当结构存在复杂不确定性变量时，开展高维响应传播分析可能面临建模效率低与分析精度差等问题。基于此，提出了一种基于证据理论的结构高维响应不确定性快速分析方法。首先，依据证据变量的基本可信度分配，结合最优拉丁超立方采样技术，高效生成样本集；其次，采用主成分分析技术对结构高维全场响应进行降维处理，提取低维特征与特征向量，以降低建模复杂度；最后，利用极限学习机构建不确定性参数与低维特征之间的映射关系，进而预测输入变量对结构高维响应任意位置的不确定性传播结果。算例验证表明，对于高维时域响应与空间响应，所提出的方法均能有效量化结构响应中任意位置的不确定性分布，并在保证较高建模效率的同时实现高精度求解。所提出的方法能够显著降低高维全场响应不确定性分析的复杂度，为复杂工程结构的不确定性传播分析提供了一种有效的工具。

为了突破钻爆法隧道施工中凿岩机卡钻与空打故障预测的技术瓶颈，提出了一种基于多特征时序标记Transformer的故障分类与预测方法。通过采集多工况下凿岩机关键高频随钻参数，结合参数在故障状态下的阈值，构建了带标签的卡钻与空打数据集；设计了多特征时序标记策略，将原始数据转换为具有时序关系的嵌入向量序列；在此基础上，采用多头自注意力机制挖掘多特征间的长时依赖关系，并通过前馈神经网络与动态切片优化策略，以及引入残差连接与层归一化，构建了具有时间前瞻性的Transformer模型，最终实现了故障分类与预测双重功能。实验结果表明：所提出的方法对凿岩机卡钻与空打故障分类与预测的准确率达93.233%，显著优于CNN （convolutional neural net, 卷积神经网络）、LSTM（long short-term memory, 长短期记忆网络）、CNN-LSTM、RNN（recurrent neural network, 循环神经网络）及iTransformer等对比模型；t-SNE（t-distribution stochastic neighbour embedding，t分布随机近邻嵌入）特征可视化结果表明其具有更优的类内聚集与类间分离特性；模型训练损失最小，收敛速度最快，推理时间仅为0.014 6 s，能满足实时预警需求。研究结果为实现复杂地质条件下凿岩机故障的分类与预测提供了可靠的技术手段。

直升机主减速器弧齿锥齿轮系统的空间啮合特性显著，在复杂工况载荷与制造及装配误差的共同作用下，其啮合刚度和传动误差等关键激励难以在线获取，限制了振动响应的高精度预测。针对上述问题，提出了一种融合齿面接触分析与机理引导-数据驱动建模的振动预测数字孪生方法。采用物理路径与数据路径协同建模方式：在物理路径上，基于三坐标测量数据构建了含几何误差的齿面并开展齿面接触分析，提取时变啮合刚度和综合传动误差，并结合扭转动力学分析得到与工况相关的振动强度指标，将它作为可解释的机理先验特征；在数据路径上，构建了贝叶斯优化XGBoost（eXtreme Gradient Boosting，极限梯度提升）映射模型BO-XGBoost，将实测工况参数与机理特征融合，实现输出轴三向振动非线性预测。基于主减速器传动系统台架试验数据的验证结果表明，所提出的模型对输出轴三向振动的预测精度较高，决定系数R²均高于0.97。与BO-XGBoost、SVR（support vector regression，支持向量回归）、LSTM（long short-term memory，长短期记忆）、GRU（gated recurrent unit，门控循环单元）等基线模型相比，其预测精度最高。研究结果为直升机主减速器传动系统振动监测与性能评估提供了具有物理可解释性的建模方法。

随着油气勘探向深地、深海及复杂地质环境推进，现有勘探设备在效率、成本、适应性等方面难以满足勘探要求，研发钻探机器人迫在眉睫。由此，设计了一种基于连杆-滑块支撑结构的钻探机器人。提出了连杆-滑块与支撑板一体化的支撑单元和由丝杠电机驱动的推进单元，该支撑结构可实现径向稳定锚定与独立调姿，推进结构则简单高效；通过机器人静力学分析，验证了结构设计的合理性；利用ADAMS软件进行了刚体动力学仿真，揭示了机器人在管道中的运动姿态与舵机力矩特性；通过3D打印技术制作了样机，在仿井管道环境中开展了性能测试。实验结果表明：该机器人具备良好的蠕动前行能力，单个运动周期为7 s，步长达7.98 mm；其支撑机构锚定可靠，在140~155 mm管径范围内最大锚定力为96.4 N，并能在倾斜管道中保持稳定。研究结果为管道机器人的设计提供了新思路，对推动井下探测装备的智能化发展具有积极意义。

多体节叠加型混联机构由多个并联体节串联叠加构成，同时具备串联和并联两种构型的优点。但这类机构结构复杂，且在体节数不同时呈现出相异构型，难以直接获取任意体节数下均成立的运动学位置解和速度解，从而制约了其设计、分析和优化。为解决这一问题，以多体节叠加型混联机构3-R₁S(RS) _N-1R₂为研究对象，基于有限与瞬时旋量理论对该机构进行了正运动学建模和优化设计。首先，描述了混联机构通过共用运动平台和R关节进行多体节叠加的构型特征，并利用有限与瞬时旋量理论得到了其多体节运动叠加传递原理。然后，推导了单体节的正运动学模型，基于多体节运动叠加传递原理进一步推广，得到了任意体节数下均成立的正运动学模型和速度雅可比矩阵，并通过仿真验证了位置和速度模型的正确性。最后，通过定义标准化等权重的性能对比指标选取了最优体节数，并利用NSGA-Ⅱ（non-dominated sorting genetic algorithm-II，非支配排序遗传算法-Ⅱ）开展多目标优化，通过熵权-逼近理想解排序法从Pareto前沿中选取了最优方案。优化前后的对比结果表明，最优方案在4项性能指标上均得到较大改善，优化后的混联机构更加符合实际工程应用的需求。研究结果为多体节叠加型混联机构的分析和优化提供了新思路。

针对自主水下航行器（autonomous underwater vehicle, AUV）外形设计中低阻力与大容积之间的矛盾，探索以海豚为仿生对象的优化设计方法，以提升AUV的水动力性能与任务载荷能力。首先，采用9段Myring型曲线对海豚轮廓进行参数化拟合，建立AUV三维几何模型，并基于雷诺平均纳维-斯托克斯（Reynolds-averaged Navier-Stokes, RANS）方程和标准k-\epsilon模型，通过CFD（computational fluid dynamics，计算流体力学）仿真获取初始AUV的总阻力与包络体积。随后，利用最优拉丁超立方抽样法生成样本点，构建描述AUV总阻力、包络体积与设计变量映射关系的Kriging代理模型。最后，以最小化总阻力和最大化包络体积为目标，采用NSGA-II（non-dominated sorting genetic algorithm-II，二代非支配排序遗传算法）求解Pareto最优解集。优化后的AUV在2 m/s航速下的总阻力降低了5.74%，包络体积增大了5.87%。流场仿真分析表明：优化外形使AUV尾部的压力梯度趋于平缓，压差阻力降低了12.56%；同时，AUV尾部的速度梯度减小，有效抑制了边界层分离。阻力构成显示压差阻力降低是AUV总阻力下降的主要原因。水平面稳定性指数G_H>0，表明优化后的AUV具有动稳定性。融合参数化建模、CFD仿真、Kriging代理模型与NSGA-II的多目标优化方法，为水下航行器的外形优化提供了参考。

为了提高环氧树脂干式配电变压器的服役性能，以一台10 kV/0.4 kV环氧树脂干式配电变压器为研究对象，提出了一种基于多目标海星优化算法（multi-objective starfish optimization algorithm, MOSFOA）的干式配电变压器结构优化设计方法。首先，建立了电磁-热-力耦合的变压器模型并进行性能仿真，确定以高/低压绕组导体截面积、风道宽度和铁心半径为核心设计变量；其次，运用中心复合设计和响应面法构建了设计变量与高/低压绕组热点温升、损耗及单位体积短路电动力之间的高精度代理模型；最后，基于MOSFOA进行协同寻优，获得最优结构参数组合。优化结果表明：在保持绝缘安全的前提下，相较于初始方案，优化后高、低压绕组热点温升，损耗，高、低压绕组单位体积短路电动力分别降低了22.91%、33.37%、9.39%、42.82%、45.52%，验证了所提出优化方法的有效性。研究结果为干式变压器的优化设计提供了新方法，对提高干式变压器的设计效率和运行可靠性具有重要的参考价值。

针对轴流风机叶片尾缘轮廓线内切圆半径收敛至零所引起的铸造工艺问题，对现有叶片尾缘加厚结构进行了研究，并提出了一种新型的叶片尾缘倒圆结构。通过建立轴流风机的数值仿真模型，使用计算流体力学方法对采用不同叶片尾缘结构时风机的风量、全压、叶轮功率、全压效率和噪声进行了仿真分析。结果表明：采用不同叶片尾缘结构时风机的最大风量均随尾缘厚度的增大而逐渐减小；尾缘厚度每增大0.5 mm，采用加厚结构和倒圆结构时风机的最大风量分别约降低0.72%和0.68%；在设计风量下，尾缘厚度每增大0.5 mm，采用加厚结构和倒圆结构时风机的叶轮功率分别约降低1.92%和1.87%，全压分别约降低3.04%和2.84%，全压效率分别约降低0.47%和0.62%。当加厚结构的厚度l=2.5 mm时，靠近叶轮处的噪声最小，为105.41 dB，较l=0 mm时减小了0.79 dB；当倒圆结构的圆角直径D=3.0 mm时，靠近叶轮处的噪声最小，为104.91 dB，较D=0 mm时减小了1.29 dB。通过量化尾缘厚度变化对轴流风机性能的影响，解决了叶片的铸造工艺问题，为叶片尾缘的结构设计及气动性能优化提供了参考。

大型注塑件因尺寸大、加强筋结构复杂，在注塑成型过程中易产生显著的翘曲变形，传统的工艺参数优化和经验性结构设计方法难以满足其低变形要求。为有效降低此类翘曲变形，提出了一种基于可拓创新的结构优化设计方法。该方法先建立注塑件的可拓模型，通过拓展分析和可拓变换生成多个候选优化方案，再结合注塑成型仿真分析确定最佳结构方案。仿真结果显示：初始注塑建筑模板底面的翘曲变形量为3.49 mm；应用可拓创新方法优化后，翘曲变形量降至2.82 mm。最终的试模验证结果表明，优化后注塑建筑模板的翘曲变形量仿真值与实测平均值之间的最大相对误差仅为5.6%。基于可拓创新的结构优化设计方法能够有效且快速地定位结构缺陷并生成优化方案，为大型注塑件的低翘曲变形设计与制造提供了新的优化思路和实践参考。

为提升大功率钒电池电堆的能量密度，以及解决其端板结构质量大、缺乏高效精确设计方法的问题，提出了一种集变形预测、轻量化设计及制造工艺约束于一体的钒电池电堆端板设计方法。首先，提出了端板压力载荷理论计算方法，构建了弹簧及螺柱的数值分析模型，建立了耦合压力加载、弹簧预紧、螺柱锁止和压力卸载等装配过程的端板受力变形数值模拟预测方法，并通过试验证实了该方法具有较高的预测精度。随后，通过引入制造工艺及装配位移约束，建立了基于变密度法的端板拓扑优化方法，实现了端板轻量化设计的高效迭代计算。优化后端板的质量减小了44.00%，应力满足强度要求，且位移分布更均匀。最后，揭示了螺柱预紧力的空间分布规律以及端板构型对螺柱预紧力与弹簧压缩变形的影响规律。结果显示：距离端板对称中心越近，螺柱预紧力越大，最大变化率为36.06%；端板构型对弹簧压缩变形的影响较小。所提出的方法可在满足强度与刚度要求的前提下，实现钒电池电堆端板的高效轻量化设计，具备重要的工程应用价值。

面向航空发动机叶片辊轧机齿轮传动系统的高可靠性需求，采用多维度仿真与优化方法提升其综合性能。利用Romax软件构建齿轮传动系统的虚拟模型，结合静力学与动力学分析，识别出高载齿轮Z₃、Z₆；通过内部激励分析揭示齿轮啮合冲击特性，并基于Blok理论建立齿面闪温模型，获得温度沿齿面距离及滚动角的分布规律。采用第2代遗传算法对高载齿轮进行复合修形优化，结果表明：修形后齿面接触应力分布由阶梯状改善为均匀拱形，最大应力降低了20.47%~44.94%；传动误差波动范围从11.97~14.56 μm缩小至2.26~4.53 μm，幅值降低了68.89%~84.15%；齿面最高温度下降了5.3%~13.18%，热集中现象显著缓解。研究证实，复合修形可以协同优化齿轮传动系统的力学、运动学及热力学性能，为航空辊轧机高精度齿轮的可靠性设计提供了理论依据。

RV（rotate vector，旋转矢量）减速器广泛应用于机器人等复杂机械系统，其可靠性直接影响整机性能和使用寿命，而可靠性评估是可靠性设计与优化的重要基础。目前，RV减速器的可靠性评估通常基于概率理论。但由于机械系统的复杂性以及可靠性影响因素的多源性，在实际工程中很难获取所有不确定因素的概率分布，单纯基于概率理论难以保证可靠性评估结果的准确性。为此，创新性地将概率-区间混合不确定性理论引入RV减速器的可靠性评估中，并基于应力-强度干涉理论构建RV减速器的多部件失效准则，从而提出了一种新的RV减速器可靠性评估方法。其中，针对概率-区间混合可靠性计算问题，建立了一种双层嵌套循环求解框架；针对多维混合可靠性计算效率低的问题，分别基于修正混沌控制方法和乘法降维法，提高了概率可靠性和区间不确定性的求解效率。算例结果表明，不确定因素表征方式对可靠性评估结果存在显著影响，采用概率-区间混合不确定参量描述可靠性影响因素，更符合RV减速器服役可靠性的实际情况。所提出的方法为RV减速器的可靠性评估提供了新思路，这可为复杂装备的可靠性设计与优化提供有力支撑。

为提升永磁吸附爬壁机器人在导磁壁面上的负载能力与机动性能，提出了一种双侧Halbach永磁轮结构，旨在解决传统单侧Halbach永磁轮吸附力不可调、整体吸附力较小以及在周向转动过程中吸附力波动大的问题。该结构通过内、外侧永磁轮的协同作用，实现了吸附性能的增强与吸附力波动的有效抑制。基于磁偶极子理论与麦克斯韦应力张量法，构建了双侧Halbach永磁轮的吸附力理论模型，并通过有限元分析验证了其准确性。同时，构建了评估永磁轮吸附性能的参数指标，重点分析了内、外侧永磁轮之间的相对转角对吸附力调控效果的影响，并对相对转角进行了优化。最后，搭建了永磁轮吸附性能测试实验平台以开展实测研究。结果显示：当双侧Halbach永磁轮的相对转角为35°时，其平均吸附力达到187.955 N，吸附力波动系数降至0.057；相较于传统的单侧永磁轮结构，其平均吸附力提高了114.004%，吸附力波动系数降低了89.366%。研究表明，双侧Halbach永磁轮结构通过相对转角的调节作用，实现了吸附性能的显著增强与可控调节，为高性能永磁吸附系统的设计提供了理论支撑和实践指导，这对提升工业自动化设备的可靠性与安全性具有重要意义。

针对现有高速公路清雪设备除雪效率低、作业时速慢及无法将积雪抛离至护栏外等问题，建立了清雪铲高速除雪作业的理论模型，并基于显式动力学和离散单元法对其作业过程中的工作参数进行了优化分析。首先，利用SolidWorks软件建立了简化的清雪铲除雪模型，并分别利用ANSYS/LS-DYNA和Rocky DEM软件进行了显式动力学仿真和离散元仿真，模拟清雪铲对积雪的破碎和抛移过程，得到了积雪的等效应力、抛雪高度及抛雪位移。随后，通过MATLAB软件对理论分析结果和仿真结果进行拟合并转化为可视化结果，得到了清雪铲除雪时的切削角、行进角和行进速度的最优区间。仿真结果表明，清雪铲的最优切削角区间为35°~36°，最优行进角区间为51°~52°，最优行进速度区间为28~29 m/s，其在该条件下模拟作业时的最小抛雪高度为1.360 m，最小抛雪位移为11.700 m，较优化前分别提高了0.160 m和1.490 m，达到了清雪铲抛雪的行业标准。最后，利用Design-Expert软件对清雪铲除雪试验数据进行了响应面拟合，观察到切削角、行进角和行进速度间的两两交互作用均显著。为了得到更优的除雪效果，选择切削角为36°、行进角为52°、行进速度为28.5 m/s的参数组合开展除雪试验。试验结果显示，清雪铲的抛雪高度为1.450 m，抛雪位移为12.600 m，满足高速公路除雪作业的要求，验证了理论分析结果和仿真结果的可靠性。研究结果为高速公路清雪铲的结构参数优化设计提供了参考。