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.

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.

针对单模态特征提取存在的模态特征异质性难以保留问题和跨模态特征融合存在的特征冗余问题，基于跨模态Transformer，提出新的多模态情感分析模型（MTSA）. 使用长短时记忆(LSTM)与多任务学习框架提取单模态上下文语义信息，通过累加辅助模态任务损失以筛除噪声并保留模态特征异质性. 使用多任务门控机制调整跨模态特征融合，通过层叠Transformer结构融合文本、音频与视觉模态特征，提升融合深度，避免融合特征冗余. 在2个公开数据集MOSEI和SIMS上的实验结果表明，相较于其他先进模型，MTSA的整体性能表现更好，二分类准确率分别达到83.51%和84.18%.

为了实现城市高架桥或高速公路改扩建工程超大规模盖梁的装配化、快速化施工，提出由钢板和超高性能混凝土（UHPC）制作的外壳及现浇核心混凝土（NC）组成的新型UHPC-NC组合盖梁.为了探究外壳UHPC和钢模板厚度对受力性能的影响，对不同UHPC和钢板厚度进行参数分析. 分析结果表明，在自重作用下，外壳的刚度受UHPC和钢板厚度及其比例的共同影响. 当张拉预应力和浇筑混凝土时，UHPC和钢板越厚，外壳的受力性能越好，但是经济性会降低，建议采用UHPC厚70 mm，钢板厚6 mm的方案. 为了验证该方案的可行性和安全性，设计1∶2.5的缩尺模型，开展静力加载试验. 结果表明，新型UHPC-NC组合盖梁的受力性能好，安全储备较高，可以为盖梁的装配化施工提供参考.

为了提高同步整流Boost变换器空载、轻载的工作效率，针对同步整流Boost变换器空载、轻载时存在的功率回流问题，分析该状态下电路的工作波形与工作特性. 根据电路工作特性，提出能够准确识别功率回流状态并关断同步整流开关管的功率回流抑制策略. 为了保证策略的精度与效率的优化，引入递推最小二乘法（RLS）和核密度估计（KDE），减少了电感误差和采样误差对策略精度的影响. 搭建1 kV·A航空静止变流器仿真和实验平台进行验证. 仿真和实验结果表明，该控制策略对功率回流的识别精度高，能够显著抑制回流功率，提高了电路空载和轻载效率.

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.

为了准确预测周围车辆的换道意图，提高自动驾驶车辆的安全性与可靠性，提出基于Transformer和图注意力神经网络（GATv2）的时空联合换道意图预测模型. 采用对称指数平均滤波对NGSIM原始数据进行平滑处理，利用差分方法重新计算速度和加速度并去除异常值，通过建立车辆八邻域，对目标车辆及周围车辆的数据进行统一化处理，为模型训练验证提供基础. 使用Transformer多头注意力挖掘时序依赖关系，利用GATv2进行每个时间步车辆间的交互关系量化，构建基于时空特征与多车交互关系的Transformer-GATv2换道预测模型. 实验表明，相较于其他基准模型，所提出的模型在准确率、召回率和F₁分数等指标上均具有明显优势，达到98.04%的预测精度，证明模型具有较好的换道意图预测精度和提前预测能力. 将该模型部署于六自由度驾驶模拟器与CARLA联合仿真平台，开展模型在环测试，验证了模型在实际场景下的可用性.

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.

针对无人机视角路面病害检测中上下文信息丢失、多尺度病害共存以及细节还原不足等问题，构建基于动态核感知的路面病害检测模型，DKP-YOLO. 为了缓解复杂场景裂缝形态多变与上下文信息易丢失的问题，提出轻量化裂缝上下文模块，该模块通过异构并行深度可分离卷积与动态特征融合机制增强特征区分度. 针对复杂背景与多尺度病害的挑战，设计路面病害感知模块，利用并行多尺度卷积与双重注意力机制提升多尺度病害感知能力. 为了克服传统卷积难以建模长程依赖和对微小目标响应不足的局限，提出大核感知特征融合模块，通过整合超大感受野卷积与通道-空间注意力捕捉全局上下文关系. 为了减少上采样过程中细节丢失与语义模糊，在颈部网络引入轻量级动态上采样算子. 在UAV-PDD2023数据集上的实验表明，本研究模型在显著提升检测精度的同时，实现了模型复杂度的有效降低. 与基线模型相比，本研究模型在轻量化和检测性能上取得更好的平衡，更适合无人机视角路面病害目标检测.

多模态推荐通过融合图像与文本信息提升推荐性能，但仍面临模态噪声干扰与用户偏好刻画不足2大挑战. 针对上述问题，提出面向去噪与用户偏好建模的多模态推荐模型（DPRec）. 模型构建多模态双重去噪机制，在频域对信号级噪声进行自适应滤除，同时引入基于ID引导的门控单元抑制语义级冗余信息，从而提升模态特征表达质量与稳定性. 在结构建模方面，引入物品-物品图与用户-物品图以刻画高阶关联关系，增强多模态语义传播能力. 在偏好建模方面，设计用户动态偏好推断机制，融合长期兴趣表示与上下文信息，对不同模态分配自适应权重，实现个性化表达更新. 同时结合对比学习策略约束协同行为表示与偏好表示在统一语义空间内对齐，增强特征一致性与表示鲁棒性. 实验结果表明，DPRec在4个公开数据集上优于基线方法，NDCG@20平均提升约4.22%.

自动驾驶仿真平台在自动驾驶系统的研发、测试与验证过程中发挥着至关重要的作用. 系统综述了当前主流自动驾驶仿真平台的分类与关键技术路径, 包括环境建模、传感器模拟、车辆动力学建模、感知算法测试、V2X通信、云仿真等方面, 重点分析合成数据生成、低成本算法训练、跨域迁移能力、平台可扩展性等核心挑战与研究进展, 分析具体的基于计算机视觉和人工智能的自动驾驶仿真技术，展望了该技术的发展趋势. 随着生成式AI、神经渲染、多模态学习等新兴技术的发展, 仿真平台正向高真实感、可交互、闭环式验证方向演进, 逐步形成数据生成、算法训练、性能评估的全流程闭环. 未来, 仿真平台将在提升自动驾驶系统的泛化能力、加速产品部署进程以及构建标准化测试验证体系等方面持续发挥支撑作用.

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.

针对船舶部件装配精度检测过程中难以精准分割多样几何形态组立点云的问题，提出多重几何特征驱动的点云分割方法（GeoFD）. 该方法充分挖掘点云内在几何属性，设计融合几何位置编码与快速点特征直方图描述符的双流特征，分别在局部与全局尺度构建鲁棒的特征表征. 引入基于最优传输理论的加权线性组合机制，以几何驱动方式实现更合理、可解释的上下文信息融合. 最终采用基于相似度匹配的分割头完成部件语义推理. 基于现场采集的船舶组立点云数据开展实验，结果表明，GeoFD的交并比结果达到89.2%，优于多种主流点云分割模型，并展现出对几何结构敏感、泛化能力强的优势，验证了其在船舶装配精度检测中的有效性与潜力.

针对无人机(UAV)航拍图像检测任务中存在的密集小目标特征混淆导致漏检率高的问题，在YOLOv11的基础上提出基于多尺度特征聚合的航拍图像检测算法FDL-YOLO. 设计基于频率动态卷积的特征提取模块C3k2-FDCN，通过动态调整卷积核频率响应特性，增强对小目标高频细节特征的敏感度. 使用动态自适应尺度融合模块，重构特征金字塔结构并新增160×160高分辨率特征图，实现跨尺度特征的自适应深度融合. 在网络输入端引入LoG-Stem层，增强输入图像边缘特征和强化目标轮廓信息. 在检测头前端构建浅层细节融合模块，通过通道空间双重注意力机制缓解密集目标场景下的特征混淆. 采用基于依赖图的结构剪枝策略，在保留关键特征通道的前提下优化模型参数，实现检测精度与轻量化部署的平衡. 在VisDrone2019数据集上的实验结果表明，利用改进后的算法，准确率提升5.9%，召回率提升8.2%，mAP50提升8.6%~47.2%，参数量下降了70%. 该算法能够有效应对无人机航拍图像目标检测任务中的挑战.

为了探究冲击载荷下岩石破碎机理及其碎片统计特性，采用离散元法（DEM）与Tavares破碎模型，系统模拟不同长径比（1.0~2.0）和尺寸（直径30~50 mm）石灰岩试样的落锤冲击破碎过程，并采用Image J图像处理技术定量统计碎片数量、粒度分布及形状指数. 研究发现，增大长径比与尺寸显著提高了破碎能阈值，导致法向力峰值延迟、幅值降低，并延缓整体破碎进程；碎片等效粒径与筛分粒径分布曲线重合度低，表明碎片普遍呈片状、棒状等非规则几何构型；低长径比（1.0）与小尺寸（直径30 mm）试样产生的碎片圆度更低、棱角更突出，表面粗糙度更大. “几何参数-破碎响应-碎片形貌”定量关联模型可为冲击防护结构设计、爆破参数优化及堆石料级配形貌控制提供理论依据与调控路径.

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.

从驱动方式的角度综述水下机械手的发展现状，讨论动力学建模、运动控制及自主智能化在水下机械手作业中的关键作用，分析末端执行器从刚性向柔性演化的趋势，总结现有水下机械手在结构设计、动力学模型、自主智能控制等方面存在的问题. 动力学建模、运动控制及自主智能技术作为实现水下机械手作业的关键技术，旨在应对作业环境的复杂性和不确定性. 具有自主作业与精确运动控制能力的智能水下机械手在现代海洋工程、深海探索以及海洋资源开发中展现出广阔的应用前景.

现阶段的交警手势识别方法难以在保持高识别准确率的同时实现轻量化部署，且交警手势具有变化细微、使用场景复杂的特点，为此提出面向自动驾驶的轻量化交警手势识别方法. 基于YOLOv8n算法，设计高效自适应权重下采样模块，取代主干网络部分标准卷积，捕捉位置差异，减少参数量与计算量. 设计C2f-G模块，充分利用局部和上下文特征，提高复杂背景下的识别准确率. 在颈部网络引入三重注意力机制，全面捕捉细粒度特征信息. 在中国交警手势数据集上进行验证，与基线模型相比，所提方法的参数量减少44.0%，平均精度均值提升3个百分点，检测速度达294帧/s. 所提方法有效解决了复杂环境下交警手势动态识别的问题，在快速、高精度识别的同时，实现模型轻量化，显著减小了部署难度.

通过直接数值模拟研究不同韦伯数下马蹄涡与自由界面之间的相互作用. 采用分段线性界面重构方法结合体积分数法，求解不可压Navier-Stokes方程，并引入连续表面力模型，对韦伯数0.24~0.84范围内的流动过程进行模拟. 通过对流场中总动能、耗散率、总螺旋度及表面能的演化进行定量分析，揭示了韦伯数对涡环与自由界面相互作用的影响. 在低韦伯数情况下，表面张力占主导地位，相界面保持紧凑的环状结构，涡量场稳定且螺旋度几乎不变；在高韦伯数下，惯性力主导，界面经历显著的拉伸、断裂和重联过程，涡结构发生破碎，动能衰减加速，出现明显的能量耗散峰值，螺旋度持续减小. 研究结果揭示了韦伯数在涡环与界面作用的能量传递与耗散机制中具有重要作用，可为多相流界面动力学特性提供理论支撑，并为跨界面航行器设计这类工程应用提供指导.

旨在系统阐述卤化物钙钛矿前驱体溶液在成膜过程中的流体动力学行为，构建可用于调控溶质输运、蒸发动态与结晶演化的统一理论框架. 通过流变测试、动力学分析与典型涂布工艺的数值模拟相结合的方法，表征溶液在黏性流动、界面铺展与蒸发固化阶段的速度分布和浓度迁移特征，并借助粒子成像测速及界面追踪技术，实现对流场结构、蒸发前沿位置与晶体取向的协同观察. 结果表明，溶剂体系、剪切条件与界面性质是决定溶质分布与结晶路径的关键变量；适度调控蒸发梯度和界面能有效抑制咖啡环效应. 综上，建立了贯穿溶液工程、工艺调控、界面调节与结构表征的系统化机制框架，能为实现高均匀性、低缺陷的钙钛矿薄膜提供可预测、可设计的调控路径，并为溶液法加工钙钛矿光电材料的可调控制造奠定理论基础.