单幅图片法向量估计是计算机图形学和计算机视觉研究的重要问题之一． 在缺 少其它三维信息的情况下，由单幅图像预测出对应法向量，对于三维场景重建，三维模型 识别，三维语义分割等具有重要意义． 为解决这一问题，文中使用多尺度的卷积网络结构， 对图像进行端到端的输出预测． 该网络由两个层级组成，第 1 层采用在 ImageNet 中性能 最好的 DenseNet 分类网络，对输入进行全局处理． 第 2 层级采用全卷积网络结构，对第 1 层级获得的输出进行进一步的精细预测． 实验结果表明，即使不使用其他预处理或后处理 步骤，文中提出的网络在单幅图像点法向预测方面仍能取得较理想的结果．

相机位姿估计是 SLAM 系统的关键环节，影响着整个 SLAM 系统的精度和效率． 针对 SLAM 中相机位姿估计存在的问题，提出了一种改进的相机位姿估计方法． 该方法的 主要思路是将特征点法和直接法结合起来，以此来提升特征点数量不足时相机位姿估计 的精度和鲁棒性． 首先，提出了一个将相机运动模型和图像划分相结合的特征匹配算法， 该算法在保证匹配速度的同时，提高了特征匹配的精度与数量． 其次，在特征点的基础上， 通过引入光度信息，提出了表观形状加权融合的相机位姿估计方法，该方法在缺乏特征点 时依然可以稳定工作． 最后，基于优选的关键帧，实现了局部与全局融合的相机位姿优化， 其中局部优化通过构建局部关键帧共视关系实现;全局优化通过基于闭环检测构建的位 姿图来实现． 为验证上述位姿优化方法的性能，构建了基于该方法的 SLAM 系统，并在当 前流行的场景图像数据集上进行了重建实验，重建结果验证了本文方法的有效性．

数字制造的快速发展使得个人用户制造定制化模型成为可能，因此用户对于拥 有良好交互界面的轻量化模型设计工具有迫切需求． 提出一种可交互的、有边界约束的图 案拼接设计方案的生成方法:用户输入一条封闭的边界曲线和若干个图案单元，首先自动 生成一个受边界曲线形状约束的初始图案拼接方案，用户可以直接对每个图案单元进行 交互编辑，交互过程中，基于弹簧质点系统对图案布局进行实时调整，以自动满足边界约 束． 交互结束后方法对最终结果进行局部连通性优化，以保证拼接结果可直接用于数字制 造如 3D 打印、数字雕刻等． 为了证明有效性，利用 3D 打印和数字纸雕展示了制造结果．

针对视频目标检测领域中使用图像检测算法存在的速度与精度相互制约的问 题，为充分利用目标在帧之间的运动信息，提出一种结合关联特征和卷积神经网络的视频 检测方法． 首先，当前视频帧使用图像检测算法提取特征，其次，利用两帧的关联特征预测 当前帧的特征图，最后，使用关联特征中的运动信息来修正最终结果． 本文的方法最终在 ImageNet 数据集上进行了实验，结果比当前方法获得了较好的精度提升，同时保持了较快 的速度．

基于暗原色先验理论的算法可以对不同场景下的雾天图像进行有效去雾，但是 去雾后图像通常含有较多噪声． 而非局部 MTV 模型(Non-Local Multi-Channel Total Varia- tion)可以用于彩色图像去噪，同时又具有良好的保持边缘作用，并且对含有纹理的彩色 图像去噪后依然能保留原有的纹理特征． 文中将这两种方法结合在一起，提出新的图像去 雾算法，首先建立大气光值与大气传输函数相关的能量泛函(H-NL-MTV 模型)，然后利用 交替方向乘子法引入辅助变量求解能量泛函，最后利用 MATLAB 软件进行仿真实验． 仿 真结果表明，该模型得到的图像清晰自然，图像边缘保持良好，纹理特征得到保留．

新一代视频编码标准 H． 265/HEVC 采用了去方块滤波与样点自适应补偿滤波 技术来去除视频重建图像的块效应并降低失真． 这两种技术都源于信号处理理论，依赖人 工设计相关算法与参数，并不能充分挖掘自然视频丰富而复杂的特性． 本文将视频编码的 环路滤波问题转化为端到端的回归问题，借助于卷积神经网络，自动学习重建视频图像与 原始图像的复杂映射关系，降低两者的误差，进而提升编码效率． 所提出的多特征增量学 习网络模型共 35 层，整个网络采用全局残差学习方式，通过依次串联多特征增量学习块， 不断提取、筛选，加强有用特征，提升网络的感知能力与学习能力;在局部的每个增量学习 块内，设计了多尺度的卷积核，借助于稠密网络的思想，充分利用各个层次的特征，使得信 息在各层间充分传递． 实验结果表明，这种稠密与稀疏结合的网络结构有效地提高了网络 的学习能力，并具备良好的泛化性，对视频编码重建图像的质量增强有明显效果． 所提出 的网络模型用于取代 H． 265/HEVC 的环路滤波，在 All Intra Main 配置下，亮度分量获得 最高 －11． 12%，平均 － 6． 32% 的 BD-rate 节省． 该模型用于 H． 265/HEVC 的环路滤波， BD-rate 平均可降低 5． 24%．

为保证电动物流车驱动电机工作在安全温度区间内，需控制其冷却系统输出功率，而阈值触发等传统控制方式未考虑驱动电机热损耗与冷却系统输出功率的对立关系，造成冷却系统消耗总功率较高。为使冷却系统总功率，即上述两功率之和最低，提出了一种最优温度控制策略。该控制策略依据对总功率与电机温度关系的分析，计算出总功率最低点对应的电机温度为最优温度，以此为目标温度控制冷却系统输出功率，即控制电子风扇转速，从而达到节能的目的。以某型电动物流车为例，基于AMESim-MATLAB联合仿真平台对该控制策略进行了建模仿真，证明了该控制策略的可行性；搭建试验台对该控制策略进行试验，结果表明，冷却系统总功率较阈值控制方式降低约3.8%。

分析了一种带解耦膜的液柱共振式液阻型橡胶隔振器的结构，结合液-固直接耦合有限元分析方法，建立了隔振器的一体化有限元模型，进行了不同激励频率下的动态特性计算和工作过程分析。结果表明解耦膜在低频范围也发生了变形，通过调整解耦膜的数量和刚度均可改变动刚度的陷波峰值、峰值以及滞后角的峰值。在原方案基础上增设不同结构参数的节流盘并计算其动态特性，分析了节流盘的设置对动刚度和滞后角的低频峰值及其对应频率的影响，同时研究了隔振器的低频动态特性曲线随节流盘直径和杆长变化的规律。通过实验验证了有限元计算和分析的有效性。基于液-固直接耦合分析技术的有限元建模方法能够有效反映隔振器内部结构的实际工作过程和动态特性的变化规律，可以用于具有复杂结构的液阻型橡胶隔振器的性能分析和结构设计中。

在不同的激振频率、不同激励电流下，对一种带旁通孔的磁流变减振器在MTS平台上进行阻尼力测试。该减振器的活塞具有不受磁场影响的三个旁通孔。实验结果表明，该减振器可以在较宽的激振速度范围内与激振速度近似成线性关系，随着激励电流和激振频率的增大，该减振器的阻尼力逐渐增大。并且在各激振频率下，阻尼力均没有出现突增现象；但是当阻尼力达到一定数值后，阻尼力基本不再受活塞速度影响。这些特性可以有效提高车辆乘坐舒适性。通过引入液体的局部水头损失，对磁流变液分别采用宾汉模型和艾林模型，计算出减振器的阻尼力理论值。经比较，采用艾林模型得到的理论值与实验值吻合得更好。在各工况下，行程中间位置的阻尼力理论值与实验值最大误差小于2.3%。若忽略液体的局部水头损失，阻尼力的理论值与实验值的误差将增大。该结果表明，引入局部水头损失及采用艾林模型进行阻尼力理论计算是合理的，研究结论可以对减振器的设计和优化提供参考。

本文以一种新型动静压转台为研究对象，通过理论和实验的方法分析了转台承载特性，并提出了以动压承载能力为目标的螺旋楔形织构几何参数优化设计方案。首先建立摩擦副物理模型并数值求解控制方程，计算液膜压力分布和部分润滑性能，并通过试验验证仿真结果。以动压承载力作为目标函数，通过分析楔形织构几何参数对目标函数的影响，以螺旋角、楔深和楔数为设计变量建立优化模型。为寻求设计变量的最优组合，使用布谷鸟搜索算法进行全局寻优并总结不同工况下的最优解规律。与原始几何参数下的转台对比，优化后的转台动力学性能得到了一定的改善，印证了本文优化方案的应用价值。

为了提高汽车制造系统的智能化水平，提出了基于物联网和云计算的汽车制造系统集成设计方法.结合所提出的方法，构造了基于物联网的汽车制造系统集成设计云平台，借助物联网监测系统的在线状态数据.在汽车制造系统的概念设计阶段，运用模糊积分法解决多指标集成决策问题，获取最优概念设计方案.在汽车制造系统的详细设计阶段，运用遗传算法和云计算技术求解系统的最优拓扑结构及参数，对系统进行在线改进.将所提出的方法进行应用，解决了在一批车用曲轴新的加工要求下某汽车智能制造系统的性能指标优化问题，使车用曲轴的平均加工速度达到4件/h、产品合格率达到97%.研究表明，所提出的基于物联网和云计算的汽车制造系统集成设计方法具有较高的工程应用价值.

飞机装配领域广泛使用托架式调姿机构进行工件位姿调整，由于托架质量大、惯性大，导致其运动学控制困难，需要引入动力学控制。确定了位姿反解时调姿机构位姿参数中的独立变量与位姿正解时驱动量中的独立变量，以此为基础进行了速度与加速度正反解分析，然后利用牛顿—欧拉法对一新型三自由度冗余驱动的自动钻铆托架式并联调姿机构进行了动力学建模；考虑定位器移动副摩擦的影响，结合伸缩筒变形协调性分析、调姿机构位姿误差与结构误差分析，建立球铰处作用力、伸缩筒顶端变形量、调姿机构位姿误差、球铰中心点位置误差之间的补充方程，增加动力学模型中约束方程个数；采用Matlab与Adams进行了动力学模型的相互验证，证明了建模方法的有效性，可用于其他类型基于定位器的并联机构动力学控制。

摘要:针对我国部分地铁线路出现振动噪声加剧及钢轨异常波磨的现实情况，开展地铁钢轨波磨形成原因的研究.利用多体动力学仿真软件SIMPACK建立包含地铁车辆和轨道结构的车辆系统动力学模型，研究车辆-轨道系统动力学响应以及弹性轨道系统振动特性对波磨形成的影响.研究结果表明：改变轨道板长度、厚度、钢弹簧垂向刚度和跨度等轨道参数，浮置板的各阶固有频率均有所变化，但其振型特性基本不变；内侧钢轨在116和161Hz处易发生较为明显的共振现象，这可能造成波长为132和95mm内侧钢轨波磨现象的产生.综合钢轨和轨道板垂向弯曲振型以及频谱特性可知，轨道系统的垂向振动可能是造成钢轨波磨初期产生或促进其发展的主要原因，这些为此后研究钢弹簧浮置板轨道的钢轨波磨问题提供相应思路和方法.

为了探索钢波纹板-叠合梁受力性能，依托湖南某旧桥加固工程，通过刚度等效的方法建立了等效矩形梁的数值模型并论述了应力换算方法，并在等效矩形梁模型的基础上分析了车辆荷载作用下结构受力特性与施工阶段的结构受力特性。与叠合梁模型对比发现采用等效矩形梁模型能够分析叠合梁结构受力，获得的截面边缘应力可根据本文公式换算成相应叠合梁的应力，除边界处应力误差较大以外其他点位的换算应力较为准确；活载作用下最不利工况发生在双后轴对称作用于拱顶情况，此时的弯矩与轴力最大，计算活载时应采用此工况；钢波纹板叠合梁结构施工速度较快，工期为4~5个月，施工过程中最不利情况为一侧回填产生偏心加载的情况，此时结构弯矩最大但轴力最小，施工结束后结构所受轴力最大，施工过程分析不能忽略这两种工况；CHBDC规范中的计算方法不适于钢波纹板叠合梁结构，需采用其他方法分析。

为解决传统钢结构表面锈蚀检测中缺乏检测标准且锈蚀难以量化的难题，本文基于深度神经网络提出了一种新型锈蚀检测方法，通过对锈蚀图像进行语义分割来实现锈蚀区域的检测与定量分析。设计深度神经网络时采用“编码器-解码器”架构，将网络计算流程分为编码阶段（降采样）与解码阶段（上采样）两部分，最终得到与输入图像长宽一致的分割模板，用以表示每个像素点是否为锈蚀。采用了苏通大桥锈蚀数据集（包括锈蚀图像440张，图像分辨率为709×1067）训练网络并对其进行了数据增强，最终得到6156张经人工标注过的彩色图像，图像分辨率为256×256。网络训练经过50次循环总耗时约7 h，最终正确率可以达到训练集92.55%和验证集90.56%。此外还在原始锈蚀图像上进行检测，结果显示分割网络可以识别出图像中锈蚀区域的主体部分。为进行锈蚀的定量分析定义了“锈蚀面积”、“锈蚀率”、“总体锈蚀率”等评价指标，通过分割网络可以直接计算得到这些锈蚀区域的定量指标，为钢结构日常管理养护提供数据支撑。

为实现电动汽车快速补能，面向电池交换的充电方式，研究了城市路网上电动汽车换电站的选址及电池保有量问题。为此，首先考虑电动汽车前往换电站的路径选择，建立社会总成本最小为目标的换电站选址优化模型，获得换电站的最优选址及换电需求；然后基于换电站处的电动汽车-满电电池的生灭模型获得换电用户延误成本，由此建立了换电站处的社会总成本最小化的电池保有量优化模型。研究表明：建立的电池交换式电动汽车换电站优化模型可以获得路网路段流量及换电站处的换电需求量，给出最优的建站数量、选址方案及换电站建设时序；电动汽车渗透率对换电站建站数量和选址、交通网络均衡有较复杂的影响；交换站数量的增加能减少出行成本，但边际作用递减；随着电动汽车渗透率的提升，路网内的交换电池总数将相应增加，但并非每个换电站均增加交换电池保有量。增加交换站电池保有量将提升其满电电池概率，但是其边际作用递减；充电技术的进步也将提高满电电池的概率。研究结果可为城市换电站的规划和运营提供决策依据。

云计算通常是通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的计算资源，并已经拓展到各个领域，尤其是交通海量数据处理。MapReduce并行编程模型是一种支持云计算算法设计的新框架，可利用网络中大量不同位置的计算机进行集群式海量数据处理。本文基于MapReduce构建一个新的计算框架，建立了基于子图分割的并行搜索方法，实现超大规模真实交通路网中最短路径搜索。案例分析证明：该方法能够在可接受的计算时间内提供高质量的最短路径搜索服务。