针对电机电磁噪声分析中主要关注径向电磁力而忽略电磁力分量，造成分析精度不准确的问题，对某8极24槽车用永磁同步驱动电机进行电磁仿真分析，得到电机磁场以及电磁力分布. 在电机定子模型上分别单独加载径向电磁力和综合加载径向、切向及轴向三向电磁力，对比分析电磁噪声. 采用边界元法计算电机电磁噪声，通过试验验证仿真分析的准确性. 建立电机参数化结构模型，分析不同定子槽口宽度和磁体圆角半径对径向和切向电磁力以及电磁噪声的影响. 结果表明，切向电磁力对电磁噪声有一定程度的影响，且加载径向、切向及轴向电磁力的电机定子模型更加真实可靠；合理减小定子槽宽和磁铁圆角半径可以有效降低电机电磁噪声.

针对传统相似性方法在提取健康指标和相似性匹配上存在的不足，提出结合自编码器神经网络的基于多时间尺度健康指标相似性的预测方法（AE MTS-HI）. 采用自编码器从状态监测数据中提取表征发动机退化状态的健康指标，降低提取过程非线性信息的损失. 将测试退化轨迹长度的波动纳入考量，针对性地设计多时间尺度的健康指标进行相似性匹配. 这不仅可以克服单一时间尺度匹配导致的精度限制，而且可以提高预测的鲁棒性. 在涡扇发动机的公开数据集上验证所提方法的性能. 结果表明，利用该方法能够显著提升剩余使用寿命（RUL）的预测精度，为预知维护提供有力支撑.

为了提升自动驾驶汽车对周边环境的感知能力，提出优化DeepSort的前方多车辆目标跟踪算法. 采用Gaussian YOLO v3作为前端目标检测器，基于DarkNet-53骨干网络训练，获得专门针对车辆的检测器Gaussian YOLO v3-vehicle，使车辆检测准确率提升3%. 为了克服传统预训练模型没有针对车辆类别的缺点，提出采用扩增后的VeRi数据集进行重识别预训练. 提出结合中心损失函数与交叉熵损失函数的新损失函数，使网络提取的目标特征有更好的类内聚合以及类间分辨能力. 试验部分采集不同环境的实际道路视频，采用CLEAR MOT评价指标进行性能评估. 结果表明，与基准DeepSort YOLO v3相比，跟踪准确度提升1%，身份切换次数减少4%.

提出一种改进的多类别单阶检测器（SSD）算法. 借鉴特征金字塔算法的思想，将Conv4-3层的特征与Conv7、Conv3-3层的特征进行融合，同时增加融合后特征图每个位置对应的默认框数量. 在网络结构中增加裁剪-权重分配网络（SENet），对每层的特征通道进行权重分配，提升有用的特征权重并抑制无效的特征权重. 为了增强网络的泛化能力，对训练数据集进行一系列增强处理. 实验结果表明，改进后的算法在VOC数据集（07+12）上的检测效果良好，平均精度均值为80.4%，比改进前的算法提高了2.7%；在COCO数据集（2017）上的平均精度均值为42.5%，比改进前的算法提高了2.3%. 所提算法能够准确检测出不小于16×16像素的目标.

针对传统车联网（IoV）数据易被篡改、访问控制不够灵活的问题，提出基于区块链和带权密文策略属性基加密的车联网数据安全共享方案. 该方案由路侧单元共同维护区块的生成、验证和存储，实现分布式数据存储，保证数据不可篡改；基于属性对链上数据进行访问控制，保证只有授权的访问者才能访问数据内容；针对车联网场景下多实体、多角色的数据共享需求，通过挖掘车联网数据访问角色间属性权限的关联关系，构造基于多属性的层级访问策略制定方法，简化访问控制策略的复杂度. 实验分析表明，该方案能够实现对车联网数据的安全存储与灵活访问控制，所构建的层级访问策略制定方法能够有效降低车辆的计算和传输开销，满足车联网场景下多实体、多角色的访问需求.

针对无人机通过视觉对地面动态目标跟踪过程中视角固定易丢失目标，以及在着陆过程中由于成像畸变严重、画面不稳定导致定位精度差的问题，提出随动视觉跟踪的跟踪控制策略和基于视觉联合磁引导的获取无人机高精度相对位姿的方法. 在跟踪过程中，设计新型信标图案供无人机进行视觉识别获取目标的方位，识别速度可以达到5 ms/帧，通过随动视觉跟踪完成实时跟踪. 在着陆过程中，在动态目标上设置磁源，利用无人机检测磁场特性并通过BP神经网络解算相对位置；在信标图案内设置平行线特征，用于近镜头时辅助视觉解算相对角度. 在获取无人机相对位姿后，进行相应的运动控制即可完成着陆. 实验结果表明，跟踪过程稳定可靠，抗干扰能力强；着陆精度高，着陆误差小于2 cm.

针对水质数据在时间和空间维度上的复杂依赖关系，提出基于图神经网络（GNN）的地表水水质预测模型. 该模型采用GNN建模地表水水质监测站点在空间上的复杂依赖关系，使用长短时记忆网络（LSTM）建模水质指标序列在时间上的复杂依赖关系，将编码结果输入到解码器中得到预测输出. 实验结果表明，与时间序列分析方法、通用回归方法和一般深度学习方法相比，该模型能够实现23.3%、26.6%和14.8%的性能提升.

为了提高RGB-D相机同时定位与地图构建（SLAM）系统在弱纹理场景下的定位精度和鲁棒性，提出快速的基于点线特征的SLAM方法. 在非关键帧的追踪过程中，基于描述子进行点特征匹配，基于几何约束进行线特征匹配；当插入新的关键帧时，计算线特征描述子以完成关键帧间的线特征匹配，并利用线特征三角化算法生成地图线. 通过降低线特征匹配过程运算量来提高SLAM系统的实时性. 此外，利用线特征的深度测量信息构造虚拟右目线段，并提出新的线特征重投影误差计算方法. 在公开数据集上的实验结果表明，与ORB-SLAM2等主流方法相比，所提算法提高了RGB-D SLAM系统在弱纹理场景下的定位精度；与传统点线特征结合的SLAM方法相比，所提算法的时间效率提高了约20%.

针对现阶段数据和特征决定睡眠分期模型的分类精度上限的问题，提出深度卷积神经网络模型. 在模型主体构建方面，并行卷积网络可以自动学习原始信号的时域特征和频域特征，特征融合网络通过空洞卷积和残差连接进行多特征融合，分类网络基于融合后的特征进行睡眠分期. 利用生成少数类过采样技术（SMOTE）减少类别不平衡对分类效果的影响，结合两步训练法对模型进行优化. 实验使用Sleep-EDF数据集的原始单导脑电信号（Fpz-Cz通道）对模型进行20折交叉验证，得到总体精度和宏F₁分别为86.73%和81.70%. 提出的深度卷积模型在没有任何先验知识的情况下，对脑电信号进行端到端的学习，分类准确率优于传统的深度学习模型.

为了延长微型涡喷发动机燃烧室的使用寿命，针对燃烧室壁面高温区进行全覆盖气膜冷却研究. 在KJ-66微型涡喷发动机试车实验的基础上，比较实际燃烧工况下，排布方式和燃烧室外环的扩张孔对气膜冷却效果及燃烧室整体性能的影响. 结果表明，在实际微型涡喷发动机模型中，顺排的平均综合冷却效率低于叉排，但对壁面的综合降温效果优于叉排. 随着扩张孔出口直径的增大，气膜冷却效果逐渐改善，但会影响燃烧室出口温度分布的均匀性. 由于燃烧室后排冷却孔的影响，二次流射入主流会发生偏转，提升了气膜的冷却效果. 整体而言，全覆盖气膜冷却在实际燃烧工况下对燃烧室壁面有着很好的冷却作用，扩张型气膜孔能够有效改善燃烧室外环的气膜冷却效果.

为了实现电传动装甲车用轮毂电机的高性能控制，开展先进的矢量控制方案研究. 为了获得良好的转矩、转速动态性能，采用转矩控制模式，设计基于全阶滑模观测器的电磁转矩估计方法. 基速以下，驱动系统采用最大转矩电流比（MTPA）控制策略，当转速大于基速时，结合轮毂电机的控制需求，提出并设计新颖的恒转矩前馈结合电压反馈的电流补偿弱磁控制方案. 基于90 kW内置式永磁同步电机（IPMSM）开展实验研究. 结果表明，所设计的转矩观测器能够保证较高的观测精度，误差基本小于5 N·m；电机转矩的跟随性能较好，动态误差小于5%；电机能够由MTPA运行模式平滑过渡到弱磁模式，严格按照所规划的弱磁路线运行. 在运行过程中，轮毂电机的转矩控制性能良好，转速响应快，能够满足电传动车辆的控制需求.

为了降低集成式三端口DC-DC变换器多功率路径的控制环路间的耦合程度、优化动态性能，将双Buck/Boost与LCL谐振型双有源桥通过共用原边全桥开关单元集成到一起，提出新型三端口DC-DC变换器及其解耦控制方法. 该变换器实现了开关器件的复用，提高了功率密度；采用PWM+双移相控制，可以实现3个端口间传输功率的灵活控制；利用LCL谐振特性实现基波功率因数为1的功率传递. 本研究分析该变换器的工作原理、控制方式与谐波特性，并且根据基波分析法提出简单、有效的解耦控制方法，可以有效降低多功率路径间的耦合程度，提高系统动态响应能力；搭建400 W的实验样机，进行控制方式对比试验、典型工作模式切换试验、解耦控制对比试验，验证该变换器的可行性及所提解耦控制策略的解耦效果.

阐述外肢体机器人（SRLs）的研究背景和研究意义. 介绍外肢体机器人的概念，将外肢体机器人按照功能分为辅助操作外肢体与辅助支撑外肢体. 针对不同结构类型与结构柔性的2类外肢体机器人总结研究现状. 就外肢体机器人人机一体化特性带来的结构轻量化、安全性、人机协作、抗干扰能力四方面对外肢体机器人的研究要点进行分析. 对外肢体机器人未来的发展趋势进行总结与展望.

为了探究影响液态金属磁流体发电机空载电压的因素，建立发电通道三维流动模型. 采用计算流体力学（CFD）技术，研究发电通道入口速度、磁感应强度、通道宽度、通道高度、液态金属类别对空载电压的影响. 考虑哈特曼层电流回流现象，通过添加绝缘块，对发电通道装置进行结构改进. 从改进后的磁流体速度分布和电流密度变化两方面，分析空载电压优化机理. 结果表明：空载电压与入口速度、磁感应强度、通道宽度成正比，与通道高度无明显关系，但是通道宽度越大，空载电压相对误差越高；高密度、低电导率的液态金属会降低空载电压. 发电通道改进前，空载电压的相对误差为12.3%；改进后的发电通道，空载电压比改进前提高13.3%，相对误差降至0.6%.

作为平板结构钙钛矿太阳能电池的电荷传输层，金属氧化物薄膜对器件性能有重要影响. 系统性概述平板结构钙钛矿太阳能电池对金属氧化物薄膜形貌、电学、光学、化学及热等物理特性要求，并对目前在高效钙钛矿太阳电池制备中最有前景的金属氧化物电子传输层及空穴传输层材料特性及代表性工作进行总结. 针对大多数金属氧化物迁移率低、表面缺陷多及能级匹配差的问题，分析元素掺杂、表面改性、复合薄膜设计等手段解决的相关进展. 总结目前金属氧化物薄膜沉积技术现状及优缺点，探讨今后薄膜沉积技术发展、改进方向. 对低温沉积金属氧化物薄膜在柔性器件方面的应用进行展望.

针对汽车制动系统用滚珠丝杠副的振动检测技术进行研究. 根据汽车制动系统用滚珠丝杠副的结构、尺寸和运动特征，提出振动检测方法，研制振动检测设备；基于运动学得出滚珠丝杠副在螺母旋转条件下的滚珠公转角速度、自转角速度及滚珠通过反向器频率的表达式；以某电动助力制动系统用滚珠丝杠副为试验对象，在螺母旋转驱动以及不同转速条件下测量丝杠沿轴向和径向的振动. 通过分析振动幅值的时频分布特征，发现被测丝杠副在滚珠通过反向器频率及其倍频附近具有较大的振动幅值. 采用一倍频程均方根(RMS)评价汽车制动系统用滚珠丝杠副的振动水平，得到滚珠丝杠副的振动能量在不同转速条件下的倍频程分布特征.

针对现有的垃圾图像分类模型实时性能差和分类精度低的问题，提出基于改进MobileNet v2的垃圾图像分类方法，构建以MobileNet v2为核心的轻量级特征提取网络. 通过调整宽度因子降低模型的参数量；在模型中嵌入通道和空间注意力模块，增强网络对特征的细化能力；设计多尺度特征融合结构，增强网络对尺度的适应性；利用迁移学习的方式优化模型参数，进一步提高模型精度. 实验结果表明，算法在自建数据集上的平均准确率为94.6%，分别高于MobileNet v2、VGG16、GoogleNet、ResNet50、ResNet101模型2.0%、3.4%、3.2%、2.3%、1.2%；所提算法在2种公共图像分类数据集CIFAR-100和tiny-ImageNet中均取得不错表现；模型参数量仅为0.83 M，体积约为基础模型的2/5，在边缘设备JETSON TX2上的单次推理耗时68 ms，实现了推理速度和预测准确率的提升.

通过模拟燃煤电厂中NH₄Cl氛围，研究NH₄Cl如何影响飞灰沉积引起受热面热流密度变化. 实验采用竖式炉系统模拟锅炉尾部烟道，油循环系统控制温度，探针收集积灰，实时监测探针内外表面温度，获得探针受热面热流密度，将NaOH，Mg(OH)₂，Ca(OH)₂作为脱除剂，研究3种碱性氢氧化物对烟气中NH₄Cl的脱除效果. 研究发现，NH₄Cl对灰分的黏附能力较弱，受热面热流密度降低主要由NH₄Cl析出形成的沉积层引起. 在3种脱除剂中，Ca(OH)₂能够改善探针顶部热流密度降低，将热流密度降低率缩小到3.61%；NaOH能够改善探针底部热流密度降低，将降低率缩小到6.46%；Mg(OH)₂虽然能够减少探针顶部热流密度降低，但会引起探针底部热流密度降低加剧.

设计柔性可穿戴式膝关节保护外骨骼，用于实现人体运动过程中膝关节负载减重及行走助力功能. 根据人体生物力学特点，使用固体各向同性材料惩罚（SIMP）模型与有限元分析设计柔性外骨骼膝关节，该柔性关节在行走运动支撑期具有刚性，能够减轻膝关节体重负载，在摆动期柔性较强，能适应人体生理关节运动特性，不对膝关节造成额外载荷. 在柔性可穿戴式膝关节外骨骼结构的基础上，配套设计行走助力模块，研究相应的助力控制方法可以实现步行助力. 性能测试实验表明，单侧膝关节保护外骨骼最大能减轻110 N的膝关节负载，外骨骼结构自身质量为639 g，减重比大；带行走助力模块的外骨骼系统质量为4.8 kg，能实现步行运动的助力功能.