21世纪以来，以信息网络技术创新为核心的新质生产力，正成为引领产业升级与经济高质量发展的根本动力。先进生产力的内涵已发生深刻变革，从传统要素驱动转向数字化、智能化、绿色化的系统创新，新型基础设施与高素质人才成为关键支撑。培育新质生产力是一项涉及科技、产业、制度与社会的系统工程，必须坚持创新驱动与全面深化改革，通过政策引导与市场机制的双轮驱动，促进数字技术与实体经济深度融合。在此进程中，既要强化政府的制度供给与公私伙伴协作，构建开放共赢的国际创新生态，又要关注技术变革的社会影响，通过教育普及与技能重塑保障社会和谐。多方协同发力，方能构筑坚实的现代化产业体系，实现经济社会行稳致远。

对应着工业发展的历程，设计进入了4.0+时代，作为其重要组成部分的创新设计4.0+成为企业急需的创新设计方法。根据变化是常态的背景与设计4.0+的特点，首先提出了创新设计4.0+应为一种高级别创新设计，实现该类设计具有确定目标和敏捷创新两个挑战，同时还要满足市场拉动的企业需求。为了应对上述挑战与需求，在分析TRIZ（Teoriya Resheniya Izobreatatelskikh Zadatch，发明问题解决理论）发明分级相关典型文献的基础上，提出了创新设计4.0+的目标是创造市场拉动的高级别发明与创新产品。然后，将C-TRIZ中的敏捷发明过程引入设计过程以实现敏捷创新设计，通过建立变化驱动的创新机遇识别模型确定高级别创新机遇。最后，构建了市场拉动的敏捷创新设计过程模型，并提出了面向该模型中高级别发明过程的AI辅助跨领域知识搜索路径。市场拉动的敏捷创新设计过程模型为一类创新设计4.0+过程模型，为企业设计人员提供了一种设计过程创新的可用方案。

为了在设计源头对起重机所面临的危险实施有效防控，需着力解决现役桥式起重机存在的危险源辨识不全面、量化评估体系缺失及风险评估模型局限性等核心问题。为此，提出了基于FFT-BN（fuzzy fault tree-Bayesian network，模糊故障树-贝叶斯网络）模型的桥式起重机危险等级评估方法，并开发了专用型系统平台。聚焦桥式起重机的结构与零部件，通过系统性失效分析建立精细化的危险源辨识流程，以实现潜在风险的全覆盖；构建专家评价量化体系，设计标准的定量指标，并对危险源进行量化表征；提出基于FFT-BN的危险等级评估模型，结合FFT的失效逻辑分析能力与BN的不确定性推理优势，在提升模型精度与效率的同时实现复杂风险的动态量化评估与等级划分；开发专用型桥式起重机危险等级评估系统平台，实现了评估流程的智能化革新，大幅提升工程实际的应用效率。以在役QD40 t-22.5 m-9 m通用桥式起重机为例，验证了所提出方法的工程可行性与场景适用性，为设备本质安全提升与事故主动预防提供了有效的解决方案和工具支持。

针对全断面隧道掘进机滚刀磨损监测中人工检测效率低、传感器监测可靠性差及标签数据稀缺等问题，提出了一种基于（graph Laplacian regularization，GLR）深度学习模型的预测方法。依托某高原隧道掘进工程，构建了数据高效预处理体系：通过掘进循环动态提取法精准识别并剔除非掘进段和空推段的数据，采用四分位法进行异常值剔除，并结合SG（Savitzky-Goloy）滤波降噪，提升了数据质量；融合GLR和深度学习技术，利用k-NN（k-nearest neighbor，k近邻）图构建数据流形结构，通过拉普拉斯矩阵约束相邻样本的预测平稳性，生成了高置信度伪标签扩充训练集，并分别结合长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）、深度神经网络（deep neural network，DNN）、卷积神经网络（convolutional neural network，CNN），构建了GLR-LSTM、GLR-DNN和GLR-CNN等3种预测模型。实验结果表明，GLR-LSTM模型的预测性能最优，相较岭回归、支持向量机回归和梯度提升回归树等传统小样本机器学习方法，预测精度显著提高。该方法仅需TBM刀盘转矩、总推进力等运行参数即可实现滚刀实时磨损速率的精准预测，为减少开仓检测、优化维护决策提供了技术支撑。

针对TOFD（time of flight diffraction，衍射时差法）超声检测技术中焊缝缺陷图像受高噪声和干扰条纹影响的问题，以及当前深度学习模型在处理此类图像时面临的特征信息丢失与计算效率失衡的挑战，创新性地提出了一种融合卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）与Transformer架构的缺陷识别模型，命名为MHLFNet（multi-scale high-low focused network，多尺度高低聚焦网络）。该模型通过引入多尺度特征融合（multi-scale feature fusion, MSFF）模块，显著增强了捕捉局部信息的能力；同时，设计了一种高低频聚焦线性（high-low focused linear, HLFL）模块，利用可调分配比对特征图的高低频信息进行动态注意力分配，并采用聚焦线性注意力代替传统多头自注意力，在有效降低计算复杂度的同时，增强了注意力机制的多样性与特征表达能力。为验证MHLFNet的性能，构建了TOFD焊缝缺陷图像数据集，并进行了系统的实验评估。结果表明，MHLFNet在焊缝缺陷识别任务中实现了98.6%的准确率，同时在模型参数量、浮点运算量以及推理时间方面表现优异。在可视化分析与识别验证中，MHLFNet对高危缺陷（如未熔合和裂纹）展现出卓越的识别能力，证明了其在工业检测中的可靠性与工程价值。

面向仿生游动推进技术需求，设计了一款基于双稳态结构的仿青蛙游动机器人。通过构建连杆-弹簧-线缆复合机构，提出了一种具有快速能量跃迁特性的双稳态致动器。该装置利用弹簧的弹性形变储能机制，在周期性力矩输入下实现稳态间的毫秒级切换，通过桨叶借助水动力反作用力形成高效推进效应。随后，通过ADAMS动力学仿真与样机实验，分析了桨叶摆角幅值、弹簧刚度、弹簧压缩量等关键参数对机器人响应能力和运动性能的影响规律。其中，提高主弹簧k?的刚度可提高双稳态致动器的储能与释能能力，并增强摆动输出力，促使机器人在静止启动后0.3 s内的平均推进速度达43.33 cm/s（1.73倍体长每秒）；增加弹簧k?的压缩量可提高推进力，通过实验测得机器人的最大瞬时推进力为2.14 N（2.58倍体重）。测试表明，当双稳态致动器的驱动周期为0.5 s时，机器人可实现22.5 cm/s的稳定游动速度。所设计的双稳态致动器为仿生水下机器人提供了高爆发驱动的新范式，提高了机器人在灾难救援、生态监测等领域的应用潜力。

为了解决砌筑施工现场泥浆飞溅导致的砖块涂抹面局部遮挡以致涂抹机器人难以快速、精准定位的问题，提出了一种适用于复杂工况的基于机器人双目视觉的砖块涂抹面定位方法。利用YOLOv11实例分割模型提取涂抹面轮廓信息；将轮廓特征与双目深度图像结合，构建融合置信度分层与梯度预测的深度修复模型，用以解决泥浆遮挡引起的深度信息缺失、双目成像导致的轮廓边缘模糊等问题；将修复后的深度图像生成高质量点云，并通过平面拟合与最小外接矩形提取涂抹面角点，实现涂抹面三维空间的高精度定位。实验结果表明：在无遮挡工况下，深度修复后涂抹面X、Y、Z向的平均定位误差分别减少17.8%、16.1%和12.6%；在轻度和中度遮挡工况下，三轴平均定位误差分别减少23.8%、21.2%和25.1%；当遮挡率不超过25%时，最大误差均控制在5 mm以内，满足机器人末端操作的精度要求。所提出的方法在相机多姿态变化与中度遮挡工况下具有快速、精准定位的优势，具备良好的工程应用前景，可为涂抹自动化作业提供可靠的视觉感知技术支撑。

在高精度装配任务中，机械臂需要避开静态障碍物。但现有避障方法通常会中断基于图像的视觉伺服（image-based visual servoing, IBVS）过程，影响任务的连续性，并可能引发运动振荡，从而导致定位精度下降。为解决上述问题，提出了一种基于特征点动态重映射的视觉伺服实时避障方法。该方法基于障碍物最小外接长方体的几何参数，构建包含视场约束的多目标优化模型，以求解最优避障路径；随后，将避障路径方向矢量映射至图像空间，结合实时特征点动态生成引导特征点，以驱动IBVS控制器实现避障。为提升运动平滑性，设计了基于Sigmoid函数的路径平滑过渡机制；同时，引入避障距离驱动的自适应增益函数，以动态优化系统收敛速度。最后，通过Lyapunov稳定性分析证明了闭环系统的全局稳定性。轴孔定位实验结果表明：在不同的起始位姿下，该方法均能实时生成可行的避障路径，机械臂末端运动轨迹及特征点运动轨迹平滑无突变，在全程保持IBVS过程连续不间断的前提下，实现了快速、高精度的收敛。所提出的方法实现了避障路径规划与IBVS控制的闭环融合，可为高精度装配等任务中机械臂的实时避障提供一种兼顾安全性、连续性与控制精度的解决方案。

城市内人口流动频繁、出行需求繁多，导致地铁客运量分布不均。为探究客运量分布的随机性和不均衡性对地铁车辆维修策略经济性及可用性的复杂影响，提出了考虑动态客运量的部件维修策略多目标优化方法。首先，引入加速失效模型构建随机客运量与基础客运量间的部件等效役龄转换方法，建立了动态客运量影响下的部件故障率模型。然后，选用初级维修和高级维修两种维修方式，构建了地铁车辆部件经历不同等级非完美维修的可靠度演化模型。最后，考虑到客运量分布不均衡所导致的差异化列车停机惩罚成本，以部件维修周期、维修方式为维修策略的决策变量，建立了以维修成本和维修时间为优化目标的维修模型，并使用遗传算法求解出最优维修计划。算例分析表明，所提出的预防性维修策略可实现列车停机时刻与客流分布的相协调，避免了维修任务落入高客流区间所导致的高额停机惩罚成本，相较于不考虑客运量影响的维修策略，可节省9.1%的维修成本，缩短4.1%的维修时间。研究结果可为相关因素影响下地铁车辆部件维修策略的改进提供一定参考。

高空风能大规模开发利用的潜力巨大。齿轮箱作为陆基伞梯式高空风力发电空-地能量转换装置的关键组件，传动稳定性和传动效率是其关键性能指标。提出了一种宏观参数优化与微观修形相结合的优化方法。在宏观参数优化上，基于NSGA-Ⅱ（non-dominated sorting genetic algorithm-II，非支配排序遗传算法-II），以传动可靠性及传动效率为优化目标，对齿轮箱的设计参数进行多目标优化，并基于优化后的参数通过Romax软件进行齿轮箱传动可靠性及效率分析，结果显示，参数优化后齿轮箱传动可靠性及效率都得到了提升；进一步地，针对齿轮箱存在的齿面载荷分布不均、偏载等情况，提出了结合齿廓修形和螺旋线修形的综合修形方法，在微观层面对齿轮箱进行优化。宏观参数优化与微观修形综合优化后，齿轮箱运行10 a后可靠度从96.353%提升至99.473%，传动效率从97.62%提升至99.10%。研究结果为陆基伞梯式高空风力发电空-地能量转换装置的高效运行提供了理论支撑和技术参考，为其后续工程化应用与运行奠定了良好基础。

玄武岩纤维增强复合材料（basalt fiber-reinforced polymer, BFRP）具有优异的力学性能和可熔融再生特性，在汽车轻量化领域的应用前景广阔。针对某车型的铝制防撞装置，开展BFRP/铝混合防撞装置的多目标优化设计。首先，对BFRP层合板开展力学性能测试，并利用HyperMesh软件建立防撞装置有限元模型；其次，采用拉丁超立方抽样生成代理模型的训练样本，结合敏感度分析识别关键设计参数，并通过基于加权欧式距离的空间填充采样法来提升代理模型对响应指标的预测精度；最后，以防撞装置峰值载荷、总质量及横梁最大位移最小为优化目标，运用MOPSO（multi-objective particle swarm optimization，多目标粒子群优化）算法求解Pareto前沿，并基于熵权- TOPSIS（technique for order preference by similarity to an ideal solution，逼近理想解排序法）确定最优设计参数组合。结果显示：优化后防撞装置的峰值载荷降低了36.15%，总质量减小了12.23%，显著提升了耐撞性能并实现了轻量化目标。所提出的方法可为BFRP/铝混合防撞装置的轻量化设计提供一套系统性的解决方案。

针对燃气调节阀启闭过程中的高扭矩问题，开展多因素分析与结构优化设计研究，提出了结合拓扑优化、响应面法与非支配排序遗传算法II的低扭矩优化方法。通过建立调节阀启闭扭矩理论模型，明确了机械摩擦扭矩为主要影响因素，并重点分析了介质作用力、弹簧预紧力和格莱圈压缩率对扭矩与密封性能的耦合效应。在结构优化中，通过拓扑优化对阀座形态进行了重构，以减小有效的介质作用面积，降低摩擦阻力；随后，基于响应面回归模型构建了以机械摩擦扭矩和泄漏量为目标的多目标优化模型，并结合非支配排序遗传算法II实现了扭矩与密封性能的协同优化。试验结果表明：在5.2 MPa介质压力下，优化后调节阀的机械摩擦扭矩降低了71.8%，验证了所提出优化方法的准确性与可行性。研究结果为燃气调节阀的高性能设计与国产化奠定了理论基础。

针对径向磁耦合变刚度关节传输扭矩较低的问题，设计了一种基于轴向磁耦合的变刚度关节。首先，基于简化的磁极单元模型建立磁耦合扭矩解析公式，对永磁体的尺寸进行初步设计。然后，使用Maxwell软件建立永磁体和轭铁的三维仿真模型，通过扫描负载角、气隙厚度及改变磁极对数等方式，分析扭矩与轴向磁力特性。最后，优选出结构参数合适的永磁体制作变刚度关节样机并搭建实验系统，测试样机的扭矩和变刚度性能，以验证其设计的有效性。结果表明，当气隙厚度低于10 mm时，理论模型与仿真模型在扭矩的预测上较为吻合，最大相对误差为11.6%，而轴向磁力的最大相对误差为13.7%。增加磁极对数可较为显著地提升关节扭矩，但会减小关节所能旋转的角度；此外，由于漏磁量的增加，关节扭矩随气隙厚度增大而衰减的速度变快。经实验测试，所设计的变刚度关节样机能够实现6.43 N·m的扭矩传输和5倍以上的主动刚度调节，实际运行数据与仿真结果的相对误差在7.8%以内。所提出的方法可为轴向磁耦合变刚度关节的优化设计提供理论支持。

为解决罗茨泵在输送高黏度液压油时由困油现象引发的压力脉动、功率波动及流量不稳定问题，需明确其困油机理，对比不同转子轮廓下的困油特性差异并提出针对性缓解措施，从而为罗茨泵的结构优化与工况适配提供理论支撑。首先，按转子轮廓顶部与根部是否有圆弧过渡，将其划分为全工作型（如圆弧轮廓）与非全工作型（如渐开线轮廓）两类；同时，通过参数化建模方法构造转子轮廓，定义关键结构参数并建立统一数学方程。然后，利用Siemens NX软件生成罗茨泵的三维几何模型，并借助Pumplinx软件建立CFD（computational fluid dynamics，计算流体力学）仿真模型，以分析液压油介质下该泵的运行特性。最后，在转子根部开设方形卸荷槽，并对比有无卸荷槽时的困油特性差异。仿真结果表明，2种罗茨泵均存在显著的困油现象：渐开线和圆弧轮廓下泵的最大压力增幅分别为113.3%、68.7%，且均未发生空化现象；在开设卸荷槽后，渐开线轮廓下泵的瞬时压力波动幅度缩小了29.5%，最大压力增幅降至50.4%，但平均输出流量下降了1.2%。综上，非全工作型转子轮廓的困油危害更为严重，转子根部的卸荷槽可有效抑制困油现象，但会导致输出流量小幅衰减。研究结果可为罗茨泵在高黏度液体输送领域的工程应用提供理论依据与技术参考。