PDC（polycrystalline diamond compact，聚晶金刚石复合片）钻头是当今油气钻井领域的主要破岩工具，具有耐磨性高、机械钻速高和破岩效率高等优点。PDC切削齿作为切削单元，决定了PDC钻头的破岩性能。PDC钻头布齿的目的是确定每颗PDC切削齿在钻头上的空间位置，使得钻头在钻井破岩时具有优良的性能和可靠的寿命。基于不同布齿技术设计的PDC钻头在钻井过程中表现出不同的破岩性能。因此，PDC钻头布齿技术得到了国内外学者的广泛关注。现已有大量学者针对PDC钻头自诞生以来的布齿技术做了相应研究，但目前仍缺乏系统性的总结。为此，以近年来国内外关于PDC钻头布齿技术的文献为基础，总结了PDC钻头自诞生以来的布齿技术的发展历程，主要包括早期布齿阶段、经典布齿阶段和现代布齿阶段。通过对PDC钻头布齿技术发展历程的分析与总结，指出复合PDC钻头、兼容智能化PDC钻头、长寿命PDC钻头、力平衡PDC钻头、冲击与振动下PDC钻头以及特殊地层下PDC钻头的布齿技术是未来的发展趋势。研究结果可为后续的PDC钻头布齿技术研究提供一定的参考，有望推动PDC钻头布齿技术的进一步发展。

现有加工工件材料和加工方式的多样性使得工件的表面情况多样，导致视觉系统难以准确识别工件轮廓，因此提出了一种适用于不同工件表面的轮廓识别方法。根据纹理区域面积与凸包面积的比值对工件表面进行评估和分类。对于表面质量较好的工件，采用高通线性滤波器对图像进行滤波处理，通过工件表面信息与边缘信息的差异实现工件图像边缘提取；对于表面质量较差的工件，采用一种自适应轮廓提取方法来识别图像边缘。实验表明，与传统的Canny边缘检测算法相比，所提出的方法能够更好地去除噪声干扰，其识别轮廓的精度更高。所提出的轮廓识别方法对不同工件表面有较好的适应性，具有一定的应用价值。

为了在机器人辅助远程介入手术中实现向医生提供高精度的力反馈，设计了一种具有力检测机制的新型血管介入手术机器人，其是一个主从控制系统，包括一个操作方便的主端装置和一个递送导丝/导管的从端装置。首先，设计了血管介入手术机器人的力检测机制，以实现轴向近端力的精准测量和径向夹紧力的感知。然后，基于血管介入手术机器人的动力学分析，设计了具有在线整定参数功能的模糊PID（proportional integral derivative，比例积分微分）控制器，以提高从端装置的递送精度和抗干扰能力，同时选择阶跃信号对所设计的模糊PID控制器进行仿真验证。最后，搭建血管介入手术机器人物理样机，并开展主从运动跟踪实验和轴向近端力、径向夹紧力检测评估实验。实验结果表明，该血管介入手术机器人具有[-0.31, 0.25] mm的运动跟踪误差，可检测平均误差为0.12 N的轴向近端力以及可感知0.47~4 N的径向夹紧力。研究结果验证了所设计血管介入手术机器人的鲁棒性以及其力检测机制的可行性，可为同类产品的设计和改进提供参考依据。

针对现有电力隧道巡检机器人自动化程度不足、视野和观测角度有限的问题，设计了一款子母式自动巡检机器人。其中：具有移动功能的巡检机器人母机能够完成主要的日常巡检工作，并具备越障、避障能力；具有攀爬功能的子机能够完成复杂环境、极限角度条件下的勘测任务。子、母机共同协作可完成整个电力隧道的自动化巡检。首先，基于总体功能需求，提出了巡检机器人各模块的具体形式，并完成了其自动巡检的逻辑系统分层设计。然后，基于虚拟样机技术，在ADAMS（automatic dynamic analysis of mechanical systems，机械系统动力学自动分析）软件中建立电力隧道运行环境，并结合运动学仿真分析结果优化巡检机器人母机的结构，以提升机器人在隧道内作业的平稳性并确保其所搭载的传感器均能正常工作。结果表明，母机结构优化后，巡检机器人能够平稳运行，传感器平台的抖动幅度在5 mm内，且搭载的各传感器均能正常工作，验证了该机器人方案设计的合理性。相关理论研究结果可为电力隧道自动巡检机器人物理样机的研制提供可靠的技术支撑。

为解决电主轴因内部温度场复杂而造成冷却效果差的问题，设计了一种用于电主轴冷却的水冷机系统。根据电主轴热特性分析结果，提出了水冷机冷却方案，计算了相关的传热参数，并建立了电主轴温度?流速控制模型。然后，利用ANSYS Fluent软件对电主轴进行了流体冷却有限元仿真，并通过电主轴冷却实验对仿真结果进行了验证。通过对比仿真结果和实验结果可知，冷却后电主轴电机定子最高温度约下降了60%，转轴的形变量约降低了70%。结果表明：利用水冷机系统对电主轴进行冷却具有良好的冷却效果，这可为高精密机床主动热控制技术的研究提供一定的借鉴和参考。

支承刚度对自动变速器齿轮副的啮合质量有着重要影响，研究支承刚度及齿面涂层对斜齿轮副啮合特性的影响具有重要意义。以某七挡双离合自动变速器的一挡斜齿轮副为研究对象，建立了2种不同支承刚度的齿轴系统刚柔耦合模型，分析了不同工况下支承刚度对斜齿轮副啮合特性的影响规律；通过FCL?250H齿轮精测试验台得到有/无磷酸锰转化涂层齿轮的齿形齿向参数，并将其代入有限元模型进行仿真分析；进行齿轮接触疲劳点蚀实验，对比齿面涂层处理前后齿轮的接触疲劳寿命，并从齿轮表面形貌、动力性能及跑合性能等角度进一步揭示了涂层的强化机理。研究结果表明：齿轴跨度增大，支承刚度减小，则齿轮单位长度所受最大载荷和啮合错位量对输入扭矩的变化更为敏感；有涂层齿轮跑合后更有利于啮合，其疲劳寿命得到提高。研究结果为汽车自动变速器齿轮传动系统的结构优化和齿轮疲劳寿命的提高提供了参考。

为了降低叶片泵在原油开采过程中的振动，应尽量消除其由于加速度突变而造成的运行冲击。通过推导八次方曲线方程，得到定子内腔过渡曲线的数学模型。采用MATLAB软件对过渡曲线进行拟合。为了验证该叶片泵的动态性能，设计了实验方案，进行叶片泵变速和变压实验。实验结果表明：在500 r/min转速下，扬程达到23.14 m，流量达到2.44 m³/h，满足了低速设计要求；叶片泵对外部压力负载有一定的要求，其最大值不能超过0.5 MPa，若超过此值，叶片泵将失去自吸能力；随着转速的提高，其流量和噪声增大；随着压力负载增大，流量呈先上升后下降的趋势，噪声总体呈上升趋势，但在压力负载大于0.25 MPa后上升有所缓慢，泵内流量逐渐趋近于0，此时泵的噪声主要来源于叶片与定子的摩擦。研究结果为减小叶片泵的振动和噪声以及叶片泵结构的进一步优化提供了参考。

针对在微流挤出陶瓷浆料3D打印机作业过程中挤压力稳定控制的需求，根据打印机挤压力控制系统非线性、时变性的特点，总结了现有挤压力稳定控制策略的优缺点，并在模糊PID（proportion-integral-derivative，比例?积分?微分）控制器中嵌入神经网络结构，提出了挤压力模糊神经网络PID稳定控制策略。该策略基于六层模糊神经网络，以挤压力偏差值e和偏差值变化率e_{\mathrm{c}}为输入，PID控制器控制参数为输出，完成正向模糊控制过程，并基于神经网络的自学习优势实现反向传播及在线更新神经网络权值，以实现打印过程中挤压力的精准自适应调节。挤压力控制Simulink仿真、挤压力控制实验及坯体打印实验表明：相较于传统PID控制策略，采用模糊神经网络PID控制策略可使超调量减小20.9%，挤压力提前90 s达到稳定状态，压力峰值减小12 N，压力谷值增大18 N；相较于采用模糊PID控制策略，超调量减小1.73%，挤压力提前56 s达到稳定状态，压力峰值减小4 N，压力谷值增大8 N；模糊神经网络PID控制策略具有一定的优越性，可使打印过程中挤压力的控制精度更高，稳定速度更快，超调量更小，所打印坯体的整体形貌质量更优，也可使控制系统的鲁棒性更好。研究结果为其他工业设备的PID控制、智能控制提供了新的思路和方法。

为了提高两栖仿海龟机器人行走的稳定性，对其进行动力学建模，并基于PID（proportional integral derivative，比例积分微分）反馈控制策略提出了一种力/位控制模型。首先，根据机器人的运动学模型，得到了支腿的变换矩阵和雅可比矩阵，并利用虚功原理建立了足端与液压缸之间的力传递模型。然后，利用拉格朗日法对机器人进行动力学建模，推导了支腿的动力学方程，同时进行了动力学仿真，并将实时的足端受力导入动力学方程进行计算，验证了动力学模型的正确性。最后，搭建了液压仿真模型，并在ADAMS?AMESim?MATLAB联合仿真环境中开展了机器人运动仿真。仿真结果显示：与纯位置控制模式相比，力/位控制模式下机器人膝关节的转动更加平稳，液压缸的动力输出更稳定且功耗更小。研究结果对提高机器人运动的稳定性、增强运动控制系统的鲁棒性和提高液压系统的总效率具有借鉴意义。

为探究局部故障状态下滚动轴承内部动态特性的差异性和相似性，以NU306圆柱滚子轴承为研究对象，利用有限元仿真软件ANSYS/LS-DYNA构建正常以及外圈、内圈和滚动体分别故障时的有限元模型，得到不同故障状态下滚动体的应力特性、振动特性及运动特性。结果表明，当滚动轴承的不同元件发生故障时，故障前端应力均会滞后，后端应力均会提前，其中外圈故障时应力的变化最大；外圈故障时滚动体在经过故障区域期间的振动加速度先减小后增大，内圈和滚动体故障时振动加速度先增大后减小；外圈和滚动体故障时滚动体的公转转速均比理论公转转速小，内圈故障时滚动体的公转转速比理论公转转速大。所构建的有限元模型可用于探究不同元件故障时滚动轴承内部的故障机理，可为进一步研究滚动轴承的承载能力和使用寿命提供有力的分析方法。

针对内外圈对转圆柱滚子轴承内部复杂的运动特性及相互作用力，通过分析轴承径向游隙的影响因素以及考虑滚子与滚道的接触变形和热效应对油膜厚度的影响，利用拟静力学法建立了轴承的分析模型，并采用Newton-Raphson法进行求解；同时，利用该模型对滚子打滑率进行计算，以验证所采用分析方法的正确性和可靠性。然后，进一步探讨了不同工况下对转圆柱滚子轴承内部组件的转速变化规律与接触特性。结果表明：滚子的自转转速、滚子与滚道的接触载荷均随径向载荷的增大而增大；内、外圈转速变化会使受载区滚子与滚道的接触载荷以一定的规律重新分配，且转速对最小油膜厚度的影响较径向载荷更为明显。研究结果可为对转圆柱滚子轴承的结构优化和生热机理分析提供理论依据。

针对金属轴类零件在实际复杂工况下易产生应力集中而发生疲劳破坏的问题，利用双频激振系统，研究带V形缺口轴的疲劳寿命随缺口几何参数的变化规律。首先，提出了促进轴疲劳裂纹萌生的激振频率控制曲线，同时采用响应曲面法中的Box-Behnken设计法对V形缺口的夹角、圆角半径和深度进行三因素三水平的实验设计；其次，建立了疲劳寿命多元回归预测模型，并采用方差分析法对模型进行可靠性评价；最后，利用响应曲面和等高线图分析了缺口的夹角、圆角半径和深度对轴疲劳寿命的影响规律，并进行了预测模型的应用。研究结果表明：疲劳寿命预测值与实测值之间的误差在4.2%以内，预测精度较高，预测模型可靠；缺口几何参数对疲劳寿命从大到小的影响次序是缺口深度、缺口圆角半径、缺口夹角，以圆角半径和深度的交互作用对轴疲劳寿命的影响最为显著。研究结果可为金属轴类零件的抗疲劳设计提供重要参考。

为了实现电缆隧道环境的在线监测和故障报警，提高电缆隧道监测系统的智能化水平，提出了一种基于多特征麻雀搜索算法（multi-feature modified sparrow search algorithm, MSSA）优化支持向量机（support vector machines, SVM）的故障预警系统。首先，对故障数据集进行归一化预处理；其次，建立多分类SVM模型，用MSSA对SVM进行参数寻优，从而建立MSSA-SVM模型，并将训练好的MSSA-SVM模型嵌入故障预警系统的数据库服务器中，对实时采集的数据进行在线监测、诊断，并及时报警；最后，通过实验验证了MSSA-SVM模型的有效性，并将其与麻雀搜索算法（sparrow search algorithm, SSA）、灰狼优化算法（grey wolf optimization, GWO）和粒子群算法（particle swarm optimization, PSO）进行对照实验，实验结果表明，MSSA-SVM模型的故障识别准确率最高，其识别准确率可达95%。研究结果为有效提高电缆隧道在线监测的智能性和准确性提供了参考。

砂轮变幅器是旋转超声内圆磨削谐振系统的关键部件，其设计质量直接影响超声磨削的工艺效果。但目前内圆磨削砂轮变幅器缺乏较为完善的理论分析模型。为提高砂轮变幅器理论分析模型的通用性，基于非谐振设计理论建立了纵向谐振砂轮变幅器的理论分析模型，并利用砂轮变幅器各振动单元间的力、位移连续条件与边界条件推导了其频率方程。然后，针对频率方程进行编程求解，并通过ANSYS有限元仿真分析进行验证。最后，加工制作了纵向谐振砂轮变幅器，并开展阻抗特性分析试验、超声谐振试验和振动位移测量试验，分析了其谐振特性。试验结果表明，所研制的砂轮变幅器的谐振试验频率与理论设计频率一致，其输出端振动位移的试验值与仿真值的相对误差为7.83%，符合旋转超声内圆磨削的要求，验证了理论分析模型求解的正确性。研究结果为旋转超声内圆磨削砂轮变幅器的设计提供了便捷且有效的方法。