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。

仿人多指灵巧手是机器人实现精细化抓取与柔性操作的关键执行机构，其发展对推动制造业自动化、服务机器人智能化及特殊环境作业应用具有重要意义。以仿人多指灵巧手为核心，系统综述其技术现状与未来发展趋势。首先，阐述仿人多指灵巧手的基本内涵、系统构成与典型特征；然后，梳理国内外科研团队的研究成果和目前市场主流的多指灵巧手产品，涵盖不同自由度设计及其软硬件实现方式；接着，介绍仿人多指灵巧手的核心硬件部件、感知融合、控制策略等关键技术；进而，阐述仿人多指灵巧手在工业装配、生活服务、极端环境等领域的应用情况，并介绍当前在可靠性、多模态协同、泛化性、人机安全和集成与应用等方面面临的难点与挑战；最后，从标准建立、本体结构、多模态感知融合、仿生演进、具身智能等方面展望仿人多指灵巧手的未来发展趋势，以期为灵巧手的深入研究与应用突破提供参考。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

为适应复杂电子装备多品种、变批量，结构上多级盲配、垂直互联的特点，自主研发了一款六自由度异构型装配机械臂，并将其应用到复杂电子装备装配生产线中。首先介绍了异构六轴机械臂的结构组成、构型优势及其在实际使用中面临的问题；其次基于D-H参数法建立了异构六轴机械臂的正逆运动学算法，对异构六轴机械臂运动学模型进行了构建；随后对异构六轴机械臂的标定算法、轨迹规划算法、碰撞控制算法等方法进行了研究；最后通过现场标定实验和MATLAB仿真分析对使用的运动规划方法进行了验证，证明了相关方法的合理性和实用性。

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。

换热器对于提高工业流程的能量效率、减少燃料消耗和温室气体排放具有重要作用。针对具有参数众多、结构多变、介质流动特性复杂的换热器创新设计问题，提出了一种螺旋管换热器的创成式设计方法。首先，分析了螺旋管换热器的设计原理、结构优势、性能特点，介绍了创成式设计方法的应用流程、设计优化逻辑，自动化的参数化模型生成方法；然后，通过计算流体力学仿真，评估了螺旋管换热器的热传递效率和流体力学性能优势；最后，通过结构力学仿真，评估了不同工况下的螺旋管结构的抗风险性能优势。所提出的创成式设计方法实现了设计方案的快速优化迭代和换热器模型的快速生成，为快速探索和设计高性能螺旋管换热器提供了可能性。

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。

工业巡检机器人作为智能制造与智能运维体系的重要组成部分，正在各类复杂工业场景中发挥关键作用。随着深度学习、多传感器融合以及自主导航等技术的不断进步，工业巡检机器人在精准度、效率和适应性方面有了显著提升。系统梳理了工业巡检机器人的概念、关键技术及典型应用，重点分析了感知识别、自主定位导航、先进控制和智能决策等核心技术的研究现状，并结合电力、车间和特殊环境等领域的实际应用，评估了当前技术的成熟度与产业化进展。尽管该领域已取得显著成果，感知精度、动态环境适应性及任务执行智能化仍面临挑战，对关键技术发展进行展望，即工业巡检机器人将继续朝向多源数据融合、自主学习与协同作业等方向发展。文章旨在为工业巡检机器人技术的进一步研究与产业发展提供系统的参考与未来发展方向的指引。

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。

针对自动化立体仓库传统人工目视化盘点效率低下、现有自动化方案部署成本高的问题。提出一种基于模块化视觉装置的库内盘点系统。设计了免改造式堆垛机可叉取的模块化视觉盘点装置，基于YOLOv8的单视角多表面信息融合的视觉盘点算法，通过前垛面层数识别与上垛面顶层计数相结合，有效解决了非满垛、压缝垛等复杂垛型的精确计数问题；构建了仓储视觉盘点系统WVSS与既有仓储控制系统WCS基于数据库的非侵入式集成架构，实现了盘点任务调度与数据闭环。实验表明在四类箱垛物料数据集上，系统数量识别准确率达96.3%，单货位处理耗时0.11 s。本方案为自动化仓储提供了一种兼具高精度、低部署成本和运行中断少的工程化盘点新路径。

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。

软包电池表面缺陷检测是生产过程的关键环节，针对现有检测方法检测精度低、大尺寸电池成像困难等问题，提出一种基于光度立体成像和深度学习的检测方法。首先，结合光度立体与线阵相机成像技术，建立多光源分时曝光成像系统（MSTIS），通过分时曝光获取多个光源下的电池表面图像，并进行光度立体计算得到包含三维信息的曲率图。然后，为解决小目标和多尺度缺陷漏检问题，对YOLOv8算法进行改进，通过Sobel卷积和常规卷积组成的双通道卷积构建边缘信息增强模块（EIEM），提高特征边缘提取能力，将语义和细节信息融合方法（SDI）与双向特征金字塔模块结合增强微小缺陷的识别精度，并采用轻量级共享卷积检测头以减少算法计算量。试验结果表明，该方法平均检测精度达到94.2%，检测速度达到116 FPS，能有效检测软包电池表面缺陷。

针对航空复杂回转件制造车间在物料配送中常常面临的物料供应不及时、路径规划难等难题，分析车间物料配送特点与约束条件，以带时间窗的车辆路径优化问题为基本模型，以最小化综合小车调用数量、总行驶距离、送达时间惩罚成本三者的配送成本为优化目标，构建物料配送路径规划模型，设计一种混合自适应大邻域搜索遗传算法进行求解，考虑车间物流通道的复杂性预先求得两工位间的实际最短可行路径，进而进行工位间的配送路径规划。通过车间实际案例与经典标准案例的验证和对比分析，评估了所提算法在不同规模配送问题上的优化效果和性能表现。

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。

针对大部分两栖仿生机器人存在运动能力不足，环境适应性差，且拟真率低等问题，根据蝾螈的基本节律步态，设计了一个新型双神经元互相抑制的中枢模式发生器（CPG）来作为其控制器，并通过调节各神经元间的兴奋抑制参数来保证相邻CPG单元之间相位耦合关系，在此基础上建立了蝾螈机器人仿脊髓控制神经网络。其中神经元网络由中间神经元与运动神经元构成，中间神经元层产生节律信号，再由运动神经元层进行整合后输出至关节肌肉模型，驱动机器人运动。将Simulink和Webots联合，对脊髓控制网络的性能进行了仿真分析。仿真结果表明两栖蝾螈仿生机器人可以很好实现游泳和陆地爬行等节律步态，所设计的蝾螈机器人运动控制神经元网络是可行和有效的。

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°。

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。

为解决传统桌面级单喷头FDM 3D打印机成型尺寸小、打印效率低等问题，设计搭建了一台中型FDM多喷头协同3D打印机，该打印机采用笛卡尔型（XYZ型）结构并装有三个并列的复合材料打印喷头，可根据需求对喷头进行选择性挤出。控制系统按功能分为主运动控制模块、嵌入式辅助测控模块、人机交互模块等三部分，并对这三个部分进行软硬件开发。设计了多喷头同步式成型与层叠式两种打印模式并提出了对应的路径规划算法。经打印验证，与单喷头打印相比较，同步式成型可将打印效率提高3倍，层叠式打印时间缩短41％，在保证打印质量的前提下，打印效率显著提高。

电控空气悬架通过主动调节汽车车身高度和刚度，能够提高车辆在实际行驶中的乘坐舒适性、操稳性和燃油经济性。在整车空气悬架的协同控制中，由于各个车轮处系统结构参数差异和整车载荷分布不均，将导致空气悬架在车身高度调节过程中产生四轮偏差，使车身姿态不稳定，影响了悬架控制的实际性能。为了解决这一问题，提出了一种基于四轮偏差优化的PI控制与占空比修正融合的控制策略，优化了传统的控制策略，有效实现了整车高度的四轮协同控制。该策略充分考虑了四轮悬架控制的不一致性，解决了协同控制过程中的动态偏差问题，提高了空气悬架高度控制的精度和姿态稳定性。

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。

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。

民机机头装配车间具有脉动装配和单元产供同步运行的特点，准时交付是保证装配线正常运行的关键条件。民机机头组件装配目前为半自动化装配系统，其班组配置依赖经验，容易导致资源与生产任务不匹配。随着机头批产量要求的提高，人员分配的任务量与复杂度也不断增加，迫切需要有效的分配方法。针对脉动节拍约束下的民机机头组件装配单元班组配置问题，考虑装配线数目、各线开工时间及脉动节拍等对组件装配与交付的时限约束，以及组件装配单元的空间约束、工艺约束等，构建以最小化人力资源成本为目标的数学模型；基于动态工时估计，设计一种模拟退火与粒子群的融合算法，用于解决班组分配与任务分派的集成问题；并通过仿真验证了模型的可行性、算法的优越性。

大丝束碳纤维生产过程中的人为操作失误以及工艺缺陷会导致大丝束表面出现长短丝、毛球、接头、滞浆等缺陷，这些缺陷会影响产品质量，严重的甚至会使得生产过程存在安全隐患，而生产现场视觉系统只具备缺陷检出和图片保存能力，没有实现缺陷的识别分类。因此，从大丝束碳纤维表面缺陷检测的实际应用场景出发，提出一种基于YOLOv5s的轻量化丝束表面缺陷检测算法：首先，将MobileNetV2引入原模型主干网络进行轻量化改进，并插入ODConv动态卷积模块提升模型性能；其次，使用Dyhead动态检测头结构替换原有检测头，在不过度增加计算量的同时提升模型性能；接下来，引入CARAFE上采样算子替换原有最邻近上采样操作，提升模型特征信息聚合效果；最后，在自制大丝束碳纤维表面缺陷数据集上进行消融实验及对比实验。实验结果表明，所提轻量化改进算法相比其他3种经典模型具有更高的运行速度和检测精度，为解决大丝束碳纤维表面缺陷检测问题的研究提供了一种新的方法和思路。

实现钢结构工业化智能建造有两大必要条件，一是研发全装配钢结构新体系，结构本身可高效重复拆卸；二是研发自动化装配机器人，解决施工现场人工作业安装效率低、精度低、质量差问题。提出一种适用于芯筒式钢柱节点的扭剪型高强螺栓自动化装配机器人方案。该方案聚焦于M16扭剪型高强螺栓的装配过程，重点进行了机器人末端-执行器的机构设计与结构可靠性分析。设计了基于机器视觉的螺栓孔装配分层控制系统。通过模拟实验验证，所设计的机器人机构能够满足装配工艺要求，显著提升芯筒式柱节点扭剪型高强螺栓的装配效率、精度、质量和安全性。

为了优化无人机在未知三维环境中的路径规划，并解决传统Theta^*算法在寻优搜索时耗时较长的问题，提出了一种改进的Theta^*算法。通过模拟无人机飞行时的真实场景，构造了不同密度障碍的城市环境模型；然后综合考虑实际飞行的避障要求与生成路径的平滑程度，改进了传统的代价函数；采用分层规划器划分三维空间，降低了算法在未知飞行环境下的搜索时间；最后使用局部优化方法，优化关键节点的平滑度，使无人机在复杂的环境当中保持飞行的连续。在进行无人机路径规划时，改进后的算法相比于传统的Theta^*算法，复杂障碍物环境下路径寻优的效率和精度有了明显改善。

为兼顾连续可调阻尼（Continuous Damping Control，CDC）减振器独立控制与整车半主动悬架系统协调控制，并改善传统半主动悬架控制单元软件设计中存在的基于裸机开发的软件实时性难以满足、CPU利用率低等问题，首先分别建立半主动悬架整车七自由度模型与CDC减振器正、逆模型，并在天棚控制策略的基础上融合基于Mamdani模糊控制方法构建的整车协调并联模糊控制策略，然后通过移植FreeRTOS-SMP多核实时操作系统，以英飞凌的AURIX系列32位三核微控制器TC275为主控芯片设计出CDC减振器控制单元的软、硬件系统，并进行了多核实时操作系统任务调度验证，最后利用典型随机路面，通过硬件在环实验验证了所设计控制单元的有效性与所提控制策略对于整车平顺性的提升。

无人机技术的快速发展推动了其在军事侦察、民用监测和物流配送等领域的广泛应用。然而，随着任务需求的多样化和复杂化，传统航空电子系统架构难以满足快速功能扩展和动态重构的要求。为此，无人机系统服务化架构应运而生，通过将无人机的复杂功能分解为独立、最小化的可重用原子服务单元，提升无人机系统的任务灵活性、系统可维护性和功能可扩展性。本文系统性地梳理了无人机航空电子系统架构的演进历程，深入分析了无人机系统服务的理论基础、建模方法、分解原则与分解方法。在此基础上，探讨了无人机服务化转型的挑战，并展望了其在服务模型标准化、分解智能化以及治理实时化方面的未来发展趋势，为该领域的发展提供了理论参考和技术指导。

高精度和高频率的定位技术是保障空中建筑机器人高效、安全作业的关键。针对特征稀少的空中施工环境及夜晚保持作业的施工要求，提出了一种建筑机器人外墙定位算法，该算法基于扩展卡尔曼滤波器（EKF），融合惯性测量单元（IMU）和单线激光雷达数据，其中IMU用于滤波器的状态预测，同时还开发了一种适应建筑墙体特征的单线激光雷达定位方法，用于滤波器的观测更新。实验表明融合定位算法可以提高位置姿态估计频率，且定位精度较高，其中X轴最大晃动800 mm、Y轴最大晃动350 mm时，平均绝对误差均小于4 mm，偏航角最大扭转11 °时，平均绝对误差小于0.1 °，能够满足实际工程需要。

针对制造业流程工艺质量指标数据波动性强、影响因素繁多，使用传统预测模型难以挖掘其隐含规律实现高精度预测的问题，提出了一种基于VMD-Informer的深度学习质量指标预测模型。首先筛选与质量指标相关的流程工艺参数；接着使用变分模态分解（VMD）将质量指标数据集分解为模态分量与误差项；然后筛选与各分量具有相关性的工艺指标作为输入矩阵；最后使用Informer模型对各分量及误差项分别预测并叠加得到最终预测值。选取国内某制造业企业生产数据，对不同质量指标进行预测，并与LSTM模型和改进前的Informer模型的预测效果进行对比。结果表明：所提的VMD-Informer模型预测误差更小、可决系数较大，预测更为精准，可为制造业企业实现质量预测提供有效方法，并为企业及时调整生产方案提供思路。

针对U型无铁芯永磁同步直线电机推力较小的问题，提出了一种新结构U型永磁同步直线电机。该电机通过在初级内增设导磁块，改变主磁路结构的方法，使电磁推力增加了74.36%，并且将推力波动控制在较小的范围内。首先，通过解析法求解电机气隙内永磁场，并通过对气隙磁场磁通密度的谐波分析，讨论了谐波成份对电机推力及推力波动的影响。然后，分析了若干参数对电机性能的影响，采用田口法对优化变量进行筛选，并通过响应曲面法获取体现优化目标与参数之间函数关系的数学模型。最后，采用白鹭群多目标优化算法对电机进行优化设计，获取了Pareto前沿。通过有限元仿真验证了理论分析的有效性。

为求解可变工件数量与可变机器数量场景下的动态作业车间调度问题，提出一种将密集卷积网络（DenseNet）和带有dueling network的双价值深度Q学习算法（D3QN）相结合的Dense-D3QN方法。使用析取图模型构建最小化最大完工时间的单目标作业车间调度模型，以多维矩阵的方式表达调度场景中的状态并设计密集-稀疏奖励函数。为验证提出算法的有效性，分别使用公共算例和实际数据构建公共调度环境和实际调度环境，在公共环境中训练并测试Dense-D3QN模型的性能，在实际环境中训练并分别在静态和动态环境中测试Dense-D3QN模型的性能。实验结果表明，Dense-D3QN模型能更好地应对可变规模的动态作业车间调度问题。

服务机器人产业的迅速发展带来了模块和产品选择的多样化，但也使精准匹配用户需求与合适模块变得日益困难。现有的服务机器人模块检索匹配方法普遍存在人工依赖性强、匹配精度低、响应时间长等问题。针对这些挑战，研究提出了KAMR，一种面向服务机器人模块匹配的知识增强自适应多源检索框架。KAMR通过整合技术规格匹配、语义功能匹配和领域知识图谱，实现了模块功能与应用场景的结构化表示与关联，并根据查询复杂度动态调整处理策略。实验结果表明，KAMR框架在处理简单至复杂的各类查询时均优于现有方法，特别是在复杂查询上的性能提升达15.3%，同时保持较低的响应时间。研究还构建并开源了包含2051条模块和产品数据的服务机器人模块语义描述数据集，为该领域研究提供基准资源。

工业现场大规模设备数据通讯的应用场景，需要低时延、大容量和高速率的数据通讯解决方案。对比了主流蜂窝物联技术，提出了基于5G轻量化技术RedCap的工业现场数据采集技术方案，设计了一种基于5G RedCap技术的数据通讯终端，并经过测试验证了可行性。基于5G RedCap技术的数据通讯终端能很好地满足工业现场数据通讯需求，在工业物联网领域具备了推广应用价值，将推动蜂窝物联网向端网协同方向发展和演进。