分析云存储数据访问的长尾现象，设计一种基于文件相关性的缓存策略MSU(most similar unit)．该策略通过判断文件之间的相关性完成大容量缓存中的文件预取与替换．首先，MSU选择文件的多个访问特征作为计算余弦距离值的输入，从而得到文件相关性的度量．然后，MSU将缓存中的文件作为替换待选集合，将一段时间内从缓存中替换出来的文件作为预取待选集合．当出现文件不命中时，从替换待选集合中取得缺失文件的k-非近邻作为替换文件，从预取待选集合中取得缺失文件的1-近邻作为预取文件．仿真实验表明MSU在命中率和字节命中率方面优于LRU(最近最少使用策略)、ARC(自适应替换策略)和GDS(多参数贪心策略)算法．

针对在中等斜视多子阵合成孔径声纳中“非停走停”时间的方位孔径依赖性和回波信号的阵元依赖不能被忽略，从而导致现有算法成像效果不佳的问题，提出一种基于方位谱叠加的多子阵合成孔径声纳中等斜视非线性调频变标(NLCS)算法．该算法直接对精确距离史进行泰勒级数近似，解决了传统算法须先忽略“非停走停”时间的方位孔径依赖、再近似的问题．在成像处理时，为了解决回波信号阵元依赖的问题，使用基于级数反演谱的NLCS算法单独处理每个子阵的信号，再通过叠加每个子阵成像结果的方位谱的方式得到最终的成像结果．通过仿真实验验证了该方法的有效性和优越性．

为了进一步提高基于深度神经网络的语音增强方法的性能，针对单独使用卷积神经网络难以对含噪语音中的长期依赖关系进行建模的问题，提出一种基于卷积门控循环神经网络的语音增强方法．该方法首先采用卷积神经网络提取含噪语音中的局部特征，然后采用门控循环神经网络将含噪语音中不同时间段的局部特征进行关联，通过结合两种网络的不同特性，在语音增强中更好地利用含噪语音中的上下文信息．实验结果表明：该方法能够有效提高未知噪声条件下的语音增强性能，增强后的语音具有更好的语音质量和可懂度．

针对室内嗅觉搜索机器人定位问题，提出一种基于最小二乘高斯核支持向量机的单目视觉定位算法．首先，利用最小二乘高斯核支持向量机，可将机器人在图片中像素位置与真实场景中位置间的非线性映射转化为带高斯核的线性映射；然后，运用k重交叉验证方法对映射关系模型进行训练，获取优化模型参数；最后，利用单目摄像头采集机器人运动的连续图像，并根据机器人平台与其背景间的灰度差异特征实时识别图像中目标机器人平台，计算得到机器人平台形心在每一帧图像中的像素位置，进而映射出机器人平台在室内环境下的实时动态位置．实验结果表明：此定位方法能够为移动机器人在室内环境下提供高精度和无累积误差的实时定位信息；算法的精确性和可靠性得到了充分验证．

针对传统方法难以在线判断冗余机械臂末端轨迹在关节限位和碰撞约束下有效性的问题，提出了一种基于零空间描述的在线判断S-R-S(球型-旋转-球型)七自由度机械臂末端轨迹有效性的方法．首先，提出有效计算关节限位下臂角集的方法和改进的碰撞检测方法以实时计算冗余机械臂的零空间．当给定末端位姿的零空间为空时，机械臂受关节限位和碰撞的影响无法到达该目标位姿．然后，基于该思想提出一个新的期望轨迹有效性判断方法，该方法无须像传统方法预计算和构建工作空间数据库，能实时判断多约束下末端轨迹的有效性．最后，机械臂实验验证了该方法的有效性和实时性．

提出一种基于长短时记忆(LSTM)神经网络流量预测的分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测方法．首先定义了IP数据包统计特征(IPDCF)来表征网络流特征，然后采用LSTM神经网络模型对IPDCF时间序列进行建模，且使用网格搜索和超参数最优法确定Dropout的值以缓解该模型的过拟合现象，最后建立基于IPDCF时间序列的LSTM模型来识别DDoS攻击．实验结果表明：该模型能够准确地预测正常网络流量变化趋势，识别DDoS攻击引起的异常；与同类方法相比，该方法能较早地检测DDoS攻击且漏报率和误报率更低．

通过构建可伸缩旋流器计算流体动力学(CFD)数值模型，分析等效锥角和套筒层数对流场的影响，确定颗粒在流场中的分布情况以及分离效率的变化．结果表明：当固相体积分数为5%时，可伸缩旋流器对粗颗粒的分离效率达到95%，与常规旋流器持平，溢流提取的细颗粒数量高出常规旋流器5%以上；当固相体积分数增加至20%时，可伸缩旋流器中粗颗粒的分离效率比常规旋流器下降得更为明显，而细颗粒的分离效率则无显著变化．结果表明：改变等效锥角可以实现可伸缩旋流器分离性能的调节；在较低体积分数条件下，可伸缩旋流器具有更好的分离性能；在较高体积分数条件下，可伸缩旋流器须进一步优化．

研究运动副间隙对弹簧操动机构非线性特性的影响，采用连续接触模型和拉格朗日方程建立了含多间隙的高压断路器弹簧操动机构非线性动力学方程．通过4阶龙格-库塔法对该动力学方程进行数值求解，数值计算结果与操动试验符合良好．最后通过庞加莱(Poincaré)映射研究该弹簧操动机构在不同间隙值及运动副数目下的运动混沌现象．结果表明：运动副间隙值小于0.15 mm，操动机构周期运动，且间隙副数的增加不会改变机构运动的周期性；随着间隙值和间隙副数量的进一步增加，系统的非线性特征增强，运动易进入拟周期和混沌状态．

为了分析大功率液力偶合器在调速工况中能容下降、效率降低及输出特性失稳等问题产生的原因，建立了液力偶合器内/外特性同步测试试验台，采用PIV(粒子图像测速)流场测试的方法分析动态调速工况下偶合器涡轮内部瞬态流动特性．将动态调速与对应稳态工况在径向/轴向切面的流场测试对比，结果表明：在环流转换的调速过渡区间内，受气相的干扰流道中部出现较大的低速区，与对应稳态工况流场差别较大；在额定工况附近及其他调速工况点，速度流场变化趋势与稳态工况相当；随着动态调速工况转速差的增加，在轴向切面内显示多尺度气泡弥散在液相中并随着液体质点做螺旋运动，在涡轮入口吸力面附近逐渐出现大面积的低速区且其分布区域逐渐增大，最终在速度梯度较大的涡轮入口靠近吸力面处形成主漩涡．

为改善连续回转电液伺服马达组合密封性能，建立了O型圈，当其压缩率为10%时，组合密封安装沟槽角度分别为90°，120°，150°和180°的结构模型，运用ABAQUS软件对连续回转电液伺服马达组合密封结构进行仿真分析，通过对比４个角度下组合密封的泄漏量和黏性摩擦力，得到了最优组合密封结构．研究结果表明：当沟槽角度为150°时，密封效果最优．分析了当O型圈压缩率分别为7%，8%，9%和10%时的组合密封密封性能，结果表明：当压缩率为9%时，组合密封效果最优．

针对室内复杂非机构化环境建图及定位效率低的问题，提出了一种基于PageRank的同时定位与地图构建(SLAM)方法．在室内复杂非结构化环境中，SLAM前端建立的位姿图中包含大量待优化节点，根据SLAM后端的稀疏矩阵，利用PageRank算法对位姿图中节点进行筛选和排序，将低于设定阈值的节点在位姿图中剔除，保留与其他节点有高关联性的节点，减少位姿图中的节点，同时保留SLAM后端的稀疏特性，有效提高SLAM后端优化效率．在RGB-D标准数据集上进行实验验证，实验结果表明：在室内环境下，该SLAM后端优化算法缩短了优化时间，提高了实时性，且误差变化在可接受的范围内，为SLAM后端优化低效率问题提供了解决方案．

针对当基于平面刚架假设对微型桩组合抗滑结构进行计算时，前排桩体的变形及内力计算结果与实际差别较大的情况，考虑桩间土体对推力的传递效果，对微型桩组合抗滑结构的变形及内力计算公式进行推导．首先采用积分法计算出后排桩的桩身挠度，然后借助考虑位移的朗肯土压力计算方法计算出后桩前部的土反力，再根据Boussinesq假设计算出前排桩身所承受的附加推力，最后采用差分法对附加推力引起的前桩的变形和内力进行计算，并与采用平面刚架假设计算出的结果叠加．结合工程实例对所采用的方法进行检验，并将计算结果与有限元计算结果进行对比，结果表明：桩身挠度差值仅为2.3 mm，弯矩值基本相同，验证了计算方法的准确性．

针对集成的总刚大小根据自由度数的增加出现剧增，导致计算机内存占用量过大、计算速度缓慢的问题，提出通用威廉姆斯(Williams)单元与矩阵压缩结合的SIFs(应力强度因子)快速解法，充分发挥Williams单元求解SIFs的直接性与矩阵压缩的高效性．在裂尖奇异区建立Williams单元得到所有SIFs的直接表达式，外围常规区按常规有限元法建模，对整体刚度矩阵采用压缩存储，并改进LU分解法以快速求解含压缩矩阵的刚度方程．算例分析表明：该方法能快速求解平面内与平面外荷载共同作用下带裂纹薄板所有裂尖SIFs，且具有较高的计算精度．

建立了基于CIP (形线约束插值)方法的二维波浪数值水槽，模拟了孤立波与斜坡上梯形防波堤作用的强非线性过程与现象，分析了水深变化对流场的影响．首先，建立了数值模型，基于CIP方法，流场求解器采用多相流模型处理波-物相互作用，运用THINC (双曲正切界面捕捉)方法进行自由液面捕捉．然后，进行收敛性测试，将基于CIP算法的数值模拟结果和试验结果进行了对比．最后，探究了水深对孤立波与梯形防波堤作用的影响．保持相对入射波高一致，分析了不同水深对水动力、自由面抬升和流场的影响．通过展示自由面抬升达到最大值时刻的速度矢量分布和涡量场，以及水动力极值出现时刻的压力分布，分析了六种特殊时刻的流场特征．研究结果表明基于CIP算法的数值模型模拟结果与试验结果符合较好．

针对不同前缘结构形式的三维水翼进行水动力模型试验，研究在不同摆动速度下水翼的水动力性能，分析不同波浪形前缘结构对水翼性能的影响.选取性能较优的波浪形前缘水翼与普通前缘水翼进行CFD数值模拟，对其流场进行分析，探究波浪形前缘结构对水翼边界流动的扰动机理.研究结果表明：随着摆动速度的增加，水翼的升力、阻力和扭矩都会有不同程度的增加；前缘波浪形水翼凸起的波幅和波长同时较大时对水翼性能的提升有较大的影响；前缘波浪结构能有效减弱水翼吸力面涡流分离对整体性能的扰动，沟槽内的流动对水翼尾流能够起到使其重新贴附翼面的作用，提高水翼的水动力性能．

以船用L型夹芯复合材料连接接头为研究对象，将结构刚度退化作为夹芯复合材料连接接头在疲劳载荷作用下的观察变量，建立了以连接接头剩余刚度为表征参量的疲劳累积损伤状态量D的失效准则．通过对L型连接接头在疲劳累积损伤过程中裂纹发生、扩展直至破坏的整个失效过程的形态进行研究，最终揭示了船用复合材料典型连接结构累积失效规律．结果表明：复合材料接头刚度在疲劳过程中，分为缓慢下降与急剧下降两个阶段，刚度缓慢下降阶段占据了试件疲劳周期的95%，刚度急剧下降阶段仅发生在疲劳崩溃情况下，并伴随裂纹快速扩展直至断裂的过程．

基于高精度速度势布西内斯克(Boussinesq)方程的三维数值波浪水池模拟潜艇在水下航行过程中自由表面波浪形态变化．三维数值波浪水池采用高精度Boussinesq方程模拟波浪传播和衍化过程，造波区域采用流函数理论产生线性与非线性波浪，消波区域采用人工阻尼函数消除波浪反射．通过对称轴水平面将DARPA SUBOFF潜艇模型分割为上下两部分，模型上部固定于数值水池水平底部，视为底部隆起．基于流函数生成规则行进波进而模拟潜艇在水下航行时形成的尾迹．数值计算结果给出伯努利水丘和开尔文波水动力尾迹特征．结果表明：该方法是有效的；相对于传统黏性流体计算方法，在同等计算精度的前提下，该方法效率更高．

为了对对转舵桨的节能特性进行深入分析，以面元法为基础建立了对转舵桨水动力性能预报模型．对转舵桨的前桨、后桨和吊舱之间的相互扰动通过诱导速度来分析，诱导速度由面元法计算获得．为了便于对比分析，采用相同的预报模型对相应常规单桨的水动力性能进行计算．计算结果表明：在模型尺度下，对转舵桨在设计工况下所产生的推力略小于单桨，通过调整前后桨转速可使对转舵桨产生和单桨相同的推力；在产生相同推力的前提下，当前后桨转速比为1.016时，对转舵桨收到功率相对单桨减小10.8%．

针对可穿戴血氧芯片因运动干扰而使准确度受限的问题，提出一种基于加速度传感器的自适应抗运动干扰算法并进行了电路设计．根据三轴加速度信号判断运动幅度，当运动较微弱时，采用自适应滤波(AF)算法消除运动干扰，提取特征参数，计算血氧饱和度；当运动较强烈时，采用改进型离散饱和度变换(IDST)算法，比较不同离散饱和度下参考信号与加速度信号的相关性，相关系数最大时的离散饱和度即为血氧饱和度．所设计的芯片采用SMIC 180 nm工艺实现，算法电路的测量误差在2%以内，整个抗运动干扰模块的电路面积为 0.31 mm2，最高时钟频率可达到56.4 MHz，满足可穿戴应用的需求．

针对图形模糊聚类算法缺乏噪声抑制能力的不足，提出基于鲁棒距离的自适应图形模糊聚类分割算法．首先，将邻域像素灰度信息嵌入图形模糊聚类目标函数，得到鲁棒图形模糊聚类分割算法．然后，利用鲁棒距离代替鲁棒图形模糊聚类目标函数中的平方欧氏距离，并对该鲁棒聚类中正则因子采用当前样本与邻域信息均值之偏差进行自适应调节．最后，利用拉格朗日乘子法获得自适应鲁棒图形模糊聚类迭代表达式．灰度图像及其噪声干扰图像的分割测试结果表明：该分割算法相比图形模糊聚类算法、鲁棒图形模糊聚类算法以及现有的鲁棒模糊聚类算法等具有更强的分割能力和抑制噪声的能力．

针对条带噪声去除过程中容易丢失细节信息、去噪后的影像出现模糊及阶梯效应等问题，提出两种变分模型去除条带噪声．首先，构建一种初步条带噪声分离模型(PSDM)，通过交替方向乘子方法同时解求出恢复影像及条带噪声影像；其次，构建一种条带噪声变分模型(SNVM)，此模型可以达到去除条带噪声影像中的细节信息而只保留条带噪声的目的；最后，把恢复影像与条带噪声影像中的细节信息进行累加获得去噪影像．实验分析结果表明：该方法能保证在影像扭曲度很小的情况下有效去除条带噪声，并且在影像细节保留及去噪后影像质量提升两方面都是最优的．

为有效解决噪声区域指纹质量块重建方向场(orientation filed，OF)可靠性低的问题，提出一种基于方向权值扩散求方向场的方法．首先，利用平方梯度法对指纹方向场进行粗提取，利用基于权值的梯度一致性对指纹质量进行评估，把质量块分为四个等级；然后，利用邻域判别法对误判的指纹块进行修正，统计邻域块中已评估块的个数，把质量分数相同的指纹块分为三个优先级；最后，利用质量和优先级对指纹方向场进行扩散迭代，在迭代过程中根据待评估块邻域块的方向梯度一致性赋予不同的权值，待评估块迭代完全后得到最终的方向场．实验结果表明：该方法能够通过质量扩散来提高低质量区域的可靠性，从而提高低质量区域方向场的准确度．