究结果表明，在主剪切区两端沿剪切方向存在两个温度梯度区，其长度与切削厚度无关。温度梯度区的存在使得主剪切区的平均温度随切削厚度的减小而下降，致使工件材料流动应力相应提高，从而导致了切削比能的非线性上升。

挖掘机工作装置为大型焊接件，因在作业过程中承受各种复杂载荷而易在焊缝处发生疲劳破坏，其疲劳强度直接关系着整机的使用寿命和性能。为了更有效地对焊缝处的疲劳寿命进行评估，文中基于等效结构应力法提出一种挖掘机工作装置焊缝疲劳寿命评估方法，即基于焊线上的节点力和节点力矩对网格不敏感的结构应力进行计算，通过把不同接头形式、板厚、加载模式的焊接接头统一起来的主S-N曲线，并结合疲劳累计损伤准则进行疲劳寿命评估。通过建立包括焊缝细节的工作装置动臂、斗杆的有限元模型，利用等效结构应力法对动臂、斗杆上的6条关键焊缝进行疲劳寿命评估，并与疲劳台架试验和其他分析方法进行对比分析。结果表明：采用名义应力法得到的动臂和斗杆的疲劳寿命评估结果与疲劳试验值的偏差分别为9.2%和14.2%，采用热点应力法得到的疲劳寿命评估结果与疲劳试验值的偏差分别为24.4%和23.4%，采用等效结构应力法得到的疲劳寿命评估结果与疲劳试验值的偏差分别为6.6%和9.5%，因此与名义应力法和热点应力法相比，等效结构应力法的评估结果与疲劳试验结果最为接近，名义应力法的评估结果偏于危险，热点应力法的评估结果偏于保守，说明等效结构应力法对于挖掘机工作装置的疲劳寿命评估是十分有效和可靠的。文中方法可为其他焊接结构的疲劳寿命评估提供思路。

本文以某型号轴向柱塞式水泵为原型，用非光滑表面斜盘置换原有光滑表面斜盘，对试验泵在7MPa、10MPa及12MPa三种不同压力下的流量-压力、容积效率-压力、机械效率-压力等静态特性进行测试，采用激光共焦显微镜和扫描电子显微镜对斜盘磨损表面进行观测。研究结果表明，非光滑表面滑靴副由于凹坑可以产生动压润滑效应并具有容屑能力，摩擦过程中可实现自润滑，达到了降阻减磨效果；随工作压力的增高，滑靴在非光滑表面斜盘上半圈高压区域的摩擦痕迹逐渐明显，磨损表面的沟槽变宽变深，黏着磨损和氧化磨损加重，摩擦磨损加剧；非光滑表面滑靴副试验泵的容积效率、机械效率和总效率较光滑表面滑靴副试验泵的分别提高了0.2%-0.6%、0.1%-1.7%和0.1%-2.3%。

针对混杂物体散乱堆叠下的机器人抓取场景，使用固定视角相机的视觉抓取存在成功率低的问题，提出一种基于深度强化学习框架的眼-手随动相机视角选择策略，令机器人能够自主地学习如何选择合适的末端相机位姿，以提高机器人视觉抓取的准确率和速度。首先，面向机器人主动视觉抓取任务建立马尔科夫决策过程模型，将视角选择问题转化为对视角价值函数的求解问题。使用编码解码器结构的反卷积网络近似视角动作价值函数，并基于深度Q网络框架进行强化学习训练。然后，针对训练过程中存在的稀疏奖励问题，提出一种新的视角经验增强算法，分别对抓取成功和抓取失败的过程设计不同的增强方式，将奖励区域从单一点拓展到圆形区域，提高了视角动作价值函数近似网络的收敛速度。先期实验部署在仿真平台中，通过搭建机器人模型及仿真抓取环境实施离线强化学习训练。过程中，使用提出的视角经验增强算法可以有效提高样本利用率，加快训练的收敛速度。基于所提出的视角经验增强算法，视角动作价值函数近似网络在2 h以内可达到收敛。为验证所提视角选择策略的实际应用效果，将视角经验增强算法实施在真实场景下的机器人主动视觉抓取实验中。实验结果表明，采用该策略进行的视角优化有效提高了机器人的抓取准确率和抓取速度。相较其他方法，所提出的视角选择策略在实际机器人抓取中只需进行一次视角选择即可获得抓取成功率高的区域，进一步提高了最佳视角选择的处理效率。相对于单视角方法，混杂场景的抓取成功率提升22.8%，每小时平均抓取个数达到294个，具备了进入工业应用的可行性。

混合动力汽车能量管理策略（EMS）优化问题是一类需要综合优化混合动力汽车多个性能指标的多目标多阶段决策问题，而传统的多目标优化算法在求解EMS这类问题时面临求解效率低、收敛性难以保证等挑战。本文结合非支配排序算法的思想，将传统的动态规划法（DP）拓展到多目标优化领域，提出了非支配排序动态规划法（NSDP）。该算法首先将行驶工况划分为多个阶段，在每个阶段中求取混合动力汽车在不同控制策略产生的累积目标值向量，并通过非支配排序算法获得当前的非支配解集以及对应的控制策略，然后利用各个阶段的非支配解集依次逆向迭代，直至获取整个行驶工况的非支配解集前沿以及对应的能量管理控制策略。在仿真实验中，分别应用加权动态规划法（WDP）和非支配排序动态规划法求解功率分流式混合动力汽车和串并联式混合动力汽车在匀加速工况的多目标能量管理策略优化问题，结果表明NSDP能够有效完成求解并保证收敛性，且求解结果在解集均匀性和求解效率方面具有显著的优势。进一步，运用NSDP求解在世界轻型车辆测试工况（WLTC）下串并联式混合动力汽车能量管理优化问题，所得非支配解集可用于分析汽车的工作特性，并能够为实际能量管理策略的制定提供可靠的参考。

拖动示教技术操作简便且效率高，更符合现代化的柔性生产，而实现工业机器人的拖动示教需要准确地测量外力与控制由外力所引起的关节运动。为了实现免力矩传感器测量操作者施加的外力，设计一种基于扰动卡尔曼滤波的外力观测器。该观测器通过将关节外力矩作为扰动项，并引入广义动量，建立机器人系统的状态空间方程，进而采用卡尔曼滤波算法得到关节外力矩的最优观测值。其中，为了提高外力的估计精度，提出以刚体动力学模型和深度神经网络相结合的方式建立机器人的动力学模型，该方法不仅避免了关节摩擦力矩的复杂建模过程，而且将模型中未建模的因素通过深度神经网络进行补偿。为了实现机器人在拖动示教过程中的牵引控制，将机器人的关节运动与外力矩之间的动态响应关系等效为一个质量阻尼系统，并提出一种自适应阻尼的导纳控制方法，将观测到的外力矩转换成示教运动的期望关节转角，并根据外力矩的变化趋势自适应地调整系统阻尼参数，以改善机器人的示教效果。实验表明，所建立的动力学模型在预测力矩上具有更低的均方根误差，可减小不少于20%的误差；采用所提出的控制方案在六自由度的工业机器人上实现了免力矩传感器的拖动示教，自适应阻尼调整方法能减少约19%的关节启动力矩，更有利于机器人示教运动的启停。