在进行前期探究试验并取得一定成果的基础上，进一步将正丁基硫代磷酰三胺(NBPT)应用于微生物诱导碳酸钙沉积(MICP)固化砂柱试验，结合无侧限抗压强度试验、生成物含量检测、扫描电镜试验、能谱分析及X射线衍射试验等监测手段，对反应生成物进行深入研究，分析NBPT对MICP反应生成碳酸钙的影响作用效果．结果表明：NBPT参与MICP反应对诱导产生的碳酸钙晶体形貌及大小具有调控作用．NBPT摩尔分数不高于0.1%时碳酸钙晶体主要为方解石，摩尔分数在0.1%～1%之间时碳酸钙晶体为方解石与球霰石，而摩尔分数高于1%时碳酸钙晶体几乎全部为球霰石．此外，NBPT还可与碳酸钙晶体形成共聚体从而进一步提高MICP反应的胶结效果．

提出一种基于马鞍面的新型索杆张力结构拓扑，结构整体形态更加稳定．进一步对形态分析中的迭代找力方法进行优化改进，在保证计算精度的前提下提高计算效率．应用改进的迭代找力方法对提出的新型马鞍形索杆张力结构进行了预应力设计．对跨度为36 m的马鞍形索杆张力结构进行静动力性能分析，计算结果显示结构在0.8 kg/m2面荷载作用下，最大节点位移小于跨度的1/250，最大索应力小于索抗拉强度的50%．研究结果表明：所提出的马鞍形索杆张力结构在拓扑构型上具有独特的优势，以及较好的力学性能，能应用在实际工程中．

针对立式径向流吸附器缺乏合适的吸附性能评价指标和计算公式的问题，采用计算流体动力学(CFD)技术和Kriging响应面，研究了操作和结构参数对吸附层流动均匀性和吸附时间的影响规律，对比了各种吸附性能指标之间的定量关系．结果表明：H2O的主要吸附区域在吸附层下侧，CO2的主要吸附区域和穿透区域由吸附层下侧逐渐转移到吸附层上侧．影响流动均匀性的主要参数为中心流道直径和吸附层长度，而影响吸附时间的主要参数为分子筛层厚度和运行流量，流动均匀性不能完全反映吸附器的吸附性能．根据Kriging响应面上的数据，拟合得到了吸附时间的计算关联式，关联式拟合度为99.1%，为立式径向流吸附器的设计与制造提供了理论参考．

为模拟氯离子在混凝土中传输规律，基于Fick第二定律和Darcy定律建立氯离子扩散-对流模型，同时考虑温湿度、孔隙率、结合效应等多种影响因素对扩散系数进行修正，利用Matlab和COMSOL Multiphysics实现多场耦合数值模拟，最终结合试验数据模拟氯离子传输过程．结果表明：数值模拟与实验结果相关性良好，能有效表征氯离子在混凝土中的传输规律；由于水分对流速率远大于离子扩散速率，因此水分对流导致浅层出现对流区并占据主导，同时伴有浓度富集现象；随着深度加深，对流作用逐渐减弱而扩散作用占据主导，深层混凝土一直处于饱水状态并以扩散为主；浅层对流区与深层扩散区之间存在过渡区．

为探究差速双滚筒的颗粒搅拌均匀性和参数最佳匹配值，选择线速度、滚筒倾斜度和搅拌叶片安装角作为独立变量，利用Box-Behnken方法设计了三因素三水平的试验方案，利用离散元法和响应曲面法建立了相应的数学模型，对模型进行了方差分析和参数优化，得到了差速双滚筒的参数优化匹配值．结果表明：差速双滚筒在细颗粒搅拌均匀性方面有优势，所建数学模型具有很好的拟合性，参数优化后使混合料的级配稳定性满足工程要求．

为提高柱塞泵配流阀的响应特性，满足高速工况需求，提出一种应用于高响应轴向柱塞泵的凸轮组合方程曲线设计方法．以阀配流轴向柱塞泵为对象，分别搭建基于余弦方程、高次多项式与组合方程曲线的柱塞泵液压仿真模型，分析不同凸轮曲线对配流阀阀芯滞后特性的影响．计算不同凸轮曲线下泵的理论排量和瞬时排量，探究曲线对柱塞泵流量脉动的影响．结果表明：与余弦曲线相比，基于组合方程曲线的配流阀阀芯响应性至少提高了30%，但在该方程曲线下，柱塞泵仍存在一定的流量脉动，研究成果为轴向曲线式柱塞泵曲线的选型与优化提供理论依据．

为研究新型全流量自冷却柱塞泵的自冷却特点并分析其自冷却性能，基于双端面配流原理提出了全流量自冷却柱塞泵，简述其结构及工作原理，对全流量自冷却柱塞泵和传统CY泵的温升特点进行对比分析，从宏观角度分析温升原因和能量转换关系，得到两种泵在相同工况下的温升差距，利用AMESim软件搭建柱塞泵的热学模型，仿真得到两种泵的温升曲线，搭建温升对比实验平台，对不同压力下的全流量自冷却柱塞泵和CY泵进行温升测试，并对额定工况下的两种柱塞泵温升作对比．实验结果表明：相比于传统CY泵，全流量自冷却柱塞泵的温升较小，具有更好的冷却效果；同时油液温度的降低使油液的润滑性能更好，减小了运动副间的磨损，有利于提高柱塞泵的使用寿命．

针对现有温度计算模型中仅考虑接触轮外部弹性橡胶的弹性模量，从而导致预测温度偏低问题，提出一种接触轮-叶片接触弹性变形影响下的叶片边缘机器人砂带磨抛温度预测方法．首先，根据弹性模量公式计算外力作用下的接触轮铝合金芯和外部弹性橡胶的组合弹性模量；然后，基于赫兹弹性接触理论计算考虑接触轮组合弹性模量时的接触面积及材料去除深度；最后，确定磨抛过程中的热量分配比以得到传递进入叶片边缘的热流密度．利用ANSYS软件模拟不同加工参数下考虑接触轮组合弹性模量及仅考虑弹性橡胶弹性模量时叶片前后缘的温度分布，并与实验测量值进行对比分析，结果表明：考虑接触轮组合弹性模量模型的模拟温度与实验测量值的平均相对误差为13.9%，验证了所提方法的合理性．该方法能够为后续叶片边缘局部烧蚀控制提供优化策略．

基于摩擦学原理，给出了变双曲圆弧齿线圆柱(VH-CATT)齿轮在混合弹流润滑下齿面摩擦因数沿啮合线的变化规律；首先，通过建立VH-CATT齿轮的热网络模型，得到了齿轮副在啮合过程中齿轮本体的热对流矩阵和热阻矩阵；然后，基于Blok闪温理论和赫兹接触理论，建立了混合润滑状态下VH-CATT齿轮齿面闪温计算模型，得到了齿面瞬时接触温度沿啮合线的分布情况，并通过模拟仿真实验和相关参考文献对比，验证了所建立的VH-CATT齿轮齿面温度预测模型的正确性；最后，分析了传动过程中齿面接触温度对相关设计参数及工况参数的敏感性．结果表明：随着齿面粗糙度、转速和转矩的不断增大，齿轮副的齿面接触瞬时温度也随之增大，随着模数和齿宽的增大，齿轮副的齿面瞬时接触温度逐渐降低，且齿面瞬时接触温度曲线趋于平缓．

针对光电倍增管(PMT)水下防爆试验系统故障频发，且常规故障树方法在系统故障状态描述、获取发生概率精确性存在一定的局限性及传统的α-截集模糊算法存在模糊积累问题，提出一种基于最弱t-norm梯形模糊数算法的PMT试验系统故障可能性分析方法．该方法将最弱t-norm算法和梯形模糊数引入故障树方法中，通过分析试验系统运行原理构建试验故障树模型，并对其进行定量计算求解故障树结构函数；应用专家判断法将基本事件的故障状态用模糊数表示，进而利用层次分析法(AHP)和聚合理论获取故障发生概率，克服事件的故障多态性描述问题，提高事件概率求解的精确性；基于底事件的故障概率和故障树的结构函数，计算试验系统失效可能性，并根据各底事件的模糊重要度，分析引起试验失效的关键因素．结果表明：该方法能够准确、高效地评估PMT试验系统故障可能性及确定关键失效因子，可为PMT防爆试验系统故障诊断提供理论参考依据．

通过试验和数值计算分析了三明治复合材料L型接头的弯曲承载性能和损伤机理．首先，进行了三种尺寸接头试件的压弯试验，分析了过渡区倒角半径和蒙皮厚度对接头承载能力的影响，并对其损伤特征进行了分析；然后，开展芯材压缩试验，获取芯材塑性参数，并建立了芯材压缩的数值仿真模型；最后，建立了L型接头在试验条件下的准静态仿真模型，将仿真结果和试验结果进行比较，分析了接头的损伤机理及承载能力随过渡区倒角半径和蒙皮厚度的变化规律．结果显示：压弯载荷作用下，三明治复合材料L型接头的损伤是由过渡区芯材的塑性变形导致，通过增大过渡区倒角半径和蒙皮厚度，可以显著提高接头的承载性能；仿真结果和试验结果符合较好，验证了数值计算模型的合理性．

针对目前机器人关节成本高、控制系统复杂、集成度较低等问题，设计了模块化机器人关节及控制系统．根据关节设计需求，采用STM32F103芯片作为主控芯片，DRV8313作为无刷电机驱动芯片，对机器人关节的无刷电机驱动电路进行设计；结合控制器局域网络(CAN)、Windows呈现基础(WPF)上位机开发，设计了操作简便的多关节控制系统；为满足机器人关节尺寸微型化设计，减速组结构选择为二级串联行星结构．介绍了无刷电机驱动原理，从硬件和软件上介绍了控制系统的实现方法，并搭建实验平台对该设计进行验证．实验结果表明：设计的机器人关节及控制系统具有模块化、微型化等特点，运行平稳可靠，适用于微小型服务机器人与机器手控制使用．

为解决可重复使用、通用性强、指向精度高的基于空间站的微卫星释放问题，提出一种微卫星在轨释放装置方案，并对其释放精度进行正交分析与验证．通过动力学分析软件对微卫星释放装置进行动力学仿真，通过正交仿真试验对影响微卫星释放角速度的因素进行分析；根据正交试验结果对各影响因素进行优选，设计制造微卫星释放单元；提出基于自由落体运动的失重模拟试验测试方案，并搭建失重模拟测试系统，系统重力平衡误差≤3%，角速度测试精度为0.1°/s．对微卫星释放单元产品进行试验测试，试验结果表明：经过参数优化，卫星释放角速度降低了67%，释放装置释放精度得到较大提高．

最大可满足性问题(maximum satisfiability，MaxSAT)是一个著名的、具有NP难度的组合优化问题．本研究总结了近年来求解最大可满足性问题的各类算法．首先，给出了最大可满足性问题的定义；然后，基于完备算法和非完备算法两个类型，对求解MaxSAT的各类算法进行了综述．其中完备算法包括分支定界算法和迭代调用可满足性问题求解器的算法，非完备算法包括近似算法、基于最小校正子集的算法和局部搜索算法；最后，分析和对比了各类求解算法的优劣，并对最大可满足性问题求解所面临的挑战及可能的研究方向进行了讨论和展望．

以德温特(Derwent)专利数据库为数据源，综合采用专利情报挖掘、大数据分析、可视化分析等方法对总体态势、研发主体、研发内容进行分析．首先，从时间、技术方向、地理分布角度展示类脑智能技术专利情况，分析类脑智能技术研发总体态势；然后，从专利布局、技术活动、研发质量角度，分析了类脑智能技术研发主要国家和主要机构，识别类脑智能技术优势力量；接着，从主题聚类、关键词突现、技术发展趋势角度，分析类脑智能技术研发热点，构建了颠覆性技术识别指标体系，预测了类脑智能技术领域的颠覆性技术；最后，对结果进行总结分析，为相关研究尤其是构建我国类脑智能技术发展体系和布局提供思路．

为深入理解均衡正则恰当(2s，k)-SAT问题的判定难度和可满足性解的分布情况，引入随机实例产生模型，利用一阶矩和二阶矩方法分析可满足性相变现象，给出随机均衡正则恰当(2s，k)-SAT问题可满足的相变点s*．当s<s*时，随机均衡正则恰当(2s，k)-SAT实例高概率可满足；当s>s*时，随机均衡正则恰当(2s，k)-SAT实例高概率不可满足．最后，选取了k=4和k=6的两组数据集进行实验验证，结果表明理论结果与实验结果符合．

提出一种中文因果关系分析方法，以便更加细腻地表达因果关系．该方法由因果关系提取和权重计算组成．首先，构建了中文因果关系四元组数据集，将因果划分为核心名词和谓语状态，即原因中的核心名词、原因中的谓语或状态、结果中的核心名词、结果中的谓语和状态；然后，构建了中文因果关系抽取(CCE)模型，该模型由中文预训练的基于全词掩码训练的双向编码表示模型(BERT-wwm)和条件随机场(CRF)组成，在所构建的数据集上，四元组抽取F1分数为0.3；最后，提出基于因果强度的近似原因权重算法，用于计算同一结果不同原因的权重，减小对语料库数据量的依赖性，具有更好的鲁棒性和泛化性，能更加真实地反映不同原因对结果的重要程度．

针对军事重要目标实体自动获取的问题，提出一种将基于转换器的轻量级双向编码表征(a lite BERT，ALBERT)、双向门控循环单元(Bi-Gated recurrent unit，BiGRU)、条件随机场(conditional random field，CRF)相结合的小样本数据集命名实体识别方法．考虑到军事重要目标公开数据相对较少实体种类较多的问题，使用基于迁移学习的ALBERT作为分布式字符向量的生成模型；通过参数相对较少、泛化能力较强的BiGRU模型获取序列文本的上下文特征；通过CRF对输出添加约束，最终得到序列标注结果．实验结果表明：与传统的隐马尔卡夫模型(hidden Markov model，HMM)和双向长短期记忆-条件随机场(BiLSTM-CRF)模型相比，提出的方法F1值分别提升了7.1%和6.5%；与CRF模型相比，解决了人工定义特征模板效率低的问题，F1值提升了2.6%，为后续军事重要目标知识图谱的自动化构建提供了方法支撑．

针对教师-学生网络存在的超参数温度控制效率低、时间开销大的问题，提出了一种基于自适应温度的小教师网络辅助训练的可解释模型．在原有教师-学生模型结构的基础上，首先，说明超参数温度只与学生模型的训练收敛速度相关；然后，加入小教师模型结构，节约了解释模型的训练时间．在图像分类的验证实验中，解释模型在cifar-100图像数据集的平均TOP-1准确率相比原有方法提高了2.45%，处理时间节约了26.33%．提出的方法能对待解释模型进行全局近似，是一种处理时间较短的事后可解释方法．

为高效地处理移动协同编辑中用户积累的大量本地操作，实现移动协同编辑系统的高响应性，提出一种支持序列转换的可交换复制数据类型(commutative replicated data type，CRDT)算法．首先，提出一个移动协同编辑的总体框架，支持多个移动终端离线或在线地协同编辑共享文档副本；然后，提出一个支持序列转换的移动协同编辑算法，可以实现离线操作中多个首尾连接的顺序插入操作的自动转换和操作效果的合并，维护移动协同编辑中共享文档副本的一致性．相关实验表明所提出的算法在响应性和功耗方面优于典型的一致性维护方法．

针对现有内容缓存研究中用户获取内容服务质量失衡导致的用户不公平问题，提出一种用户公平且快速高效的启发式内容缓存算法．在给出用户效用函数的基础上，首先，根据单位预算提升的最小效用及总效用定义内容和边缘服务器组合的优先级；然后，贪心地选择高优先级组合更新缓存策略．此外，以启发式算法的结果为初始解，定制一个模拟退火算法以进一步优化解的质量．实验结果表明：相比现有缓存方法，提出的两种算法可显著提升用户的最小效用，并能获得更高的公平指数．例如，针对多种存储空间配置的情况，与现有缓存方法相比，启发式算法和模拟退火算法分别可使用户的最小效用平均提升78.5%和87.3%，公平指数平均提高0.03和0.05．

针对司法领域阅读理解数据集缺乏、现有模型在不可回答问题样本和噪声样本上表现不佳等问题，提出了三种优化策略．首先，采用通用领域阅读理解数据集对RoBERTa-wwm模型进行预训练；然后，采用基于UniLM的问句生成模型生成不可回答问题样本，扩充已有训练集；最后，在微调阶段采用对抗训练算法对模型进行优化，增强模型的鲁棒性．在CJRC数据集上的实验结果表明：本文优化方法相比基线模型F1值提高了5%，并且在小样本情况下具有优异的表现．