冷链运输是指在整个供应链中，保持货物在低温条件下从一个地点运输到另一个地点的过程。其主要应用于食品、制药、生物医药等行业以确保货物的品质和安全性，而运输的合理规划对于降低物流成本、减少碳排放、提高运输效率具有重要意义。建立了冷链物流运输路径优化的数学模型，考虑了不同客户点之间的距离、服务时间窗、货物需求等因素，以达到包括固定成本、运输成本、制冷成本等运输总成本最小的目标。然后采用改进海鸥算法对该模型进行求解，该算法是一种基于仿生学的优化算法，模拟了海鸥觅食时的行为，算法具有全局搜索能力和自适应性。在算法实现过程中，考虑了迭代参数设置和收敛性控制，以避免陷入局部最优解，确保实验结果的可靠性和高效性。通过实验算例的应用及不同算法对比分析，验证了基于改进海鸥算法的冷链物流路径优化方法的有效性。

提出了一种全局定位与协作定位复合的多移动机器人协作转运系统。基于领航-跟随的控制方式，领航单元沿全局坐标下已规划路径运行；为减少运动冲击，领航单元速度变动进行高次曲线规划。跟随单元根据实时变动的领航单元速度输入与可安装在任意位姿的传感器相对位姿检测输入，结合队形约束计算控制输出；为优化编队运动性能，采用神经网络的方式计算其速度控制参数。搭建5G网络并对编队信息分类，实现了控制数据的稳定传递。使用由三台全向移动机器人构成的试验平台进行试验，试验验证了所提出通信模式与控制方法的可行性与有效性。

为提高移动机器人路径规划效率，解决灰狼优化算法在路径规划避障问题上存在的收敛效率低和易陷入局部最优的不足，提出了一种改进的灰狼优化算法。首先，加入Tent混沌映射对初始种群初始化，以增加种群的多样性，进而提高收敛速度；其次，加入非线性收敛因子改进策略，从而在降低局部最优解的同时提高全局搜索的效率；进而，将粒子群位置更新策略用于灰狼种群位置更新中，旨在增强灰狼个体的自主搜索能力；最后，选用标准测试函数与PSO、GWO算法对比，改进算法具有优越的收敛性能和寻优精度。环境仿真实验表明，改进算法在平均路径长度、迭代次数、寻优时长等指标均优于其他对比算法。

研究了由建模误差和环境干扰引起的未知项下飞行机器人的稳定控制问题，提出了一种基于未知项估计器用以实现飞行机器人稳定运动的模糊自适应非奇异终端滑模控制器。其中，采用模糊估计器实现对飞行机器人建模不确定项和环境干扰的估计，利用稀疏模糊规则库并结合模糊规则插值方法提高了模糊估计器的估计精度和收敛速度。基于模糊规则插值估计器，提出了一种新的模糊自适应非奇异终端滑模控制器，用以保证飞行机器人在不确定条件下的稳定控制。利用李雅普诺夫理论分析了所提估计器和控制器的稳定性，通过对比仿真实验验证了该控制器的性能和可行性，证明了该控制器在不确定条件下飞行机器人的稳定控制能力和良好的鲁棒性。

针对于双惯量系统中存在的机械谐振问题，提出了一种基于未知输入观测器的模糊滑模控制方法。此方法主要包含未知输入观测器和模糊滑模控制器两部分。观测器部分采用不变流形原理设计，实现对传递力矩的观测并对其进行补偿。在此基础上设计滑模控制器保证输出信号的跟踪精度，为了消除传统滑模控制本身存在的抖振问题，控制器部分提出了模糊控制与滑模控制相结合的方法，大大提高系统的动态响应性能。最后仿真验证了所提出方法的有效性。

为进一步提高装卸机器人的工作效率和平稳性，以成品烟装卸机器人为研究对象，提出了一种基于改进斑马算法的时间最优复合多项式插值轨迹规划方法。采用五次多项式和正弦加速度的复合多项式对机器人轨迹进行插值；通过改进Tent混沌映射和斑马动态引导策略对斑马算法进行优化，以最短时间为优化目标，采用改进斑马算法对复合多项式规划的轨迹进行优化。通过仿真实验进行验证，结果表明：优化后的运动时间缩短了约34.30%，改进后的斑马算法收敛速度得到显著提升，有利于快速跳出局部最优陷阱；机器人运动连续平稳，各关节角位移、角速度和角加速度曲线平滑无突变，在运动时间最优的同时保持机器人运动的平稳性，提高了成品烟装卸机器人的工作效率和稳定性。

轴向柱塞泵长期工作在高速、高压的恶劣环境下，其内部的关键零件常发生故障，导致整个液压系统失效。采用自制非接触式麦克风阵列（声阵列）研究了轴向柱塞泵故障噪声特征分析、定位与故障分类。首先，基于二维传感器阵列建立了噪声定位与空域滤波模型，实现噪声源定位下的特定方位滤波，将空域滤波后的时域信号及其频域信号作为典型故障样本；然后，用支持向量机（SVM）替代原来的分类器，并利用空域滤波后的典型故障样本训练一维CNN-SVM故障分类模型；通过柱塞、配流盘、斜盘和回程盘等四个关键部件预制故障的实验研究，实现了轴向柱塞泵运行状态下的故障源定位，并结合CNN-SVM模型对故障进行了分类，其中时域样本的测试集准确率为89.5%，频域样本的测试集准确率为93.5%。

为提升离散制造车间检测的精度和效率，并克服传统异常检测方法在多品种、变批量数据处理及时间序列相关性捕捉方面的不足，提出了一种基于量子粒子群算法加权的Transformer-GAN（QPSO-TGAN）模型。该模型利用Transformer结构的生成器学习时间序列数据的正常模式，鉴别器则提取数据内在特征，以区分正常与异常模式。同时，引入量子粒子群算法进行参数优化，提高异常检测能力。实验基于真实离散车间数据，并与KNN、RNN、VLSTM、LSFL、DAGAN及Transformer等模型对比，结果表明QPSO-TGAN在准确率、召回率和F1分数上均优于其他方法，展现出卓越的异常检测性能，能够有效地适用于现实离散车间场景中。

相比机械轴承，磁浮轴承具有非接触、无磨损、无须润滑、寿命长、适合高速运动和性能参数可主动控制等优点。磁浮转子高速旋转时伴有陀螺效应导致位置与姿态变化耦合呈现出复杂动力学特性，动力学模型建模的精确性直接影响到控制系统的控制精度与稳定性。在对磁浮转子静态起浮和稳定悬浮阶段进行动力学建模的基础上，针对磁浮转子实际动力学参数与设计参数存在较大差异，传统的PID控制难以保证系统鲁棒性这一问题，提出了一种面向磁浮转子的参数自适应控制方案，旨在控制过程中自适应辨识出真实模型参数，并通过李雅普诺夫判据证明了系统的稳定性。仿真的结果表明，改进的算法能够有效改善磁浮转子的控制性能。

薄膜双向拉伸生产线的核心之一是张力控制，它直接决定了生产出的薄膜的质量。针对双工位收卷转塔在换卷作业的过程中由于转塔翻转产生的薄膜张力变化影响成品膜质量的问题，提出一种前馈速度补偿策略。该策略通过直接对换卷作业过程中转塔翻转对薄膜产生的叠加速度进行计算，并根据计算的叠加速度关系式设计一个基于前馈-PID的张力控制系统，并通过与传统PID控制器进行仿真实验对比。结果表明，该系统具有良好效果，提高了薄膜的得率。

针对整车自动化质检环节中汽车覆盖件三角配合区域尺寸测量问题，提出了一套基于图像的无标定尺寸测量方法，包括图像畸变矫正和尺寸测量两部分内容。首先，通过设计对照板校正切向畸变；其次，利用像素特征信息估计并矫正径向畸变，提高测量精度；最后设计了三角配合区域轮廓提取方法，确定最大内切圆尺寸，提高测量稳定性。实验结果表明，该方法矫正了一定程度的径向畸变和切向畸变误差，三角配合区域最大内切圆尺寸测量偏差在0.2 mm以内，成功率达到了98%。这一研究为整车自动化质检提供了高精度、高效率、简便的测量方法。

为了优化卸货的便捷程度，提高卸货效率，提出一种组合式卸货的三维装箱算法。首先，定义了箱子之间相邻判断标准以及互斥无固定范式卸货组合的概念，其次，以互斥卸货组合率和空间利用率以及装箱率为优化目标，建立了以卸货为导向的装箱数学模型，再次，针对最大互斥卸货组合数量的求解，结合图论思想设计提出了相邻关系检测、相邻关系无向图转化、基于BFS广度优先的卸货组合生成、互斥卸货组合筛选四部分子算法，最后，采用田口法对改进的遗传算法进行参数配置，并结合NSGA-II多目标优化策略，对装箱方案进行优化。经过不同比例的卸货组合实例测试分析，证明算法能够将有同样待卸需求的货物优化形成卸货组合，以达到便捷卸货，提高物流环节经济效益的目的。

针对目前Mini/Micro LED气动巨量转移中气体射流冲击不均匀、不稳定的问题，提出了一种利用基于多通孔的吹气方案，利用气体射流透过多通孔玻璃板，同时对薄膜冲击使其形变产生微泡，减小芯片与薄膜之间的接触面积，从而实现芯片向目标基板的转移，并从仿真和试验的两个方面对工作过程中的气体射流的流场特性进行了研究。通过COMSOL Multiphysic 软件对流场分析得到了不同数量的射流孔的气体驱动规律。设计了试验平台并进行测试，试验结果表明将射流孔布置在中心位置且射流孔与芯片的接触面积越大，驱动效果越佳，实现芯片的高精度、无损伤转移。在气压为1.0 MPa，气体持续时间0.3 s，出气孔和通孔玻璃板之间的间距为0.1 mm的环境下进行转移，试验得到本方案的实际转移良率达到99.9815%。

为了提高装配质量和装配效率，确保产品质量的一致性，对工人的装配动作进行识别监测。提出一种融合Longformer的时空分离注意力装配动作识别网络，基于时空分离注意力结构分别使用Longformer注意力编码器和Transformer注意力编码器提取视频的外观特征和运动特征，有效整合了长视频序列中的时空信息，同时降低了网络的计算复杂度和网络参数量。在装配动作数据集上的实验结果表明，方法相比基于卷积的SlowFast网络可以更好的提取全局视频特征，Top-1准确率提升了2.44%。相比基于Transformer的TimeSformer网络，Top-1准确率提升了0.45%，参数量降低了65.9%，同时允许输入更长的视频序列，能更有效识别工人的装配动作。

转盘轴承在工作中承受巨大的轴向力和倾覆力矩的作用，使得载荷常集中于远离倾覆力矩轴线的沟道，导致这些位置的沟道容易出现塑性变形或疲劳损伤，严重影响轴承的承载能力和使用寿命。为此，提出了一种非平面滚道的转盘轴承。首先，通过矢量表达的方法建立任意形状滚道的转盘轴承力学计算模型对其进行理论分析，并对传统圆形滚道的载荷分布进行寿命最大优化，通过分解调控得到最佳的非平面滚道廓线，对比非平面滚道与传统圆形滚道下的载荷分布，然后通过有限元仿真验证并考虑套圈变形修正非平面滚道。结果表明：非平面滚道的转盘轴承比传统圆形滚道的转盘轴承最大载荷明显降低，载荷分布更加均匀，寿命提高了8%~15%。为均匀和降低转盘轴承滚道接触载荷提供了一种新思路。

针对过曝光区域检测问题，提出了一种基于主成分分析（Principal Components Analysis，PCA）和Logistic回归的过曝光图像饱和像素检测方法。首先通过研究分析过曝光图像的显著性特征，提取了亮度及颜色特征、人类视觉修正的饱和度特征、空间邻域特征、局部熵特征、灰度对比度特征等变量作为检测图像过曝光的初始指标；接着利用主成分分析方法对原始指标变量进行降维处理，然后利用建立的L2正则化的Logistic回归模型进行分析预测；最后与其他过曝光检测算法进行了对比分析，并在某安防监控图像中进行了过曝光区域检测效果验证。结果表明，该模型检测结果更具整体性，检测区域更紧凑，也更符合人眼对过曝光区域的视觉感知。

针对焦炉砌筑机器人自动化抓取中耐火砖识别与定位精度要求高，砌筑现场设备计算资源有限等问题，提出了一种轻量化耐火砖识别与定位算法。首先，针对因干砌耐火砖排列紧密导致误检或漏检的问题，通过多边界特征随机合成方法增强自制耐火砖数据集，并在YOLOv8模型中嵌入全局注意力模块（GAM）和引入损失函数Wise-IoUv3，以提高特征提取能力与锚框质量；其次，针对设备计算资源有限的问题，通过基于参数幅值的剪枝算法对模型进行剪枝处理，以降低模型的计算量和参数量；然后，基于二维识别信息，融合一种基于点云数据的轻量化深度信息阈值分割算法获取的定位深度信息，以完成耐火砖的精准识别与定位；最后，通过搭建焦炉砌筑机器人实验平台，进行测试验证。实验结果表明，本算法的识别平均精度均值达到98.83%，参数量和浮点计算量分别达到了0.211 M和0.856 G，较YOLOv8模型平均精度均值增加了0.21个百分点，参数量和浮点计算量分别减少了92.99%和89.56%。测量深度信息在800 mm~1000 mm时平均相对测量误差为0.28%。本算法能在保证识别与定位精度的同时，降低了设备对计算资源的要求，为焦炉砌筑机器人实现自动化应用提供技术支持。

工件的轮廓距测量在保证加工质量方面具有重要影响，但传统测量方法通常效率较低且成本较高。而常规的机器视觉测量方式往往存在测量精度不足和稳定性不高的问题。为了提升加工制造的质量，提出了一种基于双远心成像的高精度工件轮廓距测量系统。首先，基于双远心成像方式进行测量系统的分析建模与整体结构设计。其次，提出一种改进的自适应阈值的Canny边缘检测算法对目标图像进行初步的边缘检测，对融合后的图像进行边缘粗定位，随后通过三次样条插值算法来获取边缘梯度插值信息，然后曲线拟合得到边缘的亚像素级坐标。最后，采用RANSAC算法进行轮廓拟合，完成工件轮廓距的检测。算法在标准件检测实验中表现出高准确性和可靠性，能够准确进行不同大小的标准件测量，同时，大批量检测时重复性误差极小，为高效精确的工业零件轮廓检测提供了可行的解决方案。

为提高放顶煤过程中煤矸识别准确率，提出了一种结合变分模态分解（VMD）、主成分分析（PCA）和卷积神经网络（CNN）的多通道信息融合煤矸识别方法。首先，搭建放顶煤液压支架煤矸滑移试验台，采集多个传感器通道的煤矸振动数据；其次，将采集到的数据利用VMD分解得到本征模态函数（IMF），分别计算每个IMF分量的时域和频域特征，接着将特征进行PCA降维，得到降维后的煤矸振动信号特征向量并以此构建煤矸振动信号特征数据集；然后，利用CNN模型分别对不同通道数据进行训练；最后，通过加权平均法进行多通道信息融合来综合评判识别。研究结果表明该方法具有较高的煤矸识别准确率，经信息融合后准确率可达97.15%，煤矸识别效果良好。

为了降低高温接触角测量仪中石墨基座因受热不均而产生的测量误差，首先基于该仪器的感应加热原理建立了Comsol有限元模型，采用控制变量法探究了电流频率、石墨基座厚度、石墨基座下表面与线圈截面圆心的间距等参数对石墨基座上表面温度差的影响，试验结果表明上表面温度标准差与电流频率、基座厚度成正比，与石墨基座下表面和线圈截面圆心的间距成反比；接着通过软件Design-Expert对多种参数交互作用进行了响应面分析，在此基础上利用软件内的优化模块确定了最优参数为：基座厚度为2 cm，电流频率为306 kHz，石墨基座下表面和线圈截面圆心的间距为3.65 cm；最后将最优参数带入有限元模型并对线圈的结构进行了优化，优化后有限元仿真后处理结果表明：不同电流下，石墨基座上表面工作区域的温度浮动最小为0.16%，最大为0.33%，温度分布均匀性良好。

针对水域传统救援响应慢的痛点，提出一种融合无人机飞行与救援艇功能的水空两栖救援装备的结构设计方案。无人机采用轻量化机身与NACA4412翼型气动设计，通过机翼旋转与层叠对转螺旋桨伸缩机构，实现快速跨介质形态切换。同时，通过建立该无人机的数学模型及状态空间模型分析其动力学性能，并设计了一种模糊PID控制器。采用MATLAB/Simulink对该无人机的数学模型及所设计的模糊PID控制器进行动态响应仿真验证。结果表明，在方波和阶跃信号输入时，所设计的模糊PID控制器相较于传统的PID控制器其相应速度更快，且具有较好的稳定性。

提出了一种新方法，用于优化钢铁企业能源系统（ISES）的调度。鉴于钢铁企业中能源设备的多样性及其能源需求的频繁变化，协调多种用能设备，特别关注设备在不同工况下的性能变化，旨在提供更高效、经济的能量供应。创新点为：特别关注设备在不同工况下的性能变化，并在目标函数中首次纳入碳排放成本。通过引入自适应分段线性化技术处理非线性约束，有效平衡了求解精度与计算复杂度。通过对一个实际ISES案例的分析，证明了该方法在提高能源利用率、降低运行成本以及减少二氧化碳排放方面的显著效果。为钢铁企业提供了朝向更低碳、更经济运行的有效途径。

电主轴加工质量直接影响精密制造的精度、效率与稳定性，其加工过程存在着品种多，工况多，以及目标工况数据匮乏等特点，使得电主轴的质量稳定性难以保证。基于此，提出一种基于迁移学习的电主轴加工过程多工况质量预测方法。首先在提取主轴时序信号基础上利用合成少数类过采样技术平衡历史主轴数据与待测主轴数据分布；然后构建两阶段的回归算法的TrAdaboost.R2模型，利用知识迁移对待测工况主轴质量进行预测；最后通过电主轴数据对所提方法进行验证，结果显示所提方法展示出了良好的预测性能，为电主轴多工况质量精准预测提供理论保证。

为了充分利用城市环境中的风能，设计一种升阻复合型垂直轴风力机（Darrieus Combined with Savonius Vertical Axis Wind Turbine，DCS-VAWT），用以解决低风速下升力型垂直轴风力机无法自启动的问题。采用计算流体力学（CFD）模拟评估DCS-VAWT的动态自启动性能和稳态性能。与传统静态CFD模拟方法不同，采用流固耦合的被动型CFD方法，模拟了风力机由静止到稳定运行的瞬态自启动过程。研究结果表明，DCS-VAWT能够在5 m/s的低风速条件下成功自启动。DCS-VAWT自启动性能随着内部阻力型转子的直径的增加而提高，但是稳态性能下降。由于转动惯量和气动外型的影响，DCS-VAWT内部采用两叶片的阻力型转子的自启动性能比三叶片的好。经过优化后的两叶片DCS-VAWT，在5 m/s来流风速下，16 s成功自启动，最佳叶尖速比2.5时，最大的风能利用效率为0.261。

在机器人运动控制领域，面对多样化的起始和终止位置以及速度要求，提出一种新型的通用S型速度规划算法，旨在适应任意指定的起始和终止位置及速度条件。首先介绍了速度到速度的S型速度规划算法，随后详细阐述了普通7段S型速度规划算法，并在此基础上，提出了更为通用的S型速度规划算法。针对不同的输入参数，将s-t曲线分为十种类型，并为每种类型提供了详细的分段规划策略。通过仿真测试，验证了该算法不仅在效率上具有优势，而且在规划曲线的平滑度和位置精度上表现出色。此外，通过在实际机器人平台上的测试，进一步证实了该算法能有效减少机器人运行过程中的冲击和抖动，显著提升了机器人的运行性能，显示出良好的实用性和广泛的应用前景。

通过对现有煤矸分拣机械手爪及其使用情况进行分析，得出其存在重量较大、易磨损、整体更换成本高等问题，采用安装可更换耐磨垫片和选用质量较轻材料的方法进行改进。通过ANSYS Workbench对改进前后的手指进行受力分析，得出改进后的手指效果更好，并验证了安装可更换耐磨垫片的可行性，确定可更换耐磨垫片材料为20CrMnSi，手指基体材料为TC4；运用疲劳分析工具对改进前后手指进行疲劳寿命分析，得到改进后的手指基体疲劳寿命更长，可更换耐磨垫片在使用4.3794×10⁵次后开始出现失效情况，使用2个月左右需要进行更换。

针对船舶装配领域知识体系零散及海量工艺数据无法有效挖掘和利用的问题，提出基于大模型的面向船舶领域知识图谱自动构建技术。该方法采用大语言模型将非结构和半结构化的船舶数据转化为结构化数据，构建船舶工艺语料库；基于大语言模型辅助建模船舶本体知识结构，设计船舶装配领域指令提示框架，实现高效的实体关系抽取，完成知识图谱的自动化构建。此外，将通用大语言模型指令提示构建的三元组集作为微调训练集，进一步微调专用小型语言模型，在降低计算资源的同时保证特定隐私船舶数据安全。实验结果表明，该方法在准确率等关键指标上均优于传统基线模型，为船舶制造领域的知识管理和智能化升级提供新的技术路径。

焊接起始点的识别是智能焊接过程中的重要步骤。由于夹具定位误差和工件变形的影响，焊接起始点实际位置常与工件数模理论位置存在较大偏差。以常见的“三面角接”焊件为研究对象，使用线结构光相机，提出了一种两阶段的2S-RANSAC算法，实现了焊接起始点的快速、准确识别。算法第一阶段实现焊缝角点位置的寻找，提出了一种“三点采样法”对模型开展预检验，以此提高点云采样的准确性和算法效率；第二阶段以第一阶段求得的多个焊缝角点信息完成对焊接起始点位置的拟合，通过引入权重系数缓解了工件变形对焊接起始点拟合精度的影响。实验证明，2S-RANSAC算法相较传统的RANSAC算法效率提高了67%，精度提高了43%。搭配推荐的点云数据采集方案，即在起始点两侧间隔10 mm采集10组左右，焊接起始点拟合的重精度可控制在0.34 mm以内，达到一般“三面角接”焊件全自动氩弧焊焊接的工艺要求。

在工业软件生态系统中，计算机辅助设计（CAD）接口扮演着至关重要的角色。概述了工业软件生态系统的构成与协作机制，回顾了CAD接口技术的发展历程及其阶段性演进，从数据传输、功能集成以及创新驱动不同角度总结了其在工业软件生态中的核心角色；在此基础上深入分析了CAD接口在数据接口标准、系统集成深度与新兴技术融合方面存在的应用瓶颈与挑战；对CAD接口的未来发展趋势进行了展望，强调数据标准化与语义增强、多用户协同设计与实时交互，以及人工智能技术的深度融合将成为关键方向，旨在为工业软件生态中的CAD接口研究与应用提供理论参考和实践指导。

螺栓拧紧质量对机械产品的安全性有重大影响，而传统的诊断方法效率低且精度不高，因此实现有效的故障诊断具有重要的工程价值。提出一种基于 LSTM（长短期记忆网络）和专家知识的螺栓拧紧故障智能诊断方法。首先，基于特定故障模式下拧紧过程数据建立故障诊断专家知识；其次，采用噪声裁剪、阶段分割、拟合和采样等算法对拧紧数据进行预处理，提高数据质量；之后，构建融合LSTM与专家知识的故障诊断模型，通过 LSTM 获取的特征向量作为专家知识模型的输入，得到专家知识向量，并将这两个向量结合作为故障分类器的输入；最后试验结果表明，该方法与 SVM（支持向量机） 和传统 LSTM方法相比，在多种故障模式下具有更高的故障诊断精度。

核电、热电、化工设备内部可能出现形状不规则的异物，具有被动变形能力的软体抓手抓取此类物体时具有优势。定刚度软体抓手的负载能力通常很低，可变刚度是提高软抓手负载能力的重要途径。另一方面，力感知功能对抓取易碎物体非常重要，而刚性力感知与软体抓手难以融合，发展可与软体抓手融合的柔性力感知功能模块至关重要。针对上述背景，结合线气混合驱动结构的特点以及仿生手指上下两侧肌肉的工作协调关系，提出了一种利用拮抗作用改变软手指刚度且融合具有力感知功能软体抓手的设计思路。所设计的软体抓手具有三根气动气腔手指，每根手指通过分布浇筑硅胶工艺来制备，并利用仿真软件模拟单根气腔手指变形过程。为了实现抓取时接触力感知功能，在软体手指的尖端集成基于霍尔芯片磁场强度感应的力传感系统，标定并测试了传感器的性能。通过试验，测试软体抓手对不同目标物体的适应性抓取能力和线气拮抗驱动负载能力。实验表明，线气拮抗驱动可以有效提高软体手指的负载能力，感知模块可以实现对抓取目标接触力的实时测量。

针对滚动轴承在复杂工况下易发生故障，以及传统诊断方法实时性较差、对人工特征提取依赖性较强的问题，提出了一种基于MSCNN-LSTM深度学习网络的轴承故障诊断方法，并开发了相应的智能轴承健康管理系统。该系统采用端到端的故障诊断流程，直接利用时域振动信号作为输入，通过多尺度卷积神经网络（Multi-Scale Convolutional Neural Network， MSCNN）自动提取不同频域层次的局部特征，结合长短期记忆网络（LSTM）建模故障特征的时间演化规律，实现高精度的自动化故障诊断。为增强诊断结果的可解释性与决策支持能力，系统引入讯飞星火大模型，生成智能诊断报告与维护建议。系统部署于国产飞腾四核处理器平台，保障软硬件的自主可控性与工业应用的稳定性。实验结果表明，所提系统在西储大学轴承数据集上的平均分类准确率达到98.46%，在AITHE轴承故障数据集上的准确率为96.73%，验证了其在复杂工况下的鲁棒性与跨数据集泛化能力。通过人机交互界面（HMI）实时展示故障诊断结果与维护建议，该系统为设备健康管理与预测性维护提供了可靠的智能化解决方案。

为了实现绝缘子冲洗机器人在遮挡环境下的有效持续目标检测与跟踪，提出了一种基于计算机视觉的遮挡环境下的检测跟踪方法。首先在YOLOv5检测算法中添加注意力机制，增强检测算法对绝缘子的识别精度；然后将DSST算法中的尺度滤波器与KCF跟踪算法相结合，使KCF具有尺度自适应；之后构建Multi-PROSAC-ORB遮挡识别算法，实现遮挡识别；最后将以上三种算法融合，提出一种遮挡判断条件，保证在遮挡情况下对目标的持续稳定识别与实时性。实验结果表明该方法可以在保证实时性的同时有效地避免遮挡环境下目标跟踪精确率较低的情况，与无遮挡识别时的目标跟踪精确率相比提升了10.9%，跟踪成功率提高了13.6%，具有较高的精确性和实时性。

在现代物流仓储领域，纸箱识别对于库存管理以及物流自动化实现至关重要。针对传统方法及现有部分自动化识别方案在纸箱识别任务中实时性较低、准确度不高等不足，提出一种基于改进YOLOv8网络的纸箱识别方法。首先，提出一种自适应的归一化机制（ADBN）引入YOLOv8骨干网络，使模型能够更好地聚焦于关键特征，增强特征提取效果。在YOLOv8检测头中引入了结合FasterBlock和卷积门控线性单元（CGLU）的C2f-Faster-CGLU机制，提高了模型计算效率与模型局部建模能力。此外，引入一种新的基于最小点距离的边界框相似性比较指标MPDIoU，能够更准确地评估模型预测框与真实框的相似度，改进了损失函数。对比实验结果显示，改进后的模型较原模型mAP@0.5提高了1.6%，召回率提高了1.3%，且相较于其他几种主流的检测算法均有性能上的提升，为物流仓储行业的识别工作提供了更精准高效的技术支持。

针对当前人工操控船舶空气舱查验机器人穿越空气舱效率低的问题，提出一种基于位置的八轮足船舶空气舱查验机器人视觉伺服控制方法。该方法基于全局阈值分割法实时提取深度图像中舱门轮廓的几何特征，选取采样点计算机器人与舱门的相对位姿，为控制系统提供较高实时性的视觉反馈；面向机器人八舵轮结构设计出分层控制器，上层为横向、纵向及旋转运动解耦控制器，下层为舵轮目标速度追踪控制器，实现了机器人全向移动控制。搭建实验环境对该方法进行验证，结果表明：仿真实验中，机器人与舱门的横向误差小于2 cm，角度误差小于0.02 rad，能够在到达预设位姿时精确执行越障动作；实体实验中，该方法相较于人工操作在查验用时上减少了69.74%，舱门通过率提高了59.24%，验证了该方法的有效性。

无人机可以作为信号中继，在紧急情况下，室外无人机可以为室内用户提供信号覆盖。现有的无人机信号覆盖研究针对的场景多是特定位置的室内用户或者室外用户，提出的方法并不适合室内用户的信号覆盖场景。在室内用户位置随机分布的情况下，提出基于单悬停面和多悬停面的粒子群无人机部署算法确定单无人机最佳悬停位置与发射功率，优化单无人机的部署策略；其次，针对单无人机发射功率有限的问题，提出使用K-Means结合粒子群算法，实现多无人机信号覆盖室内用户。仿真实验表明，该算法在单机场景降低了无人机覆盖室内用户的功率，在多机场景下优化了无人机发射功率以及数量。

在机器人具有建模不确定性情况下进行精确力/位控制是个具有挑战性的课题。为解决这一难题，提出了一种采用基于改进积分滑模控制进行视力觉混合控制以克服不确定性的控制方法。为进行视觉伺服，利用一种优化视觉特征方法避免视觉雅可比矩阵病态7。针对积分滑模控制提出基于时间延迟估计的改进超扭曲算法，并对积分滑膜控制正定部分使用改进滑模面与趋近律，对应提出视觉控制法和力控制法应用于视力觉混合控制框架。为避免力控部分噪声对控制输出造成影响，采用视觉导纳框架进行混合控制。为优化固定导纳参数导致的固化阻抗特性，提出模糊自适应导纳框架，以期继承导纳优点的同时实时自适应调整参数。最后采用6自由度偏差模型仿真验证所提方案能够在相对更小的颤振下精确跟踪视觉轨迹和期望力，并基于直接视力觉混合控制、视觉导纳控制框架和模糊自适应导纳框架比较了具有不同侧重点的三者的表现。在偏差模型下，通过曲面力跟踪验证所提i-CISMC算法在保证更小控制颤振的同时有更好的跟踪精度；将所提算法与模糊自适应导纳框架结合，噪声下跟踪结果证明该框架在继承导纳框架对力环干扰柔顺性，同时能自适应改变导纳参数从而获得更优的跟踪速度和跟踪精度。

针对特种装备总装车间多源异构数据处理时效性差、精度不高，难以支撑特种装备装配制造过程的实时透明化管控难题，提出特种装备总装车间多源异构数据融合处理方法。在分析特种装备总装车间运行数据构成及特性的基础上，融合Multi-Agent技术优势，构建基于Multi-Agent的多源异构数据融合处理框架，并对所涉及的数据层融合、特征层融合方法进行研究；最后通过仿真实例验证了所提方法的可行性和有效性，为特种装备总装车间的智能化运行管控提供了可靠、及时和准确的数据支撑。

针对钻削铝合金时轴向力过大导致制孔质量差等问题，建立阶梯钻和传统麻花钻钻削6061铝合金仿真模型，并通过钻削实验对比分析两种钻头的制孔质量，同时验证了仿真模型的准确性。刀具结构与制孔质量密切相关，设置不同直径比λ（第一直径与第二直径的比值）的阶梯钻进行钻削模拟，对比钻削过程中产生轴向力的大小和平均毛刺高度。在此基础上，采用响应曲面法对阶梯钻刀具几何参数进行优化，以第一顶角θ ₁、第二顶角θ ₂以及螺旋角β为变量，通过响应面模型分析得出不同因素对轴向力的影响规律与最优参数组合。结果表明：改进后的阶梯钻与传统麻花钻相比，具有更小的轴向力和更好的加工性能。当阶梯钻的直径比为0.6时，刀具最优几何参数组合θ ₁为90°、θ ₂为106°和β为28°。

近年来，我国自主研发的航空专用三维结构设计系统正在蓬勃发展，在核心组件的研发中取得了显著成效。然而，随着大语言模型（LLMs）的广泛使用，如何实现三维结构设计与智能手段的交联接口仍是一项核心挑战。此外，现有LLM因缺乏对三维几何与物理场（如空气动力学）的精确推理能力，难以直接应用于航空器结构的智能化设计。在航空结构件中，飞行器机翼作为产生升力的核心部件，其设计过程高度复杂、依赖专家经验，且与气动性能紧密耦合，传统设计范式迭代周期长、成本高昂。为应对这一挑战，以飞行器机翼为典型案例，提出了面向飞行器三维机翼建模的智能设计接口——Airfoil-LLM。该接口基于Transformer架构，通过集成自然语言编码与CAD建模序列解码，将复杂自然语言描述的设计需求作为输入生成结构化的CAD建模指令，实现机翼结构件的智能化、自动化生成。为支撑模型训练与验证，构建了包含参数化的三维CAD模型、覆盖亚音速至超音速的宽域飞行工况、关键气动性能指标以及多层次文本的大规模三维机翼设计数据集。实验结果表明，Airfoil-LLM能够深刻理解从简单几何到复杂“几何-性能”耦合的文本描述，并生成在几何形态（IoU最高达0.831）与气动性能上均与目标高度一致的三维模型。