时间敏感网络（TSN）作为新一代以太网技术，因其能够保障时间敏感流量的低延迟和低抖动传输而在工业控制、车载网等领域发挥着越来越重要的作用。基于信用的整形（CBS）技术作为TSN关键整形技术之一，通过预留带宽保障了音视频桥接（AVB）流量的确定性传输。现有基于网络演算的带宽分配方法基本上未考虑路由对AVB流量可调度性的影响，并且在网络规模较大时带宽分配结果差且求解时间长，因此，文中提出了一种基于链路负载均衡的AVB流量带宽分配方法：首先采用链路负载均衡的路由算法为每一条AVB流量计算最优路径；然后基于流量路径和网络演算分析了各交换机出端口流量的到达曲线和服务曲线，从而获得各端口流量的最坏转发时延；最后建立了带宽分配的优化目标及约束，采用启发式算法对带宽分配进行求解，并在求解过程中对带宽参数配置进行了优化。实验结果表明，与现有基于网络演算的带宽分配方法相比，基于链路负载均衡的AVB流量带宽分配方法可以使AVB流量的可调度性提升15~45个百分点，优化参数配置可以使带宽求解速度提升1倍以上且得到更优的带宽分配结果，能够很好地应对大规模动态变化的TSN网络。

人体软组织的含水量高达65%，所以超声波在人体软组织中传播的衰减小、致病风险低且干扰范围有限，在体内通信具有优势。然而，超声人体信道具有密集多径特性，经过反射和折射多条路径到达接收端的信号交叠在一起会产生多径干扰，影响通信可靠性。现有研究通过发射极短脉冲的超声波来避免多径交叠及其带来的干扰，但大方向角的超宽带超声探头难以实现，实际探头产生的脉冲宽度不够小，在接收端会产生多径交叠，对信号判决产生的干扰不能忽略。为了研究体内多径干扰的分布特性及其对宽带超声人体通信的影响，文中利用k-Wave仿真工具包对超声人体信道进行三维建模，然后通过仿真实验获得信道冲激响应，分析多径时延分布的统计特性并进行曲线拟合，根据接收端的判决机制估算人体信道的多径干扰，推导了直接序列扩频超声波宽带体内通信的误比特率下界，并通过蒙特卡罗实验验证了这个误比特率下界的有效性。实验结果表明，信噪比较低时多径干扰不能忽略，调整扩频码长可改善通信性能。

5G网络的可用带宽是影响实时视频业务的关键要素之一，但如何在低延时实时视频业务下完成准确预测依旧是个难题。传统可用带宽预测算法通常依靠业务层的数据指标，根据发包策略完成预测。但此类算法在网络频繁变化的复杂场景下会出现预测滞后问题，严重影响了用户的接收视频质量。为解决此问题，文中提出了一种基于跨层多维参数的可用带宽预测算法，该算法综合考虑了业务层、物理层、网络层等的相关数据指标，并通过多个维度参数提升无线网络带宽探测的准确性。文中采用深度强化学习作为模型框架，针对不同的运动场景，通过跨层多维度的数据模型学习实现离线预测和在线预测的融合。同时，将网络丢包率、图像质量评估和端到端时延等链路影响因素作为约束条件，以实现预测模型在传输过程中的实时调整和优化。在半物理平台上的实验结果表明：文中所提算法的预测性能优于传统的预测算法，预测曲线与实际曲线的拟合程度高达95.8%以上；相比于单层预测算法，所提算法在步行、驾驶场景下的丢包率分别降低了47.3%和30.9%，接收视频质量提升了12%。

智能反射面辅助索引调制（RIS-IM）系统作为智能电磁环境下的潜在传输方案，但目前相关研究仅考虑单用户直接发送M阶调制信号场景，若要面向未来无线通信连接海量用户，需结合多址技术对相同资源下更多用户接入场景进行讨论。非正交多址接入（NOMA）技术通过主动引入干扰，对时频资源块进行功率域复用以连接更多用户，实现资源高效利用。文中基于NOMA提出了一种智能反射面辅助索引调制（RIS-IM-NOMA）系统，以实现RIS-IM系统的多用户接入。该系统利用智能反射面提升接收信号质量，并选择最佳发送天线、传递索引信息，通过NOMA将相同时频资源分配给更多用户，以提高频谱效率。在接收端采用贪婪检测方法进行信号检测，并对误码率理论上界进行推导及分析，针对NOMA带来用户间干扰造成的误码率性能下降提出了改进方案。对系统频谱效率进行理论分析，针对用户间频谱效率公平性问题，提出了一种功率分配方式。仿真结果表明：增加反射元件个数可有效降低系统误码率，所提功率分配方式可有效保证系统公平性，从而验证所提方案的有效性。

为了提高计算或通信资源的利用率，减少能源的消耗，文中在经典的连续时间动态输出反馈控制的基础上，针对一类非周期采样和随机测量噪声下的Lipschitz非线性系统，提出了一种基于事件触发脉冲观测器的输出反馈控制方法。首先，通过设计只依赖于系统离散测量输出与辅助变量的事件触发机制，构建了一种新型事件触发脉冲观测器，而后通过构造由原系统与观测误差系统组成的增广系统，发展拟周期离散化Lyapunov函数方法，建立了增广闭环系统均方意义下最终有界的稳定性判据，该判据揭示了采样周期、噪声强度和事件触发参数对系统性能的影响机理；然后，通过联合设计方法，将求解原系统的输出反馈控制器与观测误差系统的观测器增益问题转换为求解一组基于增广系统的线性矩阵不等式（LMI）可行解问题，以解决随机测量噪声下无法分离设计控制增益与观测增益的难题；最后，在Matlab平台上，以连杆机械臂系统为例分析所提控制方法的性能。实验结果表明，文中所提方法能够有效地减少系统状态的传输次数，降低通信/计算资源的消耗，解决了存在随机测量噪声的非线性系统镇定问题，从而验证了所提方法的有效性。

无人驾驶汽车在跟踪避障控制过程中，被控对象具有非线性特征且被控参数多变，线性模型及固定的无人驾驶车辆数学模型难以保证车辆在复杂环境下的安全性和稳定性，并且无人驾驶离散化控制过程增加了控制难度。针对此类问题，为提高无人驾驶汽车实时控制跟踪轨迹的精度，同时降低整个控制过程的难度，文中提出了一种基于蒙特卡洛-深度确定性策略梯度（MC-DDPG）的无人驾驶汽车避障跟踪控制算法。该算法基于深度强化学习网络搭建控制系统模型，在策略学习采样过程中采用优秀的训练样本，使用蒙特卡洛方法优化网络训练梯度，对算法的训练样本采取优劣区分，使用优异的样本通过梯度算法寻找最优的网络参数，从而增强网络算法的学习能力，实现无人驾驶汽车的更优连续控制。在计算机模拟环境TORCS中对该算法进行仿真实验，结果表明，应用MC-DDPG算法可以有效地实现无人驾驶汽车的避障跟踪控制，其控制的无人驾驶汽车的跟踪精度及避障效果均优于深度Q网络算法和DDPG算法。

在仓储物流领域中，自动导向搬运车系统（AGVS）具有可靠性程度高、机动灵活等特点，但其工作环境复杂度的增加也提升了路径规划的难度。针对复杂环境下AGVS路径规划的低效且易冲突问题，文中提出了一种基于分层分布式框架的改进AGVS路径规划算法。首先，为提高算法在路径规划过程中的搜索效率，对传统A ^*算法的评价函数进行改进，并将双向Floyd算法与改进A ^*算法融合，以增加路径平滑度，最终得到AGVS全局最优路径；然后，建立AGVS运动学模型，将全局最优路径中关键节点作为临时目标点，通过调整机器人初始位姿、优化评价函数，在各临时目标点间使用DWA算法完成AGVS局部路径规划；最后，引入AGVS协同规划策略，通过对AGVS分配任务优先级实现AGVS间运动的统一调度，降低移动机器人之间发生冲突的概率，以提高AGVS路径规划算法的鲁棒性。Matlab仿真实验结果表明：提出的改进算法在简单环境和复杂环境下均可以生成AGVS无碰撞路径，在复杂环境下，文中改进算法规划的AGVS路径长度相比传统A ^*算法缩短2.26%；AGVS运动过程中，机器人线速度和角速度始终保持在0.6~1.2 m/s和-0.4~0.4 rad/s区域内，符合机器人运动学特性。

随着城镇化和旧城改造进程的推进，我国建筑废弃物的产生量与堆存量日益增长，废弃黏土砖占建筑废弃物总量的50%~70%。有研究发现：再生砖粉具有作为辅助性胶凝材料的潜力，但会导致水泥基材料的力学性能显著降低。为探究粒径对再生砖粉活性与水泥水化动力学的影响，文中采用高能球磨制备了不同粒径的再生砖粉，表征了再生砖粉的物理化学性质与水化活性，分析了再生砖粉粒径对再生砖粉-硅酸盐水泥体系水化过程、微观结构和力学性能的影响，并基于Krstulovic-Dabic模型获取体系的水化动力学参数，实现水化进程的量化评价。结果表明：随再生砖粉粒径的减小，硅铝矿物晶格畸变的程度变大、表面结合能降低，导致其水化活性提高；水化早期再生砖粉主要起物理填充作用，可加速再生砖粉-硅酸盐水泥体系的早期水化，提高结晶成核与晶体生长→相边界反应→扩散过程转变时的水化程度；随再生砖粉粒径的减小，火山灰反应的开始时间提前且程度增高，最终使掺入30%小粒径再生砖粉水泥的后期强度超过纯水泥的强度，为再生砖粉在水泥基材料中的高效应用奠定基础。

水泥工业是高耗能产业，在水泥熟料烧成过程中使用矿化剂是一种有效的节能方法。而以固体废弃物作为矿化剂还可变废为宝，实现其资源化利用。文中以硫铁尾矿作为矿化剂，研究了1 350、1 400和1 450 ℃煅烧温度下，以SO₃计掺量为0、1.5%、2.0%和2.5%的硫铁尾矿烧制硅酸盐水泥熟料，并采用热分析、X射线衍射（XRD）、偏光显微镜等分析了其对水泥熟料煅烧过程、矿物组成、岩相结构和物理性能的影响。研究结果表明：以SO₃计掺量为2.0%时效果最好，在此掺量下，水泥熟料中f-CaO含量由1.84%降至1.18%，可以显著改善生料的易烧性；掺入硫铁尾矿能降低生料中CaCO₃分解的起始温度和峰值温度，并在低温下形成含硫硅酸二钙（2C₂S·CaSO₄）和硫铝酸钙（4CaO·3Al₂O₃·SO₃）两种过渡相，使液相出现温度降低了35 ℃，可以促进熟料矿物的形成和发育，具有明显的矿化作用；掺入硫铁尾矿煅烧所得的水泥熟料性能良好，其养护3 d、28 d的抗压强度分别为33.1和61.8 MPa。

疲劳破坏是机械结构的主要失效形式，而依据试验数据获取高精度的S-N曲线，是开展机械结构疲劳寿命预测的前提。但疲劳试验数据往往展示出较大的分散性，采用概率疲劳寿命（P-S-N）曲线进行应力循环关系的描述更为恰当。为了克服现有经典机器学习模型在材料疲劳数据分析中仅能给出疲劳寿命的确定值而无法定量其分散性的局限性，文中提出了一种基于贝叶斯神经网络（BNN）模型的金属材料P-S-N曲线估计方法。首先将传统神经网络模型的权重参数视为随机变量，采用贝叶斯参数估计方法，根据训练样本对权重参数的后验分布进行估计；然后，考虑到已有后验分布估计方法容易低估权重参数的不确定性程度，文中引入了一种基于α散度的黑盒（BB-α）算法，对权重参数进行后验估计；最后，采用BNN模型对2524-T3铝合金、2024-T4铝合金和S420MC钢的疲劳数据进行了分析。结果表明：BNN可以作为一个有效、稳健的模型，用于疲劳数据的拟合和不确定性量化；基于BB-α算法的BNN模型，可以更加准确地给出疲劳数据的不确定性量化结果。

在低速大扭矩内曲线液压马达工作转速朝着极低转速（最低可达0.2 r/min）发展时，其核心摩擦副之一的滚柱-柱塞副由于低转速时难以建立润滑油膜而极易导致摩擦副磨损失效。因此，在滚柱-柱塞副之间通常设置钢背-铜粉-自润滑材料的三层轴瓦结构，以提高摩擦副的低速润滑能力。但内曲线液压马达通常需要承受较大负载，如何设计高承载能力的三层复合轴瓦成为内曲线液压马达设计的难点。三层复合轴瓦各层材料的厚度分配会直接影响轴瓦受载下的最大应力，进而影响内曲线液压马达的承载能力和使用寿命。为探究三层轴瓦各层厚度对复合轴瓦整体承载能力的影响规律，文中对三层复合轴瓦进行受力分析，得到了三层材料厚度与自润滑层最大等效应力的映射规律，提出了一种适用于内曲线液压马达滚柱-柱塞副的低应力三层复合自润滑轴瓦厚度分配方案，并针对一款最大工作压力为31.5 MPa的内曲线液压马达设计了三层轴瓦厚度分配方案（其自润滑层厚度为0.2 mm、铜粉层厚度为0.3 mm、钢背层厚度为1.0 mm），将采用该方案的三层复合轴瓦安装在液压马达上进行了马达性能测试。试验结果表明，该厚度分配下轴瓦承载能力满足内曲线液压马达最大工作压力的要求。

在煤矿、食品和水下等应用中，低速大扭矩高水基液压马达具有高比功率和介质友好性的优点。但目前高水基液压马达仍保持液压油马达的配流结构不变，仅替换工作介质，将液压油替代为高水基乳化液。然而，传统配流盘结构使用弹簧力压紧，保证密封，但在低速、高压和高水基工况下，配流盘磨损严重，从而产生严重泄漏。针对高水基乳化液驱动系统，文中提出了一种由阀、轴承和五星轮组成的阀配流机构，马达的进排液过程通过配流阀控制，而配流阀的启闭由五星轮驱动控制；然后，对比分析了偏心轮、凸轮和五星轮配流机构的配流规律及优缺点，发现五星轮配流结构可减小顶杆应力集中并解决了顶杆自旋卡紧现象；最后，利用AMESim仿真验证了五星轮配流结构的优越性，还制备了样机并进行性能实验。结果表明：在不同转速（10~90 r/min）和压力（5~21 MPa）下，柱塞腔内的压力可迅速建立；与传统配流盘机构相比，21 MPa、90 r/min高水基工况下阀配流机构的泄漏量仅为0.15 mL/min，显著提高了马达容积效率。

调节阀流道内流动状态直接影响其服役寿命和系统工作稳定性，为了探究调节阀内部三维流场的分布特性，通过二维粒子图像测速（2D-PIV）装置获取三维坐标系下不同切面的流场特征，利用插值计算其余节点的流场信息，实现调节阀流场的三维重构。实验结果表明：三维重构速度场与二维速度场整体呈一致趋势，油液在调节阀节流口处由于节流效应形成对冲射流，射流汇合后在阀芯头部下游形成高速的整体喷射；阀芯顶端区域由于两侧冲击射流的合并会产生一定的油液回流现象；整体流道速度随着拍摄平面外移均呈逐步下降的趋势，上游流道速度平稳下降到一定值后保持稳定，节流口附近速度呈先升高后下降的趋势且变化幅度较大，壁面阻力以及剪切力的存在使得近壁面速度保持平稳。下游区域速度呈同心圆分布，从湍流变为有序流动。仿真结果表明，三维重构流场与理论计算结果基本一致，最大重构误差为9.5%，出现在节流口处的高速流区域。实验重构结果与仿真重构结果具有高度相似性，流动平缓区域的重构精度较高。本研究可为优化调节阀结构和改善空蚀性能提供参考，也可为微小流道三维流场测量提供借鉴。

螺纹副和齿轮副同步啮合是行星滚柱丝杠传动的典型特征。为揭示齿轮副啮合激励以及滚柱绕丝杠轴线公转产生的惯性力导致螺纹副动载荷波动的规律，文中提出了一种考虑惯性力和齿轮副啮合激励的螺纹副动载荷分布计算方法。首先，根据圆柱碰撞理论、能量法和时变弹簧模型分别求解齿轮副啮入激励和时变啮合刚度激励，基于行星滚柱丝杠螺旋曲面方程求解滚柱-丝杠及滚柱-螺母接触侧静态接触力；然后，以滚柱为研究对象进行受力分析，依据螺纹副变形协调条件获得考虑齿轮副啮合激励的螺纹副动载荷分布规律，并与螺纹副动态接触有限元模型的计算结果进行对比，以验证理论模型的正确性；最后，分析惯性力及齿轮副啮合激励对螺纹副动态接触力大小及动载荷分布的影响。结果表明：惯性力导致滚柱-螺母侧的动态接触力大于滚柱-丝杠侧；考虑齿轮副啮合激励时，滚柱-丝杠侧的螺纹接触力随着螺纹数量的增大而减小，而滚柱-螺母侧的螺纹接触力随着螺纹数量的增大而增大；齿轮副啮合激励导致滚柱-丝杠及滚柱-螺母侧的螺纹接触力随着时间的变化发生相同规律的波动。

循环式行星滚柱丝杠副作为行星滚柱丝杠副的衍生机构，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。为了研究循环式行星滚柱丝杠副的随机振动疲劳特性，文中基于疲劳失效理论，建立了该传动机构的有限元模型，并进行了动力学分析和疲劳寿命预测。首先，根据材料应力-循环寿命（S-N）曲线和Miner线性疲劳累积损伤理论，利用疲劳分析软件对循环式行星滚柱丝杠副进行疲劳分析，得到了接触区域的疲劳结果云图和各节点的损伤值；然后，基于建立的4种疲劳寿命预测模型，将得到的解析解与仿真损伤值进行对比。结果表明：循环式行星滚柱丝杠副在3 960 Hz下引发的共振对其结构造成的损伤最大；循环式行星滚柱丝杠副在相同激励频率条件下的最大接触应力和最小疲劳寿命的区域相同；循环式行星滚柱丝杠副谐响应分析应力峰值和疲劳分析功率谱密度峰值的对应频率相同。该研究可为循环式行星滚柱丝杠副设计与抗疲劳优化提供理论指导。

导电滑环刷丝的工作性能对卫星的整体能源安全与在轨寿命有着至关重要的影响。为了保证信号和电流的实时传递，需要对刷丝角度进行控制。本研究通过有限元法的理论分析，建立了电刷板和刷丝的三维模型；结合显式动力学和隐式静力学的有限元模拟方法，确定了刷丝最佳的角度成型方式，完成了刷丝角度成型与回弹的有限元模拟；提出了一种基于有限元针对刷丝角度回弹过程的测量方法，并对刷丝回弹角的仿真值与理论值进行了对比分析。结果表明：与单侧偏转板和双侧短夹持板相比，双侧长夹持板对刷丝角度成型的作用方式最佳；刷丝的回弹角度与成型角度呈正相关，刷丝的成型角度越大，刷丝成型后的回弹变形值越大；刷丝成型角度在120°以上时，由于残余应力过大，所以刷丝材料很可能发生破坏。为了防止刷丝在发生弹塑性变形时其材料左侧根部发生破坏，应将夹持板左侧夹紧面尽量贴近刷丝左侧根部位置，对刷丝根部增加约束，以保证刷丝角度成型的质量；刷丝回弹角度的最大相对误差约为2°，但平均误差值在1°左右，总体回弹趋势基本一致，可以很好地表示出刷丝回弹角度的变化规律。