为了提升建筑冷热电联供（CCHP）微网灵活性并减少负荷波动，开展建筑湿负荷参与日前需求响应的效果和日内预测时域的自适应调节方法研究. 在日前阶段，构建包含建筑湿负荷的冷负荷需求响应模型；在日内阶段，提出基于预测负荷方差的自适应预测时域模型预测控制（MPC）方法. 在日前阶段，分析分时电价下包含湿负荷的冷负荷需求响应对总经济成本和蓄能水罐蓄冷量的影响；在日内阶段，分析采用自适应预测时域MPC方法对计算时间、成本和各类设备工作状态的影响. 结果表明，考虑湿负荷的冷负荷需求响应降低了日前阶段成本7.75%；在日内阶段，自适应预测时域MPC方法不仅能够平衡计算时间和成本，还能够增加蓄能量和平滑燃气内燃机出力.

为了经济高效地回收超临界CO₂布雷顿循环（SCBC）的余热，分别采用卡琳娜循环（KC）和有机朗肯循环（ORC）作为底循环，设计了SCBC/KC及SCBC/ORC这2种系统方案. 对2种方案系统进行参数分析并利用NSGA-Ⅱ多目标遗传算法对联合循环系统进行多目标优化计算，将优化结果与SCBC系统性能进行比较，突出联合循环系统的性能优势. 参数分析结果表明：2种联合循环系统热力性能均存在最佳压比；升高底循环膨胀比有助于提升系统热力性能；提高底循环涡轮机进口温度有助于改善系统?经济性能. 对比结果表明：优化后的SCBC/KC系统热效率和?效率较优化前SCBC系统分别升高了9.27%和8.69%，?经济成本仅升高了0.92%；SCBC/ORC系统热效率和?效率较优化前SCBC系统分别升高10.73%和10.08%，?经济成本升高了1.87%. 通过比较分析可知，SCBC/KC系统更经济，而SCBC/ORC系统更节能.

在物联网中，传感器及时、准确地数据传输是决策单元获得有效数据决策（如估计、推断或控制）的保障. 为了减小估计失真，决策单元同时使用多个数据包并利用最佳线性无偏估计量（BLUE）进行联合估计. 以决策信息年龄（AuD）和均方误差（MSE）分别度量系统决策时刻信息的时效性和失真，提出2种决策方案，研究所提方案的信息时效性与失真性能. 在固定数量数据包的决策方案中，监测中心每收到固定数量数据包后进行一次估计；在固定时间间隔的决策方案中，监测中心每隔固定时间间隔进行一次估计. 通过调度系统的决策过程来最小化平均AuD和平均失真的加权和，实现系统的时效性和失真的关系平衡. 仿真结果表明，通过优化系统决策过程，所提方案可以实现在提升系统时效性的同时减小估计失真.

为了探究隧道周围砂土地层在支护压力减小过程中的变形破坏机理，利用能够进行岩土大变形分析的物质点法（MPM）对该过程进行数值模拟. 研究隧道周围土体的剪切带特征、土拱效应、MPM地面沉降槽形态以及支护压力与地层位移间的关系；验证该数值方法研究隧道诱发变形的可靠性. 对比预测结果与已有试验和理论表明，MPM能够准确预测出隧道支护压力降低引起的地层变形和极限支护压力，并且可以得到地层整体失稳及坍塌后的变形行为. 在此基础上，分析隧道埋深比和砂土内摩擦角对变形过程中土拱效应强弱、极限支护压力和地层变形的影响.

针对高速无人驾驶车辆运动控制过程中轨迹跟踪精度和稳定性难以同时保障的问题，提出综合前馈-反馈及自抗扰控制(ADRC)补偿相结合的横向控制算法. 通过车速和道路曲率信息计算前馈稳态前轮转向角，将质心侧偏角引入航向偏差，以车辆航向角偏差和侧向偏差作为参考量进行反馈控制，通过前馈-反馈控制提升瞬态轨迹跟踪性能. 设计自抗扰控制器，通过扩张状态观测器对未建模动态和内外界干扰进行估计，通过将后轮侧偏角控制在参考值附近来补偿前轮转角，提升无人驾驶车辆的转向稳定性和控制器的鲁棒性. 不同工况下的仿真结果表明，利用该方法可以保证高速无人驾驶车辆稳定地跟踪期望路径行驶，轨迹跟踪偏差较小，对车辆参数变化和外界干扰具有较强的鲁棒性.

为了实现对艰险山区铁路桥隧工程技术接口关键要素的协调优化控制，将多属性效用函数与“三一”要素转化结构结合，构建技术接口的关键要素均衡优化模型. 分析质量、进度、成本、安全要素间的关系，将它们的关联性以函数形式量化，并利用“三一”要素转化结构确定关键要素间的“主附”维度，构建艰险山区铁路桥隧工程技术接口的关键要素均衡优化目标函数. 基于技术接口对关键要素的作用机理，利用ANP确定均衡优化函数的决策偏好系数，采用基于偏好向量引导的高维目标协同进化算法（ASF-PICEA-g）求得均衡优化模型的最优解，并在整体模型的最优解下得到各关键要素的较优解. 以藏木特大桥与安拉隧道为例，对其技术接口构建均衡优化函数并进行优化分析，结果验证了构建的均衡优化函数的合理性以及ASF-PICEA-g在求解该模型方面的有效性.

为了提高激光位移传感器在工业机器人末端坐标系下的标定精度，提出基于双目视觉的激光位移传感器标定方法. 该方法通过双目视觉技术重建激光光束投影在平面上的光斑位置，利用手眼标定参数将光斑位置转换至机器人末端坐标系，同时利用最小二乘方法将光斑拟合成光束直线，获得机器人末端坐标系下的传感器光束方向及零点位置以完成标定. 该方法可同时标定机器人末端上的多个激光位移传感器，无须采用有精度要求的辅助工件标定，具备精度高，鲁棒性强优势. 基于标准球的精度评价实验结果显示，在3倍标准差范围内该方法标定后的激光位移传感器测量精度范围为0.038 6±0.025 8 mm，满足机器人加工要求.

考虑到实际的图结构往往是有噪的，可能包含实际不存在的边或者遗漏节点间实际存在的部分边，提出可微分相似度模型（DSM）. 通过挖掘节点间隐藏关系增强节点嵌入，以提高节点分类的准确度. DSM基于普通图神经网络方法（GNN）得到各节点的基础表征，根据节点表征相似度为目标节点选出相似节点集合，结合相似节点集合的基础表征对目标节点进行嵌入表征增强. 在数学上，DSM 是可微分的，可以将 DSM 作为插件与任意 GNN 相结合，以端到端的方式进行训练. DSM具有挖掘隐藏连接关系的能力，能促使GNNs学习到更具辨识性和鲁棒性的节点表征. 基于最常用的多个公开的节点分类数据集，开展实验验证. 结果表明，将已有GNNs与DSM结合能显著提升分类准确度，其中GAT-DSM相对GAT在数据集Cora和Citeseer上分别取得了2.9%、3.5%的提升．

提出基于改进RT-DETR的复杂天气下铁路异物检测算法FRP-DETR. 引入特征互补映射模块（FCM）与Pzconv单元，通过构建浅层空间细节与深层语义信息弥补单一尺度特征表达的局限性，两者协同增强小目标和边缘目标的感知能力；引入铁路感知调制融合模块（RMFM），基于自适应通道注意力与空间调制机制，增强模型对铁路场景关键语义信息的响应能力；以风车状卷积（PSConv）替代原始下采样模块，通过多方向非对称填充与分离卷积强化边缘纹理提取. 基于SaMam风格迁移方法，将晴天铁路异物图像迁移至雨天、雾天、雪天等场景，构建了包含4种天气条件的铁路异物检测数据集. 实验结果表明，相比原RT-DETR-R18模型，所提方法在mAP@0.5和mAP@0.5:0.95上分别提升了1.65个百分点和3.4个百分点，参数量降低63.5%，推理速度达到88 帧/s，实验结果验证了FRP-DETR在复杂天气下的铁路异物检测任务中兼具高精度、轻量化与实时性优势.

为了提高一维频率域航空电磁的反演精度，将机器学习方法应用于航空电磁数据的反演中，提出基于多输出最小二乘支持向量回归（MLS-SVR）的一维频率域航空电磁端到端反演方法. 对不同地电模型进行正演计算，获得样本数据集；搭建MLS-SVR模型框架，输入端为归一化后的垂直磁场分量，输出端为地电模型参数；利用网格寻优和K-折交叉验证进行调参；利用MLS-SVR模型进行反演. 试验结果表明，利用MLS-SVR可以准确地反演出各地电模型参数，与单输出支持向量回归(S-SVR)和多输出支持向量回归（M-SVR）算法相比，该反演方法的精度更高，实测数据反演表明了该方法的有效性.

为了实现磁流变（MR）阻尼器高可靠性和高精度的阻尼力跟踪控制，克服基于逆向动力学模型的前馈控制易受模型误差和外界干扰影响的问题，提出结构简单、实现容易的无模型前馈/反馈复合控制(MFFFFBC)方法. 利用磁流变液减振器阻尼力连续可调的特点，将磁流变阻尼器控制器前一时刻的控制量进行采样保持作为前馈控制器，以避免建立复杂的磁流变阻尼器逆向动力学模型. 利用期望阻尼力与实际阻尼力之间的跟踪误差信号构建反馈控制器对前馈控制量进行实时修正，利用饱和函数对控制电压进行限幅，以避免控制电压高频振荡. 试验结果表明，在MFFFFBC控制下输出电压连续光滑变化，与经典的基于Heaviside阶跃函数的控制相比，采用本研究所提出的控制策略，黏性阻尼力和摩擦阻尼力的跟踪误差分别减小了21.98%和26.64%.

针对实际工况中，谐波传动的柔轮的实际变形与线性假设变形存在一定偏差的问题，利用ANSYS Workbench进行多体接触有限元分析，探究柔轮的结构参数对柔轮有限元径向变形的影响规律和敏感度. 结果表明：齿宽、壁厚、筒长、波发生器与柔轮杯底距离等参数都对柔轮径向变形有一定程度的影响，其中波发生器与杯底的距离对柔轮径向变形影响程度最大，敏感度最高，其次是齿宽和筒长，壁厚对柔轮径向变形的影响程度最小. 基于柔轮的有限元变形，采用改进运动学法和柔轮精确转角关系设计无公切线双圆弧齿廓，并结合MATLAB参数化编程对柔轮齿廓进行三维修形，对仿真实体模型进行有限元分析，结果表明：有限元法设计修形的柔轮最大应力比未修形时减小925 MPa，比线性法设计修形减少144 MPa，有限元法设计修形的柔轮齿各截面的周向应力也低于线性法设计修形.

为了探究涡轮叶片内部肋通道的流场特性与换热机理，设计不同角度的带肋通道实验模型. 采用流动显示实验与粒子图像测速实验，对通道的典型截面流场进行统计平均特性分析与非定常分析. 结果表明，当扰流肋与流向的夹角为60°~90°时，减小夹角能够降低扰流肋对流体的阻挡作用，增大扰流肋后方旋涡的纵向范围与强度. 减小夹角使第1个肋区间的回流强度先增大后减小，第2个肋区间流体的纵向冲击强度增大. 斜肋结构能够提高主流流体与肋间流体的雷诺应力峰值，增强肋间扰动强度，提升通道的换热特性. 减小夹角可以提升流场的速度振荡幅值与振荡频率，提高通道的换热效率. 减小夹角可以增大流体沿肋向流动的能量与能量波动频率，使得旋涡在向后脱落的过程中更易于与靶面进行能量交换.

针对相关滤波方法容易受到背景干扰导致跟踪漂移的问题，提出自适应上下文感知图像跟踪方法. 为了减少背景干扰，选取离目标位置远的高响应区域为自适应上下文区域，赋予该区域自适应的低响应值. 根据上下文区域与目标区域响应的相对差值，给上下文区域自适应的惩罚因子，使得该算法具有更好的鲁棒性. 该算法在OTB2013、OTB2015及Temple-Color128标准数据集上都展现了优秀的跟踪性能，OTB2015的重叠率精度达到61.53%，超过大部分已有的优秀算法，特别是在背景混叠及部分遮挡的情况下有着更卓越的表现. 该算法的平均跟踪速度为24.5帧/s，实时性较好.

针对输电塔的扭转效应，提出顺线路方向扭转响应和扭转等效风荷载的理论计算方法，分析扭转模态和相干函数对扭转响应的影响，进行气弹模型风洞试验以验证计算结果的准确性，给出同时考虑扭转与平动的风振系数计算公式. 结果表明：所提出顺线路方向扭转响应计算方法与风洞试验结果非常接近，计算方法的准确性得以验证；扭转响应计算中应同时考虑水平向与竖直向的相干函数；顺横担方向来流时的扭转响应理论计算结果小于风洞试验值，原因是此时杆件间的遮挡效应产生特征湍流；塔身的扭转放大系数可忽略，横担的扭转放大系数不可忽略，最大值为1.1.

针对调制识别依赖人工提取的经验特征、识别准确率低的问题，提出基于相位星座图和矢量轨迹图融合聚类的智能识别算法.通过对接收信号进行滤波、定时同步预处理，恢复出较理想的基带信号，将信号的波形数据转化为星座图和矢量轨迹图特征. 利用深度学习（DL）将调制识别转换成图像的分类问题，将所提取的特征通过2路并行输入的轻量级残差结构网络，开展分层学习和特征融合训练，完成对目标调制方式的识别. 仿真实验表明，基于融合特征的识别结果优于目前的基于高阶累积量、星座图和波形数据的识别结果，当信噪比（SNR）高于2 dB时，对MPSK（调制的阶数为 2、4、8）、MQAM（调制的阶数为16、64）、MAPSK（调制的阶数为16、32）这7类调制的识别率可以达到95.14%.

变换器在老化不均或者布局偏差的情况下，容易出现同一桥臂上管与下管热应力不一致的问题，为此提出基于死区移位调整的上、下桥臂热均衡新方法. 在线监测绝缘栅双极型晶体管（IGBT）导通电压，基于IGBT导通电压与结温之间的映射关系推算IGBT的实时结温，并判断同一桥臂上下管的温度差异. 当上下桥臂热应力差异超过阈值时，通过微调死区的位置来调节上桥臂和下桥臂的有效导通时间，主动调控上下桥臂的功率损耗分布，从而在不影响系统总损耗的情况下，使温度较低的桥臂损耗增加，温度较高的桥臂损耗减少，从而提高变换器中功率器件热应力一致性，提升系统可靠性. 理论分析和实验结果表明，所提方法不会影响系统效率，对输出性能也没有显著负面影响. 在典型工况下，调整后上管与下管之间的平均温度差降低了约14%，有效提升了上下桥臂热应力一致性.

采用高速摄像机拍摄水滴撞击加热亲水管壁的动态过程，研究在不同撞击速度（韦伯数）和壁面温度下，液滴撞击后出现的液膜反弹和中心射流现象. 不同于液滴撞击常温亲水管壁，液滴撞击加热亲水管壁后会反弹. 在曲率比（液滴直径与管外壁直径的比值）为0.15，撞击速度为0.47~1.40 m/s，壁面温度为20~305 ℃的条件下，观测到“回缩?反弹”“铺展?反弹”和“破碎?反弹”3种反弹形式，总结其发生条件. 壁面温度是决定液滴撞击后能否发生反弹的关键因素，壁面温度和韦伯数均对“破碎?反弹”的产生有显著影响. 从重力、惯性力和气化反作用力角度分析产生快速“铺展?反弹”现象的原因. 分析中心射流形成原因，发现增加壁面温度和韦伯数有利于不完全中心射流的形成.

以非稳态斜槽颗粒流为切入点，利用离散元方法再现颗粒流在离心超重力场中的运动机制，以量化科里奥利效应对岩土体动力过程的影响.利用已发表的离心试验数据验证数值模型的可靠性；从宏观和细观尺度系统量化非稳态流中模型布置方向、斜槽倾角、超重力、斜槽底面粗糙度等试验参数对科里奥利效应的影响规律. 结果表明，在不同模型布置方向下，科里奥利力会大幅改变颗粒流的流态，科里奥利效应与斜槽倾角以及斜槽底面粗糙度正相关，但是科里奥利效应对超重力不敏感.研发抵消科里奥利效应的试验手段是岩土体动力灾变超重力离心模拟领域亟须解决的技术瓶颈之一.

针对基于深度强化学习的交通信号控制方法存在难以及时更新交叉口信号控制策略的问题，提出基于改进深度强化学习的单交叉口交通信号控制方法. 构建新的基于相邻采样时间步实时车辆数变化量的奖励函数，以及时跟踪并利用交叉口交通状态动态的变化过程. 采用双网络结构提高算法学习效率，利用经验回放改善算法收敛性. 基于SUMO的仿真测试结果表明，相比传统控制方法和深度强化学习方法，所提方法能明显缩短交叉口车辆平均等待时间和平均排队长度，提高交叉口通行效率.