传统的驾驶行为模型框架把驾驶行为划分为跟驰行为和换道行为两大类，并分别进行模型构建；而综合驾驶行为模型框架则认为跟驰行为和换道行为密不可分，因此将所有驾驶行为看作一个整体来进行建模。文中基于这两种行为模型框架，对数据驱动类人驾驶模型的性能进行分析。首先，建立综合驾驶行为模型框架和跟驰换道组合模型框架，并根据驾驶过程中的影响因素，确定模型的输入和输出。其次，提出了基于跟驰、换道和意图识别模块的两种跟驰换道组合方式：判别组合和概率组合。随后，对原始数据集进行处理筛选，构建综合驾驶行为、跟驰行为、换道行为和意图识别4个样本库，分别用于对相应行为模块进行训练和标定。最后，将两种跟驰换道组合模型与综合驾驶行为模型进行模型精度、安全性、鲁棒性和迁移性比较。结果表明：在模型输入输出、参数标定流程和样本数据库一样的情况下，基于长短期记忆神经网络（LSTM）的类人驾驶模型精度优于基于FNN的模型，其中基于LSTM的模型均方误差可达到0.227 m²，基于FNN的模型均方误差为0.470 m²。而在基于LSTM的模型中，采用跟驰换道组合模型框架的模型比采用综合驾驶行为模型框架的模型具有更好的鲁棒性和迁移性，其中跟驰换道组合模型在±10％噪声下的鲁棒性均方误差可达到1.383 m²，迁移性均方误差可达到0.462 m²；综合驾驶行为模型在±10％噪声下的鲁棒性均方误差为2.314 m²，迁移性均方误差为0.484 m²。

高速公路的运营和管理优化方案往往需要依据瓶颈段的通行能力制定。由于高速公路瓶颈段交通流特性的复杂性，目前所采用的瓶颈段通行能力通用计算公式受很多假设条件的限制，其精度不高且误差较大。文中尝试构建一种高速公路瓶颈段通行能力计算方法，并进行实测验证。首先，采用无人机航拍和Tracker软件动态识别，获取高速公路分合流区跟驰和换道数据共680组，得到位置、速度、加速度、车头间距等参数；然后，根据获得的交通流参数建立了考虑驾驶人特性的换道规则模型和概率模型，并对经典的GHR跟驰模型进行参数标定；最后，运用分区思想构建了基于元胞自动机理论的高速公路车流仿真应用模型。依据GHR跟驰模型来刻画车辆的加速度需求，并采用车辆换道次数和小时交通量两个指标验证模型的有效性，其中，平均换道次数误差率为12.06%，平均交通流量误差率为3.19%。结果表明，该模型可以有效地计算高速公路分合流区的通行能力，同时也可应用于变速车道长度等道路参数设计。在本研究案例中，对广州市北环高速公路岑村立交段进行交通流仿真测试，模拟其道路线型特征、车辆到达情况和交通流运作机制，得到该区段分流区与合流区的通行能力依次为5 456和5 253 pcu/h，该分流区与合流区变速车道长度的优化设计值分别是125和200 m。文中所构建的车流元胞模型可为高速公路分合流区的微观车流仿真和道路参数设计提供科学依据，有利于提升高速公路的服务水平和运营质量。

为解决行驶在超高速公路上的高速智能车与前方低速车辆碰撞的安全问题，用联合仿真的方法研究了车辆制动避撞系统。通过CarSim软件建立车辆动力学模型，并设置前方车辆参数、道路参数和传感器参数，在MATLAB/Simulink中建立基于车间距和车速的控制模型，通过CarSim软件的输入与输出参数接口模块建立信号连接。当前车车速为100、120和140 km/h，智能车车速为140、160和180 km/h时，控制模型通过传感器采集到的实时距离与速度对智能车发出制动减速信号，建立超高速公路行驶车辆紧急制动避撞策略。研究结果表明：当道路附着系数为0.60，超高速公路汽车行驶在平坦的直线路段上进行制动时，最佳轮缸压力为7 MPa，此时，车辆速度为160 km/h时汽车的制动距离为170.3 m，前车以速度100、120和140 km/h匀速行驶，智能车车速分别以140、160和180 km/h制动到与前车车速一样时，所需要的相对距离分别为10.8、10.7和10.5 m。设置路面附着系数为0.60，前车车速分别为100、120和140 km/h，初始轮缸压力为1 MPa，智能车制动减速到与前车车速一样时，智能车前悬距前车后悬距离分别为3.1、3.5和3.8 m，其他条件不变，当初始轮缸压力为3 MPa，智能车制动到与前车车速相同时，智能车前悬距前车后悬距离分别为7.0、7.3和7.7 m。通过搭建的CarSim/Simulink汽车紧急制动避撞控制联合仿真平台，验证了超高速公路制动避撞模型的有效性和准确性，可以提高超高速公路行车的安全性。

为了满足城市道路不确定性交通需求，提高不确定环境下交通信号控制方案的可靠性，针对交通信号控制配时参数优化问题，结合区间优化理论提出了交叉口信号配时参数区间优化模型。首先，采用5 min采集标段确定高峰期交通量区间，并以此交通量区间作为控制系统输入参数；其次，以交叉口机动车平均控制延误区间为目标函数，构建区间值信号配时参数非线性优化模型；再者，以交叉口服务水平为性能目标，利用区间可能度模型对区间值优化模型进行转换，并采用遗传算法求解；最后，运用VISSIM仿真软件分别对北京市典型的三相位与两相位交叉口晚高峰时段进行模拟仿真。结果表明，该配时参数区间优化模型可行、有效。对于交通量波动较大的三相位交叉口，该区间优化方法明显优于Webster方案、鲁棒优化方法、实测数据，平均延误和交叉口通行能力较实测结果的优化程度分别为26.57%与7.07%；对于交通量相对平稳的两相位交叉口，区间优化方法可行，且能达到预期控制效果，但均弱于其他方案。进一步，选取北京市东三环8个交叉口进行信号配时参数区间优化，以高峰时段内5 min采集标段的饱和度和车均延误的波动趋势来分析控制方案的稳定性。分析表明，区间优化方法对各个路口高峰时段间而言都能达到预期控制效果，且更适合于交通量波动相对较大的交叉口，其方案的控制效果更稳定。

圆柱形结构广泛地存在于自然界及工程界中，因粘性流动分离所诱发的涡激振动抑制问题一直备受国内外学者的密切关注。分离板作为常用的被动流动控制装置，其对圆柱形结构涡激振动的影响和抑制的内在机理还尚待开展深入的研究。文中基于升力振子模型和分离涡法（DES），结合异步迭代算法，采用SIMPLE算法和Newmark-\beta法对离散的流体和结构方程进行强耦合的数值求解。数值验证了基于分离涡强耦合算法的准确性，开展了不同约化速度下（）分离板（无因次流向长度L/D=\mathrm{0.5}）对圆柱体单自由度涡激振动的影响研究，讨论分析了分离板对圆柱体尾涡模式、流体力响应、振动响应和频率特性的抑制效果，获得了临界流速。数值研究结果表明：当时，分离板对圆柱结构的涡激振动有显著的抑制作用，圆柱结构的最大振幅降低了约69%，频率锁定区域变窄，同时旋涡发放频率也明显下降，圆柱结构受到的平均阻力系数、均方根阻力系数和均方根升力系数分别降低了约40%、90%和52%；当U^{\mathrm{*}}>\mathrm{10}时，分离板的存在会引起显著的驰振现象，圆柱振幅不断地增大；随U^{\mathrm{*}}的继续增加，剪切层在分离后又重新附着在分离板上，圆柱从水流中吸取能量且其远大于结构阻尼所消耗的能量，振幅继续增加并超过了光滑圆柱的振幅，圆柱振动显著加剧，分离板不能起到抑制圆柱振动的作用。

传统视频压缩编码方法被广泛使用，为了进一步提高压缩性能，基于深度学习的视频压缩编码方法的研究日益受到关注。现有深度学习的视频压缩编码方法基于光流实现运动补偿，在光流对齐过程中会产生伪影现象，降低了预测的准确性。文中提出了深层特征域的运动估计思路，设计了相应的神经网络在深层特征域提取运动信息。在此基础上，提出了多层多假设预测的运动补偿网络，通过在深层特征域、浅层特征域以及像素域3个层次使用多假设预测模块，提升运动补偿的准确性，提高整体的率失真性能。仿真结果表明，文中算法帧间预测结果减缓了伪影现象，视觉效果明显优于光流对齐。同时，文中算法与传统H.264、H.265方法和基于深度学习的单帧参考方法DVC、DVCpro相比，在高比特率和低比特率的情况下均取得了较好的率失真性能。与研究前沿的DCVC方法相比，在率失真性能相近的同时，文中算法减少了约26.8%的编码时间。以H.264编码结果为基准，于相同比特率条件下，文中算法在HEVC测试序列ClassB、ClassD、ClassE上的解码质量分别提升3.73、4.76、2.65 dB。由仿真实验结果可知，文中算法对视频序列进行压缩编码时，提高了运动补偿预测帧的准确度，降低了预测误差，缩短了残差信号压缩编码码流，提升了整体的率失真性能。

针对中大型机械臂拖动示教中迟滞和难以精细化操作、控制困难等问题，提出一种基于位置跟踪器的机器人快速示教系统。首先，位置跟踪器接收端被固定在机械臂末端，对其进行坐标系数学建模；其次，分别推导了机器人基坐标系-末端坐标系和位置跟踪器发射端坐标系-接收端坐标系的变换关系，给出了采用基于四元数的求解位置跟踪器发射端坐标系与机器人基坐标系的变换关系的方法；最后，在标定完成后可将位置跟踪器接收端当成示教笔用于机器人示教工作。根据位置跟踪器接收端坐标系与机器人基座标系的变换关系即可将位置跟踪器接收端的位姿转换成机器人基坐标系下的位姿，无需拖动机器人即可快速完成机器人示教，获取路点信息；此外，位置跟踪器接收端相比机器人末端更轻便小巧。在一些需要在小范围示教场景下，使用位置跟踪器接收端进行示教工作比人工拖动机器人更加方便、高效。在验证测试中，采用大象公司的E系列工业机器人和美国Ascension公司的trakStar位置跟踪器搭建了快速示教系统，分别进行了误差实验和喷涂应用场景下的轨迹示教实验。实验结果表明，基于位置跟踪器接收端位姿计算得到的机器人末端位姿中，旋转角误差绝对值不超过0.8°，平移误差绝对值小于2.5 mm，能够满足实际的机器人快速示教需求。

为了提高面向可疑中继网络的合法窃听性能，增强合法监测中心对通信网络的监管能力，针对由单根天线的可疑节点和多根天线的合法监听者组成的合法监听模型，提出了先窃听后干扰窃听（EJS）、两时隙持续窃听（CES）和先干扰后窃听（JES）3种窃听方案，推导了相应的可疑中断概率、窃听非中断概率和平均窃听速率的闭式表达式。特别地，在EJS和JES方案中，求解了最大化平均窃听速率的优化问题，给出了合法监听者采用单天线发射干扰信号的发射信噪比（SNR）的近似最优解表达式。结合前述3种方案的优势，在合法监听者与可疑节点之间的链路部分可用和全部可用的场景下，设计了基于最大化窃听非中断概率的最优窃听模式选择方案（OEMS），通过比较上述3种方案的窃听非中断概率，选择最高窃听非中断概率值对应的方案作为窃听手段，从而实现最佳的监听性能。仿真结果表明，在合法监听者更靠近可疑中继时，与EJS方案相比，CES和JES方案在低信噪比区域分别具有更高的窃听非中断概率和窃听速率，而且所提的OEMS能达到最优的窃听性能，同时具有更好的场景适应性。在同等条件下，与采用单天线的监听者相比，采用双天线的监听者具有如下优势：为实现持续监听，其干扰信号发射功率可降低15 dB左右；EJS和JES方案的平均窃听速率在低SNR区域最高可提升0.8 bits/（s·Hz）左右。因此，增加合法监听者的天线数量不仅能节省总的发射功耗，还可增强其监听能力。

针对频率选择表面单元的面积大、带宽窄、阻带抑制度不高、低入射角度以及阻带窄的问题，提出了一种基于3层对称叉指微带、两层方形耦合环以及4层介质层组成的三阶超宽阻带小型化单元频率选择表面单元结构。将三阶超宽阻带小型化单元频率选择表面单元中的对称叉指结构等效为电容、方形耦合环等效为电感、介质层等效为分布参数的短截线，得到了具有集总参数和分布参数的混合参数等效滤波电路。通过电路理论计算得到该混合参数等效电路具有三阶切比雪夫带通滤波器的频率响应特性以及超宽阻带的频率特性。采用电路理论计算和电磁仿真软件HFSS相结合设计了三阶超宽阻带小型化单元频率选择表面，理论计算的结果与电磁仿真软件HFSS仿真的结果相吻合，且具有三阶带通滤波器和超宽阻带的频率响应特性曲线。设计的超宽阻带小型化频率选择表面单元尺寸为6 mm×6 mm，厚度为7 mm。加工了41×41单元三阶超宽阻带频率选择表面，并测试了其频率特性。测得频率选择表面的中心频率为2.48 GHz，相对带宽为11.2%，带内插入损耗小于0.5 dB，带内回波损耗大于18 dB，阻带超过55 GHz，从2.8 GHz到55 GHz的频率范围阻带内抑制度大于25 dB，在0°到70°的入射角度内所设计的频率选择表面具有较好的频率稳定性。实测和仿真结果吻合较好，表明了设计方法和三阶频率选择表面结构的正确性。

蒸汽湿度的精确测量对维护汽轮机的稳定性有重大意义，而蒸汽湿度的测量又受水膜厚度的影响。为了解决圆柱腔内壁水膜厚度的测量问题，基于介质加载圆柱谐振腔内谐振频率随介质厚度变化的原理，提出一种用于测量圆柱腔内壁介质厚度的新方法。根据介质加载圆柱波导所满足的麦克斯韦方程组和边界条件，推导了填充双层介质圆柱波导的特征方程。在给定介质厚度的情况下，根据特征方程给出了传播模式的相位常数和波导工作频率间的关系；基于推导的特征方程，建立了圆柱腔内壁介质厚度和谐振频率值之间的关系模型。应用MATLAB软件进行数值求解，得到不同介质、不同厚度下对应的谐振频率。在与数值求解设定的同等参数下，利用HFSS软件仿真分析了双层介质加载圆柱腔对应的谐振频率。将仿真数据和理论计算数据进行对比，结果表明随着介质厚度的增加，两者都呈平行下降趋势，且谐振频率频偏与介质厚度呈线性关系的规律，验证了该方法的可行性。该方法测量的介质厚度没有限制（在半径以内），具有普适性。文中还利用网络分析仪进行了相关实验，并搭建了实用性测量系统，当介质厚度在100 μm以内时，每间隔10 μm所能测得的介质厚度值的间隔约为6.8~7.1 μm，相对测量误差不超过24.6%。通过理论数据与实验数据对比，发现该方法测出的数据更为精确。

针对相关延迟移位键控系统（CDSK）传输效率较差的缺点，设计出一种基于施密特正交降噪改进型多用户多进制相关延迟移位键控（NR-I-MUMA-CDSK）混沌通信系统。该系统在发送端利用施密特正交化产生N组不同的正交混沌序列，将产生的序列分别复制P次，结合多进制信息映射和多载波技术，使每个用户可以携带K个数据比特，并设计将N个用户信息通过N个不同正交混沌信号承载叠加后，在一条载波上进行传输，提升系统的传输速率和能量效率。接收端采用滑动平均滤波器处理信号，使噪声方差由N_{\mathrm{0}}/\mathrm{2}降低至N_{\mathrm{0}}/\mathrm{2}P，减小噪声干扰，进而减小系统误码率。对该系统在加性高斯白噪声（AWGN）信道和Rayleigh衰落信道下分别进行了理论公式推导和系统仿真分析。结果显示，相比CDSK文中系统提高了系统的信息传输速率和能量效率，且信息传输速率随N和K不断提升，同时随着K的增加，平均比特能量减少了接近100%。文中还对不同参数对系统误码率的影响进行仿真验证，结果表明系统误码率在两种信道下，均与P和进制数M成反比，与N和R成正比，与理论公式推导结果一致；同时在Rayleigh衰落信道下对路径数L和不同路径增益下进行仿真，验证了路径数和路径增益对误码率的影响。相较于多种混沌通信系统，文中系统误码率大大降低，且系统误码率随着M的增大而减小，证明了该系统具有很好的理论价值及实际工程意义。

液压阀阀芯附近介质流量变化导致的阀芯振动对锥阀的稳定性和使用寿命有重要影响。为了探究锥阀的三维振动特性，文中提出了一种基于虚拟双目视觉的可视化实验方法，并获得了阀芯振动的图像序列。通过对阀芯轮廓拟合得出了阀芯几何顶点的空间坐标值，提高了阀芯位置的测量精度。通过分析不同出入口压力、弹簧刚度等条件下的阀芯振动特性，发现阀芯振动的空间范围和冲击程度与液压系统运行状况和阀芯结构密切相关。入口压力从3.2 MPa增大至4.4 MPa时，阀芯振动逐渐加剧，离散度增大；预压缩量从14 mm增大至17 mm时，阀芯振动趋于平稳，离散度减小；此外，随着弹簧刚度和阀芯半锥角的增大，阀芯振动的离散度也呈现出先减小后增大的趋势，且其最小值分别在弹簧刚度为2 N/mm和阀芯半锥角为30°时出现。在阀芯振动的沿轴向、正面和侧面3个方向的投影中，侧面径向振动的波形因子大于正面径向的波形因子，而轴向振动的波形因子最小。波形因子的变化趋势与离散度的变化趋势一致，阀芯振动的离散度和波形因子呈正相关关系，且在阀芯半锥角为30°、弹簧刚度为2 N/mm时的波形因子最小。文中研究结果可以为锥阀结构的液压阀的结构设计提供理论支撑，从而提高液压系统运行的稳定性，减小振动对于液压阀的损害。

由于膜片联轴器拥有减振和误差补偿能力，故在船舶多齿轮箱系统中获得广泛应用。然而由于安装误差、系统承载变形和不对称弹性支承等因素的存在，联轴器不可避免地会产生不对中量进而影响齿轮系统的运行。因此，文中提出一种考虑膜片联轴器不对中的齿轮副准静态接触特性计算方法。该方法通过将联轴器不对中模型、啮合错位模型、系统静力学平衡方程和齿面承载接触分析模型（LTCA）相结合构建迭代计算流程，实现联轴器不对中导致的齿轮副非理想啮合状态下的接触特性分析。以船舶多齿轮箱传动系统中的双齿轮箱传动系统为研究对象，研究了联轴器不对中量、负载扭矩对人字齿轮副啮合特性的影响规律。研究结果表明：联轴器不对中对靠近联轴器的人字齿轮副影响较大，使啮合齿面载荷呈非对称分布，齿面出现脱啮区域，远离联轴器的齿轮副则不受其影响。随着不对中量的增加，啮合错位量增大，齿轮副脱啮区域增大，实际接触线长度变小，齿轮副啮合刚度减小。轻载时，齿轮副接触状态对联轴器不对中更加敏感，齿面会产生较大的脱啮区域，啮合刚度曲线发生明显变化。随着扭矩的增大，齿面达到完全接触状态，齿面上无脱啮区域，但由于联轴器不对中力使人字齿轮副左右齿面啮合错位量不对称，所以齿面呈现出偏载的现象。

循环式行星滚柱丝杠副是一种通过多个沟槽状滚柱与丝杠、螺母螺纹啮合的传动机构。文中对循环式行星滚柱丝杠副的工作原理与运动关系进行分析，建立了循环式行星滚柱丝杠副三维模型。将该三维模型导入多刚体动力学仿真软件ADAMS中，设置了合理的虚拟样机连接关系，对其进行动力学仿真分析并提取了角速度、速度、力以及力矩等相关参数。结果显示，滚柱角速度仿真值为28.28 rad/s，滚柱公转角速度为-5.20 rad/s，螺母移动速度为1.98 mm/s，螺母位移为2 mm，上述各值与其相对应的理论值进行对比，发现误差均小于5%，从而验证了仿真结果的正确性；滚柱分别与丝杠和螺母的接触力曲线在螺母螺纹区呈现正弦曲线特性；当负载为5、10和15 kN时，不同负载下同一滚柱与凸轮环凸台之间碰撞力最大峰值分别为113.92、32.31和54.08 N，且同一负载下不同滚柱与凸轮环凸台之间碰撞力最大峰值的波动区间与上述数值范围相近，故滚柱与凸轮环凸台之间的碰撞力峰值不受负载大小影响；滚柱与保持架之间的碰撞力矩随负载的增大而增大；循环式行星滚柱丝杠副在传动过程中，滚柱角速度在螺母无螺纹区开始出现突变，最大突变的位置在滚柱与凸轮环凸台接触处。文中相关研究对优化循环式行星滚柱丝杠副整体性能具有一定的参考意义。

软体机械臂具有天然的柔顺性，作为末端执行器可以实现传统刚性机械臂难以实现的功能，例如可以轻松实现柔性抓取和柔性运动等，而且其对人体友好，在人机交互上具有高度的安全性。文中提出了一种软体机械臂的遥操作以及末端力反馈系统，并基于运动学模型和力反馈方法对其进行控制研究，建立了弯曲模型、伸长模型和力反馈模型，提出了控制方法和控制流程。操作人员通过操作手柄，实现了对位于另一物理空间的软体机械臂的遥操作控制，不仅能控制软体机械臂向任意方向弯曲，还可以控制其在曲率不变的情况下伸长。其中软体机械臂由3个周向均匀布置的波纹管构成，末端力反馈效果通过手柄内部的气动元件实现。该手柄是一种新型主手结构，包括手柄A和手柄B，分别控制软体机械臂的弯曲和伸长，且手柄B具有一定的力觉临场感。文中对提出的系统进行了实验验证，证明了软体机械臂在弯曲、伸长、力反馈阶段的功能，并配备皮肤模型验证软体机械臂作为末端执行器在超声波检测场景下的功能，实验数据表明，软体机械臂末端压力达7 N，力反馈控制循环时间在1 s左右。文中所建立的系统一方面发挥了软体机械臂的柔顺性，另一方面还增加了其远程控制的功能，并且带有力觉临场感，在未来可广泛应用在远程医疗、按摩等领域。

为满足液压机械臂在复杂环境下高精度的作业要求，需使其具备一个精确的力测量系统。由于液压机械臂工作环境复杂且末端接触负载大，力传感器容易受到破坏，因此，针对液压机械臂无末端力传感器的末端力精确感知的难题，以3自由度液压重载机械臂为研究对象，提出了基于关节力矩补偿的液压机械臂末端力软测量方法。本研究通过有限傅里叶级数模型设计激励轨迹，并采用递推最小二乘法辨识机械臂动力学参数。以非线性摩擦力矩模型代替库伦粘性摩擦模型，提升机械臂动力学模型精度。建立神经网络关节力矩补偿模型，减小不确定因素对液压机械臂动力学模型精度的影响。搭建AMESim/Simulink联合仿真模型，设计液压机械臂末端运行三角形轨迹，验证了本研究提出的动力学模型精度较高。分别在液压机械臂末端的水平方向和竖直方向施加500 N的恒力负载和0~500 N的变力负载，在恒力负载下，水平方向和竖直方向的末端力软测量精度分别为4.84%、2.79%；变力负载下，水平方向和竖直方向的末端力软测量精度分别可达5.73%、4.81%。通过与未优化前的末端力软测量精度对比，验证了本研究提出的基于关节力矩补偿的液压机械臂末端力软测量模型可有效提高末端力软测量的精度。