在强冲击、强辐射、极高温等极端恶劣的工作环境下，机械设备的故障模式复杂多样，获得充足且有效的故障数据变得非常困难甚至难以实现，以致故障诊断的准确性受限，后续检修维护方案难以有效制定。针对这一问题，提出了一种多判别器辅助分类器生成对抗网络的数据增强算法。通过设置3个判别器、1个生成器并添加独立的分类器，构建了新的辅助分类器生成对抗网络模型。针对在该模型训练中存在的不稳定性问题，通过引入Wasserstein距离构造新的损失函数，并采用稳定性更具优势的单边软约束正则化项替换原有的L2梯度惩罚项来解决模型崩溃问题；在此基础上，采用高效通道注意力机制来进一步提高模型的特征提取能力。将所提出的模型应用于扩充机械设备故障数据集，辅助深度学习智能诊断模型的训练。多个故障数据集扩充实验表明，与现有模型相比，新模型所生成数据的质量更高，故障诊断的准确率也得到进一步提高，因此具有较高的应用价值。

熔融沉积成形（fused deposition modeling, FDM）3D打印需要将打印喷头加热至材料所需温度后才能开始打印。由于单喷头FDM型3D打印机的打印效率较低，以及其加热系统的滞后性较大且稳定性差，使得整个成形过程既耗时又浪费资源，且成形件的质量不高。为解决上述问题，结合打印材料物理性质和化学性质的差异性，提出了一种基于遗传算法-模糊PID（proportional-integral-derivative，比例-积分-微分）的温度控制方法，以实现对双喷头FDM型3D打印机加热方法的控制，并建立温度控制系统的MATLAB/Simulink仿真模型，以验证所提出的控制方法的可靠性。仿真和实验结果表明，与传统PID控制、模糊PID控制相比，遗传算法-模糊PID控制的响应时间缩短了36.03%和32.45%，调节时间缩短了28.06%和20.99%，具有响应速度快、调节时间短、超调量小和控制效果稳定等优势。研究结果可为复合材料的双喷头FDM 3D打印提供参考。

由于轴向柱塞泵的非对称结构特性，其输出压力和输出流量存在脉动特性，对液压系统的输出稳定性和可靠性造成影响，因此提出了一种基于多目标遗传算法的斜盘式轴向柱塞泵低脉动结构优化设计方法。首先，通过CFD（computational fluid dynamics，计算流体动力学）仿真分析方法，对轴向柱塞泵上/下死点位的压力-流量脉动的产生机理进行了分析；其次，对阻尼槽结构参数对轴向柱塞泵输出压力-流量脉动的影响规律进行了分析，构建了阻尼槽结构的多目标优化模型；最后，求解了低脉动阻尼槽结构。优化后的结构参数：阻尼槽半径为2.21 mm，阻尼槽长度为10.32 mm，阻尼槽错配角为16.54°。优化后压力脉动率为0.59%，相比于优化前的0.75%降低了0.16%，脉动幅值为0.25 MPa；优化后流量脉动率为12.02%，相比于优化前的5.61%降低了43.59%。研究结果为轴向柱塞泵低脉动结构的优化设计提供了有效的理论支持和实践指导。

内齿式回转支承兼有滚动轴承的回转支承特点和齿轮啮合传动特点，在联合载荷作用下其动态性能的影响因素众多，容易出现轮齿磨损或断齿、套圈滚道磨损和运行精度变差等问题。综合考虑钢球与内外套圈滚道、保持架兜孔的动态接触作用及内齿圈轮齿间的啮合传动作用，建立了内齿式回转支承参数化多体接触动力学模型。分析了沟道曲率半径、保持架兜孔孔径、初始接触角和轮齿变位系数等关键设计参数对回转支承齿轮啮合力、1号钢球与N1滚道的接触力、内齿圈质心轴向和径向振动位移的影响规律。在此基础上，采用试验设计（design of experiment，DOE）方法，对内齿式回转支承的关键设计参数进行全因子试验设计及计算，获得了多参数影响下回转支承的动态性能。结合线性加权法，运用统一量纲法和权系数法构造新的多目标优化函数，提出了回转支承动态性能的多变量多目标优化设计方法，得到回转支承的轮齿啮合力下降了49.27%，1号钢球与N1滚道的接触力下降了29.6%，内齿圈质心轴向振动位移减小了5.41%，内齿圈质心径向位移减小了15.88%，回转支承的性能得到了优化。研究结果为回转支承的动态设计提供了参考。

针对绞磨机辅助拉尾绳装置的轻量化问题，结合装置的刚度和强度要求，提出了一种基于响应面法的优化设计方法。通过对绞磨机辅助拉尾绳装置进行参数化建模和静力学分析，将辅助拉尾绳装置的关键结构尺寸作为设计参数，以整体质量最小为目标函数、最大等效应力和最大变形量为约束条件，采用中心复合设计法建立响应面模型，并对响应面的拟合程度和设计参数的灵敏度进行分析。基于响应面模型迭代寻求最优解集，以获得辅助拉尾绳装置的最优设计参数。经优化设计后，辅助拉尾绳装置的质量减小了29%，且工程验证表明，辅助拉尾绳装置整体轻便高效且工作可靠，达到了预期的应用效果，由此验证了所提出的优化设计方法的可行性和有效性。研究结果可为同类型工程装备的结构优化设计与实际应用提供理论支撑和技术指导。

为提升车门的轻量化水平与性能，采用“材料—结构—性能”一体化集成方法设计铸铝一体化车门。基于构建的铸铝一体化车门有限元模型，以车门的厚度为设计变量，采用径向基函数（radial basis function, RBF）神经网络近似模型和二阶响应面近似模型并分别结合二代非支配排序遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ, NSGA-Ⅱ）、多目标粒子群优化（multi-objective particle swarm optimization, MOPSO）算法以及多岛遗传算法（multi-island genetic algorithm, MIGA）对车门的下沉刚度工况位移、上扭转刚度工况位移、下扭转刚度工况位移、一阶弯曲模态频率、一阶扭转模态频率和质量进行确定性优化设计。在此基础上，考虑材料及加工制造等不确定性因素，对确定性优化解的质量水平进行6Sigma可靠性分析与优化。结果表明，二阶响应面近似模型与MOPSO算法的优化组合方案实现了车门的最佳轻量化，RBF神经网络近似模型与MOPSO算法的优化组合方案实现了车门下沉刚度工况位移的最小化。上述2种组合分别实现了车门轻量化与安全化的设计目标。研究结果可为车身零部件的优化设计提供参考。

为了解决磁流变阻尼器对外部电源的过度依赖以及避免其断电失效的风险，设计了一种结构简单、可实现振动能量采集的磁流变阻尼器。该阻尼器由基于磁流变效应的减振装置和基于电磁感应原理的发电装置组成。首先，基于磁路欧姆定理建立了电磁感应发电装置的振动能量采集数学模型；其次，应用MATLAB软件进行发电装置发电性能分析，研究了装置发电性能与结构设计变量之间的关系；接着，采用COMSOl软件对2种不同永磁体组结构的发电装置进行了电磁仿真分析与对比，重点分析了发电装置永磁体组高度对发电性能的影响；最后，仿真分析了不同振动频率和幅值对装置发电性能的影响。结果表明：在一定范围内，感应线圈绕线槽高度值与发电性能指标值基本呈线性关系，永磁体组高度、导磁垫片高度与绕线筒径向厚度均存在最优值。无论在何种频率或幅值振动激励下，永磁体组高度为30 mm的发电装置单线圈感应电压的峰值比永磁体组高度为20 mm的大42.5%左右，输出功率峰值大22.3%左右。研究结果可为提高振动能量采集型磁流变阻尼器发电性能提供参考。

为了更好地辅助偏瘫患者的康复训练，设计了一种基于盘式电机驱动的下肢康复外骨骼机器人，并通过助力效果可视化研究与性能分析来验证其不同康复训练模式的有效性。首先，对下肢康复外骨骼机器人的结构进行了详细设计，并利用OpenSim软件进行了人机耦合的生物力学分析。然后，开展了基于位置跟踪控制的被动康复训练实验以及抗阻康复训练实验并采集表面肌电信号，验证了所设计下肢康复外骨骼机器人在不同模式下辅助患者康复训练的有效性。结果表明，穿戴下肢康复外骨骼机器人能使人体膝关节的力矩减小50%左右；在被动康复训练实验中，跟随误差为-4°~8°，且人体下肢目标肌群的肌肉激活度呈明显的周期性变化；在抗阻康复训练实验中，人体下肢目标肌群的肌肉激活度随负重的增加而提高。所设计的下肢康复外骨骼机器人具有良好的灵敏性和跟随性，其被动及抗阻康复训练模式均有助于偏瘫患者下肢的康复，具有广阔的应用前景。

为了设计结构简单、制作方便、易于建模的大角度弯曲驱动器，提出了一种扇形腔室结构的软体多腔室弯曲驱动器。该驱动器由超弹性材料制作而成，并在Yeoh本构模型的基础上，建立了输入空气压力与弯曲角的函数关系。利用Abaqus有限元分析软件对驱动器在不同驱动气压下的弯曲变形进行了仿真，分析了腔室端面半径、腔室壁厚、腔室端面夹角、凹槽深度、底层厚度等结构参数对驱动器弯曲角度的影响。制作了软体驱动器，搭建了气动控制实验平台，测试了驱动器的弯曲性能，输入气压为0~65 kPa，弯曲角度为0~218°，仿真结果与实验结果基本吻合。基于弯曲驱动器设计了一种夹爪长度可调的软体夹持器，测试了其对不同尺寸、形状、质量的物体的夹持效果，实验结果验证了所设计驱动器和夹持器的实用性，表明驱动器具有良好的弯曲性能。研究结果可以为软体驱动器的进一步研究提供参考。

针对刚性机械臂在果蔬采摘作业中的不足，设计了一种结构简单、运动灵活的柔性采摘机械臂。首先，基于等圆弧假设建立了柔性采摘机械臂的运动学模型，对其进行了从关节空间到操作空间和从驱动空间到关节空间的正、逆运动学分析以及各柔性关节之间的解耦分析。然后，利用MATLAB软件对柔性采摘机械臂的运动学模型进行了数值计算，同时利用ADAMS软件建立柔性采摘机械臂的虚拟样机模型，选用与理论分析相同的工况开展运动学仿真，验证了理论分析结果的准确性。仿真结果表明，该柔性采摘机械臂可实现灵活、协调运动。研究结果可为后续柔性机械臂的运动控制提供依据。

机器人抓取检测一直是机器人领域的研究热点，但机器人在复杂环境下执行多物体抓取任务时面临位姿估计不准确的问题。为了解决这一问题，提出了一种基于Transformer的抓取检测模型——PTGNet（pyramid Transformer grasp network）。PTGNet采用具有金字塔池化结构和多头自注意力机制的Transformer模块，其中，金字塔池化结构能够对特征图进行分割和池化，以捕获不同层次的语义信息并降低计算复杂度，多头自注意力机制通过强大的特征提取能力有效地提取全局信息，使得PTGNet更适用于视觉抓取任务。为了验证PTGNet的性能，基于不同数据集对PTGNet进行训练和测试，并在仿真和真实物理环境下基于PTGNet开展机械臂抓取实验。结果表明，PTGNet在Cornell数据集和Jacquard数据集上的准确率分别为98.2%和94.8%，表现出具有竞争力的优异性能；在多目标数据集下，相比于其他检测模型，PTGNet具有优秀的泛化能力；在PyBullet仿真环境下开展的单对象和多对象抓取实验中，机械臂的平均抓取成功率分别达到了98.1%和96.8%；在真实物理环境下开展的多对象抓取实验中，机械臂的平均抓取成功率为93.3%。实验结果验证了PTGNet在复杂环境中预测多物体抓取位姿的有效性和优越性。

针对上一代建筑墙面砂浆抹灰机的喷涂模块结构复杂、运行不稳定及施工效率低等问题，创新设计了一种结构简单、性能稳定的摆动喷涂机构。通过直线导轨滑块与丝杆、滑台的联动作用，实现砂浆喷涂摆臂的摆动。利用SolidWorks软件创建了摆动喷涂机构的三维模型，并对喷涂机构进行运动学分析；采用机械系统的动力学自动分析（automated dynamic analysis of mechanical systems，ADAMS）软件对喷涂机构进行运动仿真，得到了砂浆喷涂摆臂的运动学特性以及砂浆轨迹；制作出摆动喷涂机构样机并安装在抹灰机上，进行砂浆喷涂现场实验。实验结果表明：摆动喷涂机构设计合理，其结构简单、运行稳定、施工效率高；喷涂出的砂浆连续且均匀，其轨迹基本趋近于一条直线，砂浆喷涂施工质量较高。采用摆动喷涂机构喷涂的建筑墙面砂浆抹灰机具有较好的应用前景。

目前，我国的钻井振动筛均采用人工监测筛面固液分离状态和手动调节筛面倾角的方式进行操作，无法实现自适应工作，常常出现钻井液“跑浆”现象。针对这一问题，提出了一种基于树莓派和视觉图像的钻井振动筛倾角调节系统。该系统以树莓派及专用摄像头、电机驱动板和2台步进电机为硬件平台，搭载基于OpenCV和改进AlexNet模型开发的图像识别软件，用于实现钻井振动筛的筛面固液分离状态视觉检测与筛面倾角自动调节。首先，根据钻井振动筛固液分离过程中液相终止线的位置特征，将采集的筛面图像分为正常、少浆和跑浆状态三种类别，并构建筛面图像数据集。然后，使用TensorFlow平台搭建基于迁移学习的AlexNet模型，以实现钻井振动筛的筛面固液分离状态的自动识别。最后，基于识别结果，由树莓派的GPIO（general purpose input/output，通用型输入/输出）接口控制2台步进电机同步工作，以实现钻井振动筛的倾角调节。结果表明，所设计的倾角调节系统对筛面固液分离状态的识别准确率达到97.33%，响应时间约为1.5 s，可满足钻井振动筛的倾角调节要求。该倾角调节系统设备体积小，成本低，且便于调试与维护，可有效提高钻井振动筛的自动化水平。

在全断面硬岩隧道掘进机（tunnel boring machine, TBM）滚刀破岩过程中，强冲击载荷下产生的切削应力通过刀座系统传递至刀盘，引起刀座系统剧烈振动，造成螺栓松动断裂甚至滚刀掉落等严重的工程问题。为此，通过开展破岩实验来研究TBM滚刀刀座系统的振动特性。利用多功能刀具切削性能测试实验台开展TBM滚刀切削红砂岩和花岗岩的实验，并采集滚刀破岩过程中的三向载荷和刀轴振动加速度数据。通过对比分析红砂岩和花岗岩地层下滚刀破岩的载荷—时间历程曲线，得到破岩过程中滚刀刀座系统载荷的动态变化特性，以及不同地层下滚刀刀轴的振动响应特性。研究结果可为TBM滚刀刀座系统的减振设计提供理论依据。