预期失效分析（anticipatory failure determination, AFD）是一种在设计或制造阶段发现产品设计的不足和隐患的失效预测方法，是提高产品可靠性的强有力工具。现有的AFD主要从宏观角度设定产品功能成功实现的情景，缺乏对产品功能实现机理的关注，从而影响失效预测的合理性和准确性。此外，现有研究针对功能反转与标准解反转多为直接采用语义反转后形成失效情景，反转方式比较单一。针对上述问题，首先，提出了结合机理模型的失效预测方法，在提取产品机理模型的基础上，使用表达机理模型的数学或物理公式进行潜在失效査询，并使用Simulink软件对整体机理模型进行仿真，以有效查询产品的失效模式。然后，基于物质-场模型增加功能与标准解的反转形式，并提出了基于逆用TRIZ（Teoriya Resheniya Izobreatatelskikh Zadatch，发明问题解决理论）中发明原理的失效事件获取方法，形成了失效事件获取的新途径。最后，建立了结合机理模型和TRIZ解题工具逆用的AFD预测流程，并以被动式动力减振镗杆失效预测为例，验证了该方法的可行性。所提出的方法在传统AFD流程的基础上，改进了失效情景获取方式，能够有效提高失效模式预测的合理性和准确性，这对提升产品设计的可靠性具有重要的理论意义与工程应用价值。

为了提高精密机床导轨的装配精度，提出了考虑进给系统位姿误差与装配应力的导轨几何误差形态匹配设计方法。首先，基于静力平衡法建立了导轨几何误差与工作台位姿误差之间的映射模型，分析了导轨的几何误差形态，并设计了几何误差形态匹配实验。然后，运用CRITIC（criteria importance through inter-criteria correlation，通过指标间相关性评估指标重要性）赋权法对工作台位姿误差进行赋权评价，获得了不同导轨几何误差形态组合下5项误差的综合得分，并得到了3组导轨几何误差形态的最优组合。在此基础上，运用Hertz接触理论建立了导轨滑块中滚柱的应力模型，并基于信息熵理论分析了不同导轨几何误差形态组合下的装配应力。最后，筛选出同时满足工作台位姿误差评价结果最优与装配应力分布最均匀的导轨几何误差形态组合，获得了考虑进给系统位姿误差与装配应力的导轨几何误差形态的最佳匹配，并通过实验验证了所提出方法的有效性。研究结果对机床的精度设计与导轨装配误差控制具有重要的指导意义。

发动机缸体对加工与装配的稳定性和精度要求极高。发动机缸体止推面的垂直度是评价缸体加工与装配质量的重要指标。然而，在实际的加工与装配过程中，因受多种因素影响，缸体止推面垂直度经常会产生超差问题。为此，提出了一种解决发动机缸体止推面垂直度超差问题的反变形补偿控制方法。首先，建立缸体与轴承盖紧固后的有限元模型，识别出螺栓紧固力矩是导致止推面变形及止推面垂直度超差的主要因素。然后，基于止推面的三坐标测量数据验证了有限元模型的准确性，并根据螺栓紧固力矩—止推面变形规律，提出了缸体止推面反变形补偿加工方法。最后，通过实际加工装配实验中的止推面坐标测量数据，验证了该补偿加工方法的可行性。在实际批量加工中，可采用偏心销代替传统的“一面两销”定位方法，以实现止推面反变形补偿加工。结果表明，补偿后发动机缸体止推面的垂直度误差比补偿前减小了78%以上，证明了所提出方法的有效性。研究结果为精密制造中的加工变形难题提供了可行的解决方案。

车道线检测是自动驾驶技术的关键一环。针对自动驾驶场景下误检率高、帧率与准确率难以兼顾的问题，提出了一种GNN-Transformer端到端检测框架。通过图神经网络（graph neural network，GNN）强化车道线局部几何一致性，再经Transformer编解码器完成全局依赖建模与车道线预测。使用可学习位置编码并结合优化曲线拟合策略，来提升模型对复杂场景的适配能力。将所提出的车道线检测方法在TuSimple数据集、CULane数据集和CARLA模拟器进行了实验验证。在TuSimple数据集的实验结果表明，所提出方法的误检率为0.019 2，相比于ORANet等其他6种方法，最多降低了89%，同时帧率为110帧/s，方法兼具检测准确性、稳定性与实时性。此外，将模型部署到RTRC4pro智能小车上，进一步评估了所提出方法的工程应用潜力。研究结果可为实车场景下车道线在线感知及其工程应用提供有力支撑。

开颅手术机器人作为神经外科精准手术的关键装备，其技术体系从定位工具向智能平台演进，已在系统架构、控制算法与机械设计等方面取得显著进展。通过梳理开颅手术机器人的发展历程，从技术能力、产业格局及政策支持等维度分析了国内外现状，对比了典型机器人系统的技术特征与产品特色。重点剖析了机械构型、路径规划、控制优化、精度保障及系统集成等核心技术的实现途径与最新进展。在临床应用方面，开颅手术机器人在立体定向活检、脑出血穿刺等术式中展现出毫米级精度、标准化流程和高安全性的优势，并显示了向微创术式拓展的潜力。然而，在触觉反馈、术中脑组织移位实时补偿等方面仍面临挑战。展望未来，通过深度融合人工智能、推进模块化架构、建立规范培训体系，推动神经外科手术范式向更安全、精准与智能的方向发展。

现代楼宇垃圾清理主要依赖人工，劳动强度大、工作效率低，而通用移动机器人在狭窄走廊等复杂环境中存在路径平滑性差、计算效率低等问题。为此，设计了一种楼宇垃圾桶搬运机器人。首先，设计机器人的机械结构，包括由两轮差速驱动的底盘运动模块、提升模块以及由舵机驱动的夹持模块，以保障垃圾桶的稳定抓取。其次，搭建基于ROS与μC/OS操作系统的分层控制系统。进一步地，提出一种改进A^*算法，采用分层定向邻域搜索策略提升搜索效率，引入自适应双权重启发函数以规避局部最优解，并利用关键节点提取策略剔除冗余节点，从而实现路径优化。仿真结果表明，改进算法的搜索时间最大降幅达到44%，搜索节点数量减少了50%~80%。所设计的机器人在样机测试中成功完成了自主导航、巡检与垃圾桶搬运任务，验证了其在楼宇环境中的可行性与有效性。

现有软体抓手与物体的接触面积较小，而具备包络抓取能力的结构通常设计复杂、体积庞大，难以在实现大包络面积的同时兼顾结构简洁性与紧凑性。为解决这一矛盾，设计了一种新型折纸抓手。受蛇类缠绕运动的启发，采用电机驱动绕线轮，通过牵引细绳带动折纸结构有序折叠，从而实现柔顺的缠绕式抓取。通过实验分析了折纸厚度、宽度、长度以及折纸单元邻边夹角等参数对抓取力的影响。结果表明，当折纸厚度为0.125 mm、折纸单元邻边夹角为60°、斜边宽度为22 mm时，抓手的抓取性能最优。其不仅对规则物体与不规则物体均具有良好的适应性，而且具备较强的负载能力，可稳定抓取质量达500 g的物体。所设计的折纸抓手体积小巧、结构简单、包络接触面大且承载能力强，为果蔬采摘、柔性搬运等实际应用场景提供了新颖的技术方案。

基于无维修工作期（maintenance-free operating period, MFOP）的航空装备可靠性分析，可通过合理规划维修间隔时间实现装备无故障运行能力及任务完成率的提升。目前，MFOP可靠性指标的计算仅考虑基于特定分布的随机不确定因素。然而，对于复杂的航空装备系统，部分不确定因素的样本数据获取困难，无法准确构建概率分布，而基于理想设定的概率分布得到的可靠性结果偏差较大。为此，将概率-区间混合不确定性引入MFOP可靠性分析框架。针对样本充足的不确定因素，以概率方式表征；针对小样本量的不确定因素，以区间方式表征。同时，考虑不确定因素之间的相关性，提出了一种考虑多源不确定性的航空装备系统可靠性分析方法。最后，通过包含4个不确定参量的解析算例和包含6个不确定参量的航空装备水上降落气囊缓冲系统工程算例，验证了所提出方法的有效性。研究结果为航空装备的维修决策提供了理论依据。

列车控制中心的故障模式具有动态性和多态性，而传统连续时间贝叶斯网络无法有效解决多态的问题，且在实际工程中存在故障数据缺失等情况，难以获得准确的故障数据。为此，提出了一种结合超椭球T-S故障树和贝叶斯网络的可靠性分析方法。首先，利用超椭球模型对底事件的概率区间进行约束，以解决数据不确定性的问题；其次，基于T-S故障树构造贝叶斯网络模型，用模糊数描述节点的多故障状态；最后，采用所提出的方法对列车控制中心系统的可靠性进行分析，通过正向推理得到了系统运行中各状态的概率曲线，通过后验概率分析识别了系统的薄弱环节。研究结果表明：相较于传统区间T-S故障树，所提出方法的分析精度与推理能力均有所提升，同时正向推理及后验概率分析结果可为列车控制中心的维护与可靠性优化提供理论支持。

考虑到锚索散开状态和弯曲状态会影响退锚器具对锚索的破切作业，提出了基于图像识别的锚索状态识别方法。首先使用YOLOv8目标检测算法对锚索散开状态进行识别，然后使用PSPnet语义分割和图像处理方法对锚索弯曲状态进行识别。基于YOLOv8算法的锚索散开状态识别方法对完好锚索、轻微散开锚索和完全散开锚索的检测精度均达到了0.900以上，说明检测模型具有较好的锚索散开状态识别能力。基于PSPnet语义分割和图像处理的锚索弯曲状态识别方法可实现对完好锚索、整体弯曲锚索和部分弯曲锚索弯曲角度的识别，为退锚设备的选择提供了依据。通过对锚索散开状态与弯曲状态的识别，可实现退锚机器人作业可行性判别，从而为退锚机器人的研制提供理论支撑。

随着汽车行业向智能化加速转型，轮毂作为车辆的核心安全部件，对检测精度与效率的要求不断提升，现有轮毂检测方法已无法满足高效、高精度的自动化检测需求。针对现有轮毂检测方法存在的成本高、效率低和精度不足等缺陷，提出了一种结合卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）、双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory, BiLSTM）和注意力机制（attention mechanism, AM）的混合深度学习模型（CNN-BiLSTM-AM），并通过构建车辆纵向控制模型完成速度跟踪，实现高效、高精度的轮毂自动检测。该模型在采用BiLSTM对数据进行建模时，利用CNN抑制噪声以解决BiLSTM对噪声敏感的问题，同时引入AM聚焦关键信息以避免简单模型中关键特征易丢失的问题，从而提高预测精度。仿真结果显示，与传统的RNN（recurrent neural network，循环神经网络）、LSTM、GRU（gated recurrent unit，门控循环单元）等模型相比，CNN-BiLSTM-AM模型在整体预测任务中的决定系数R²平均提升了3.17%，MAE（mean absolute error，平均绝对误差）平均降低了29.76%。台架试验结果表明，所提出的方法可有效完成轮毂性能检测，在实现高精度速度跟踪的同时提高了检测效率，这可为车辆轮毂的自动化检测提供高效的解决方案。

电机选型直接关系到轴承寿命试验机的运行效能与可靠性。为此，从轴承寿命试验机的关键部件——曲柄摇杆机构的效率分析切入，提出了一种精确的电机选型方法。首先，构建了基于复合辛普森公式的曲柄摇杆机构平均传动效率计算方法，并通过仿真验证了其有效性；然后，提出了综合考虑功率、转动惯量及过载转矩等参数匹配的电机选型方案，完成了轴承寿命试验机的电机选型；最后，通过样机实验验证了电机选型结果的合理性。结果表明，轴承寿命试验机在不同径向载荷下的输出转矩稳定，验证了电机选型结果合理且可靠。所提出的方法可为同类装备的电机选型提供参考。

针对船舶通海阀箱因海洋生物附着而产生的淤堵问题，提出了基于20 kHz超声波空化效应的主动预防性防控技术，并设计了一款由换能器、变幅杆和振动棒组成的超声防污装置，旨在取代传统被动清理成熟生物膜的模式，从源头抑制生物污损。为进一步提升生物污损预防效能，设计了由18个单元串联组成的杠铃式振动棒，通过单元协同振动拓宽声场范围，以提升通海阀箱内声场的均匀性和有效覆盖率；随后，采用等效电路法构建全链路阻抗匹配模型，分段推导夹心式换能器、阶梯型变幅杆、杠铃式振动棒的机械阻抗，通过设计变幅杆截面比、振动棒单元长度等参数，使各部件阻抗通过边界条件耦合适配，减少能量反射损耗，实现超声防污装置的纵向共振，从而提升能量传输效率。多物理场耦合仿真结果表明：单级振动棒的声场中心强、边缘弱且存在盲区，而杠铃式振动棒可形成对称驻波声场，边缘声压达到有效水平，其空化效应能破坏海洋生物卵及浮游幼虫的细胞膜，阻断生物膜形成。经3组模拟海洋环境的防污对比实验验证：空白对照组阀箱底部全域被生物覆盖；单级振动棒组防污范围有限，阀箱底部边缘生物附着明显；杠铃式振动棒组阀箱底部90%以上的区域保持洁净，仅角落附着少量幼虫。所设计的超声防污装置可实现非接触式环保清理，为海洋工程装备的生物污损防治提供了新思路。

针对高速重载工况下传统行星减速器存在几何尺寸冗余、传动比偏小的技术瓶颈，创新性地提出了差速行星减速器的设计方案，并对其开展动力学研究。首先，系统阐述差速行星减速器的创新特征，完成了其整体结构设计。在此基础上，利用ADAMS软件进行多体动力学建模，借助虚拟仿真实验验证了减速器传动原理的可行性。然后，通过振动试验对减速器的动态特性进行了测试。测试结果表明，该减速器的振动幅值较小，动态性能良好。最后，采用多目标粒子群优化算法对减速器齿轮传动系统的关键参数进行了优化。优化后该减速器的综合性能显著提升：总质量减小了4.2%，振动加速度均方根降低了23.4%，传动效率有所提升。相较于传统行星减速器，新型差速行星减速器具有传动比大、结构紧凑等显著优势，可为解决高转速工况下机械装备传动系统转矩不足的工程难题提供一种新的设计思路。

面对服务机器人小型关节精密重载的应用需求，设计了一种摆线针轮减速器，并验证了其传动性能。基于工况要求完成了减速器的参数计算、结构设计及其综合性能测试台的研制；通过高扭矩加速失效试验，结合动力学有限元分析、微观形貌观察和元素面分析，系统研究了减速器失效机理；基于失效机理对减速器进行改进，并开展了改进前后性能对比试验。失效分析表明，减速器的主要失效形式包括偏心轴表面和摆线轮内孔的胶合、滚针轴承的胶合和局部点蚀、保持架磨损及以上均伴随的表面氧化，以及铰制孔螺钉松脱、断裂和法兰磨损变形。通过调整铰制孔螺钉安装方向、改进输出端法兰结构及减少针齿等，实现了减速器的轻量化和性能提升。扭矩密度从124.38 N·m/kg提升至130.01 N·m/kg，传动误差约从7 arc·min下降至5 arc·min，额定转矩下最大传动效率从62.87%提升至81.59%，空载运行30 min后壳体最高温度从46 ℃下降至35 ℃。研究结果为机器人关节模组向小体积、高精密化、重承载方向的发展提供了有益参考。

针对深井钻探液压卡瓦在夹持钻杆过程中易产生应力集中而造成钻杆损伤的问题，提出了一种融合贝叶斯神经网络（Bayesian neural network, BNN）与青蒿素黏菌算法（artemisinin slime mold algorithm, ASMA）的混合优化方法。以液压卡瓦平顶牙型结构为研究对象，首先建立卡瓦牙-钻杆接触模型，通过有限元分析计算卡瓦牙和钻杆的应力分布，并提取初始数据集；在此基础上，通过正交试验筛选敏感参数并进一步扩充样本数据集，用于代理模型训练。随后，利用BNN构建卡瓦牙齿形参数与力学响应的代理模型（决定系数R²>0.95），并结合ASMA进行多目标优化。结果表明，优化后卡瓦牙的最大等效应力从582.96 MPa降至303.53 MPa（降低了47.9%），钻杆的最大等效应力从360.03 MPa降至235.87 MPa（降低了34.5%），卡瓦牙性能显著提升。研究结果为液压卡瓦牙型结构优化提供了高效、可靠的新思路。