针对舱体类构件内部存在众多复杂相交特征且可行空间狭小，其内壁等加工有极大困难，制造设备的加工效率和智能化水平难以满足航天装备快速和高质量发展需求问题，为提高舱体类构件制造设备的加工效率和智能化水平，提出了一种基于数字孪生的多机器人智能协同加工方法．构建了不同功能机器人协同加工系统虚拟空间、物理空间和信息数据层的数字孪生框架，详细阐述了孪生数据源及类型、数据融合和数据存储等孪生数据模型的设计；建立了多机器人协同加工优化控制与决策模型，研制了多机器人智能加工软硬件平台，实现了虚实映射与交互以及加工系统在线监控．以某型号飞行器舱段精密铣削和测量工艺为案例进行验证与分析，优化加工路线，提高加工效率，验证了该方法的可行性与高效性．

针对锻件产品多品种、小批量的需求增加和绿色生产的需要，提出一种混线自由锻协同生产的节能调度方法．将锻件温度和运输车辆最大运输质量作为调度的关键约束因素，以最大完工时间和能源消耗最小化为目标，建立虑及锻造温度的混线协同生产多目标节能优化数学模型．结合数学模型通过改编非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)，得到模型优化后的生产时间、能耗及运输次数，对比可知混线协同生产节能调度比传统非协同生产调度时间减少约20%，能耗减少约40%，运输次数减少60%，验证了混线协同节能生产调度的有效性．

针对传统过道布置鲜少考虑快速响应生产需求变化及加工产品组合的灵活性的不足，构建了一种双目标动态过道布置问题数学模型．通过调整不同阶段的设施位置，以达到总物料搬运成本及设施重组成本之和与布局面积最小化的目的．由于双目标动态过道布置问题具有多项式复杂程度的非确定性问题(NP-hard)的特征，因此又提出了一种基于帕累托(Pareto)占优的多目标改进猫群算法．首先将基本猫群算法离散化；然后引入帕累托占优思想和拥挤距离机制处理双目标结果，并嵌入变邻域搜索结构加快算法寻优；最后采用所提算法测试大量不同规模算例，并与其他算法结果进行对比，验证了该算法的有效性和优越性．

针对多模态多目标优化中存在的所得等价解数量不足和决策空间多样性维护难的问题，提出了一种基于分区搜索和非支配特殊拥挤距离排序的差分头脑风暴优化算法．在算法中分区搜索将决策空间划分为多个子空间以降低搜索难度并维持种群多样性，k-均值聚类可以定位并维持多个帕累托最优解，非支配特殊拥挤距离排序可以同时考虑决策空间和目标空间的多样性，作为环境选择算子筛选解；将差分变异算子替代传统头脑风暴优化算法新个体生成算子以增强种群的多样性，帮助定位多个等价最优解．将该算法与其他5种智能算法在13个多模态多目标测试函数上进行实验，实验结果表明：基于分区搜索和非支配特殊拥挤距离排序的差分头脑风暴优化算法在11个测试函数上的性能优于其他5个算法，该优化算法能够尽可能多地在决策空间中找到多个等价帕累托最优解集，并且能保证在目标空间中具有良好的帕累托前沿分布．

针对深度度量学习模型应用于机械零件表面缺陷检测存在易受噪声标签干扰、训练时间长、分类精度不高等问题，提出了一种基于改进深度注意中心损失(IDACL)的深度度量学习方法．首先，用O2U-Net模型对样本数据进行清洗，减少噪声样本对模型训练的影响；然后，将O2U-Net模型参数迁移至深度度量学习模型，并提取各类样本中心作为深度注意中心损失的初始类中心；最后，根据样本点与类中心的距离设置权重以优化损失函数，提高模型的分类精度．中间壳体零件表面缺陷的实验结果表明，提出的方法相较其他方法具有更快的训练速度和更高的检测精度．

针对坯布图像疵点相对占比小、易湮没在面料背景中，且疵点形状不规则、边缘难以有效分割的问题，提出了一种基于显著性检测的坯布疵点图像自适应分割方法．该方法采用视觉显著性方法分析疵点在坯布图像上的光强分布、形状及颜色差异特性，设计多视觉显著性特征函数，对显著性区域进行超像素标注；提出计算自适应分割阈值的方法提取疵点边界细节，对坯布图像上的疵点区域进行分割定位，实现疵点的精确检测．结果表明：该方法能够获得内部均匀致密且边界清晰明确的疵点图像区域，6类疵点的整体检测精度达到98.26%，提高了坯布疵点图像分割效果．

针对现有的实体构造模型计算复杂、无法满足实时性要求较高的仿真任务问题，提出一种用于球头刀具仿真的十字网格拓扑结构二维映射算法，以提高布尔求差运算效率．基于仿真模型底层拓扑提出一种十字网格拓扑结构，将节点元素作为十字网格数据对象存放在动态邻接表中，以节约内存；此外，基于非均匀有理B样条(NURBS)曲面细分网格点，构造复杂表面的十字网格数据，拓展该方法的实用性．利用数控插补指令简化球头刀具的运动轨迹，提出一种追踪轮廓线法以构建工件与刀具的相交轮廓线，加快相交点搜索过程；引入网格参数化法将相交轮廓线的三维数据映射至二维数组，以快速生成工件与刀具的相交面．结果表明：该方法的布尔求差运算效率比主流方法提升10倍以上，内存占用平均减少46%，追踪轮廓线和二维映射法能够大幅度加快计算，十字网格拓扑结构可以显著提升内存利用率，所提出的算法能够明显改善边界表示法的计算效率，有助于计算机辅助系统的实时应用．

为了解决电弧增材制造存在变形及微观组织形态和力学性能较差的问题, 采用轧制使材料的力学性能得到极大改善．为了合理设计轧制机构，针对一种侧向轧制变胞机构进行动力学分析和优化设计，分别分析了杆件尺寸、主动件速度、弹簧刚度在变胞机构运动过程中对变胞机构的影响．首先，分析了侧向轧制变胞机构的原理，得到了机构的基本结构；然后，选取合适的设计变量初始值与边界值，确定目标函数及约束条件；最后，在机械系统动力学自动分析(ADAMS)软件中建立机构的虚拟样机模型，在一定的侧向轧制力下，以主动件的驱动力最小为优化目标进行仿真求解，得到驱动力的最优解和相应设计变量的最优值．结果表明：最小驱动力较优化前减小了15.48%，主动件速度、杆件尺寸、弹簧刚度对变胞机构的影响程度是依次减弱的.

针对特殊散粒体压制成型过程发生弹塑性变形时，负载刚度呈现复杂的非线性时变特性，散粒体压制成型装置容易产生抖动现象，进而影响产品的密度均匀性和一致性问题，建立了散粒体压制成型装置电-液伺服系统的数学模型，提出了一种基于压制成型过程的非线性负载力补偿算法，通过对消补偿机制将非线性负载力对系统的影响进行抑制，使系统成为解耦线性系统．试验结果表明：当采用PID+LOC非线性负载力补偿算法时，散粒体压制成型过程中非线性负载力对控制系统性能的影响显著降低，运动控制曲线基本上呈线性变化；由于散粒体的蠕变特性，当采用比例-积分-微分(PID)控制算法时，在保压阶段容易诱发压制力的衰落振荡现象，而采用PID+LOC非线性负载力补偿算法则彻底消除了压制力的衰落振荡现象，并且提高了系统的控制精度，扩展了系统的频宽．

针对煤液化工程中的关键设备高压差调节阀耐空蚀能力差、使用寿命短的问题，利用高速相机拍摄获取调节阀空化流场图像，提出空隙率λ表征气相体积分数、空隙率变化速率β表征空蚀风险指标，实现了调节阀空蚀破坏的准确预测．结果表明：空隙率数值与气相体积分数正相关；随着入口压力的增大，阀芯头部和喉部对应空隙率数值增大，空化得到充分发展向扩张段延伸并溃灭，调节阀内空化呈初生、发展、脱落和溃灭的周期性变化趋势．当空隙率变化速率β＜0时，表示空泡处于溃灭状态，据此可以判断该处存在空蚀风险；随着入口压力的增加，附着型空泡溃灭位置较为固定在调节阀头部，是阀芯发生空蚀破坏的主要原因．游离型空化损伤区域随着入口压力增加逐渐向调节阀下游延伸，调节阀流道上方和下方空化损伤区域为非对称结构，下方的空化损伤区域整体超前于上方．

针对直齿行星传动齿轮修形问题，提出了减小齿轮副承载传动误差波动幅度的直齿行星轮系罚函数修形优化方法．研究了内外啮合直齿轮承载接触分析(LTCA)方法，并与Romax软件计算结果进行对比验证；基于承载接触分析方法计算承载传动误差，提出了直齿行星轮系内外啮合齿轮副的罚函数修形优化方法，进行了行星轮系内外啮合齿轮副修形优化设计．为了验证修形减振效果，将承载传动误差转换为啮合刚度，建立了直齿行星传动系统动力学模型，分析了内外修形优化对轴承支撑处振动加速度的影响．动力学分析表明：外啮合优化修形可以显著减小太阳轮支撑处振动加速度，内啮合修形优化可以减小内齿圈支撑处振动加速度，而且外啮合修形减振效果更好．

基于曲线型啮合线设计了一种高承载能力低滑动率新型齿轮，借助微分几何和空间啮合理论，通过预设抛物线啮合线推导新型齿轮齿廓方程，计算新型齿轮重合度和齿面滑动率．利用Matlab编程仿真齿轮加工过程，实现新型齿轮参数化高精度三维有限元网格建模．在此基础上，通过轮齿承载接触分析，深入分析安装误差、齿面修形等对新型齿轮齿面接触应力和齿根弯曲应力的影响．结果表明：与渐开线齿轮相比，设计的新型齿轮重合度明显提高，传动更加平稳；齿面相对滑动率降低22.9%，啮合效率提高，有效寿命延长；相同载荷下，无误差无修形工况和有误差有修形工况的新型齿轮承载能力都明显优于渐开线齿轮，特别是齿面接触应力减小高达17.0%以上．

针对车内辐射噪声计算中几何和边界条件不连续的角点，连续等几何边界元法无法实现精准模拟，在角点处会有较大的计算误差问题，提出了一种非连续等几何边界元法．基于边界元中的“双节点”思想建立非连续单元，避免了法向量或变量值不连续的现象，解决了角点问题．利用非连续单元的特性将原包含强奇异积分的边界积分方程降为弱奇异，并使用并行技术加速计算．数值算例表明：与连续边界元和等几何边界元法相比，非连续等几何边界元法在计算精度和效率上均有显著提高．声压响应实验结果表明数值计算和实验结果高度一致，验证了该方法的正确性．

采用三种高铅焊料(Pb90Sn10，Pb92.5Sn5Ag2.5，Pb95.5Sn2Ag2.5)连接绝缘栅双极晶体管(IGBT)芯片与Cu框架，分析了温度冲击下焊料层组织的演变与裂纹的扩展．研究结果发现：焊料界面上的金属间化合物随着温度冲击次数的增加而增加；Ag3Sn向焊料基体的移动产生应力集中，降低了焊料的可靠性；在250次温度冲击后焊料内出现裂纹，裂纹从焊料层与芯片界面的边角萌生，并沿界面向焊料层中心扩展；Pb95.5Sn2Ag2.5的抗裂能力最高，Pb92.5Sn5Ag2.5次之，Pb90Sn10最差；该结果可为绝缘栅双极晶体管器件的疲劳可靠性研究提供支撑．

为使柔性应变传感器兼具高灵敏度和优异稳定性，在聚二甲基硅氧烷(PDMS)基底背面引入具有负泊松比特性的拉胀结构，利用聚乙烯亚胺优异的黏附性和多壁碳纳米管的应变传感特性，采用层层自组装技术沉积聚乙烯亚胺-多壁碳纳米管敏感层，再制备电极并进行聚二甲基硅氧烷封装，得到基于拉胀结构的柔性应变传感器．传感器应变系数达499，为无结构应变传感器应变系数的13倍，响应速度快(响应时间为37 ms，弛豫时间为38 ms)，稳定性好(超过1.5×104次循环)．该柔性应变传感器能够检测人体肢体动作和手腕脉搏等微小生理信号，成功应用于手掌与机械手的实时控制，充分展示出在肢体动作检测和人机交互领域的应用价值．

为分析具有新颖结构形式的张拉整体超材料力学特性，利用增材制造技术，基于宏观尺度设计并制作了不同结构参数的张拉整体超材料实验模型，对其进行单轴准静态压缩实验．结果表明：准静态压缩载荷下，张拉整体超材料的变形分布均匀，应力应变曲线具有稳定的大变形平台段；增大相对密度可以提高张拉整体超材料的平均应力和吸能水平；增加杆件特征角度能提高结构的平均应力，但是会使得结构密实化应变减小；密度梯度张拉整体超材料在高应变下的承载能力和吸能能力优于非密度梯度结构．

通过高温熔炼的方法制备掺Zn的AgSnSbSe3，分析了AgSnSbSe3掺Zn后得到的AgSnSb1-xZnxSe3(x=0.01，0.02，0.03，0.04)的相组成、形貌、元素组成和热电性能的关系，并利用COMSOL Multiphysic仿真模拟了热电优值(ZT值)最高的AgSnSb0.98Zn0.02Se3的发电性能．研究表明：所有样品均为高对称的岩盐NaCl结构，Zn掺杂可在样品中形成纳米第二相，一定量的Zn掺杂可协同优化AgSnSbSe3的电声输运性能，样品AgSnSb0.98Zn0.02Se3获得最高热电优值0.86@823 K．当温差为460 K时，获得的最大发电功率为11.372 mW，发电效率为5%，对AgSnSbSe3掺杂外来原子可提升其热电性能．

针对由不同磁性材料构成的复杂目标体多个磁导率参数反演困难的问题，基于深度学习提出了一种高效的融合式神经网络反演方法．首先，通过融合式神经网络中的分类器将大尺度范围目标磁场信号进行粗化分类，以映射到小尺度局部范围；然后，再通过融合式神经网络中的解算器进行多磁性参数的精细化回归预测．将所提出的融合式神经网络与传统的全连接神经网络进行了仿真实验对比，实验结果表明：融合式神经网络对多磁导率参数的推算精度高达97.5%，比传统全连接神经网络具有更高的预测精度．

基于体积不变定律和金属连轧秒流量相等原则计算了孔型设计中的相关参数，以50 mm×50 mm×6 mm的方管为研究目标，基于拓扑映射原理对孔型参数进行设计计算；根据辊花图建立了辊弯成形有限元模型，分析不同工艺参数对增厚系数的影响，基于响应面法建立了角部增厚的回归模型；结合国标GB/T6728－2002和角部充满度考虑，采用不同优化算法对回归模型进行优化，将优化方案的仿真结果与原方案进行对比；以优化方案作为初始参数进行辊弯成形试验，将优化方案的仿真结果与试验结果进行对比．结果表明：孔型设计的仿真结果与设计结果在角部存在一定误差；角部的欠充满状态可以采用增加圆管管径的方式进行补偿，但同时会引起壁厚的增加；虚拟仿真数据能够用于回归模型的建立，优化方案的仿真结果与回归模型的预测结果误差较小，验证了回归模型的可靠性；优化方案的仿真结果使得角部充满度较原方案更高，验证了优化结果的有效性；优化结果与试验结果误差小于10%，验证了有限元模型的准确性．

针对仅通过单轴拉伸试验无法准确表征材料在弯曲过程中力学性能变化的问题，设计了基于模糊比例积分微分(PID)控制的金属板材弯曲测试装置控制系统．首先，给出了控制系统的总体设计；然后，为了确保装置运动过程的稳定性，建立了装置的机电耦合仿真模型，并提出基于模糊PID的自适应控制方法，以实现装置工作过程中PID控制器参数的自适应在线整定；最后，搭建金属板材弯曲测试装置控制平台并对高强钢DP980进行弯曲测试试验．结果表明：采用基于模糊PID自适应控制方法的平台定位误差测试结果为±0.005°，降低了轴向力对板材弯曲过程的干扰；弯曲试验获得的高强钢DP980的力学性能参数与拉伸试验得到的参数存在明显差别，利用弯曲数据进行有限元仿真可以更好地描述板材在弯曲过程中的力学性能变化．

针对机器人抓取过程中易出现碰撞、造成夹持器或机器人损坏问题，且为了使夹持器具有自适应能力并使用尽量少的驱动，设计了一种仅有一个驱动的带有3-RRS并联缓冲机构的三指夹持器．基于螺旋理论设计了具有“一平两转”自由度的并联缓冲机构，并基于在圆柱坐标系内推导的运动学逆解进一步设计了其结构．设计了一种同步平动三指夹持器，基于虚功原理对其进行受力分析并运用遗传算法计算了夹爪的结构参数，通过仿真模型验证和试制样机实验验证了结构设计的合理性．所提出的夹持器能够降低抓取过程中碰撞对于机器人本体的影响，且具有良好的对物体和环境的适应能力及较高的鲁棒性．

针对传统的视觉同时定位与地图构建(SLAM)算法依赖的特征提取方法多为人为设计的图像特征，存在动态物体、光照条件改变等动态情形不够稳定，容易产生丢失跟踪的问题，提出了一种基于深度学习的、稳定的、实时的图像特征提取与匹配方法．对带有注意力机制的神经网络模型通过多任务蒸馏训练的方式进行训练，实现面向光线条件剧烈改变的场景特征提取与匹配，并且基于全局特征与局部特征，提出基于分级特征的重定位方法，提高系统整体的精度与稳定性，同时具有实时性．在同一场景不同光照角度的图像对上与Superpoint特征进行特征提取匹配对比测试，并且在TUM数据集上与ORB SLAM2及GCN SLAM进行定位精度对比测试，结果表明：所提出的方法能够在光照条件剧烈改变情况下提取足够稳定的特征，并且在fr3/sitting_static与fr3/walking_static上表现优于其他两种方法，轨迹均方根误差为6.131 mm和124.493 mm．最后在真实室内环境下进行了稀疏建图，并且验证了改进的重定位方法的有效性．

为实现位置伺服系统的无超调快速跟踪，提出一种基于改进非线性跟踪微分器前馈的永磁同步电机复合控制方法．在基于传统跟踪微分器前馈控制方法的基础上，设计了用于位置指令前馈环节的改进跟踪微分器，针对加速度因子调参问题，结合系统电流限幅给出了加速度因子计算公式，简化了调参过程；针对阶跃响应超调问题，引入最大速度约束参数实现系统对阶跃指令的无超调快速跟踪；针对连续信号跟踪滞后问题，引入超前计算步长参数实现对输入指令的超前预测，补偿了系统的跟踪滞后．仿真和实验结果均表明：该方法能实现控制系统对于阶跃指令快速且无超调的跟踪，在给定实验条件下能使系统的超调量由4.4%减小到0.0%，同时能使系统对于给定正弦指令的最大跟踪误差降低34.4%，显著提高了系统的位置跟踪性能．

针对传统差分进化算法在解决复杂优化问题时性能不足的问题，提出了一种双重经验结合的自适应差分进化算法，该算法提出了基于个体经验和集体经验结合的参数自适应机制．在该机制中，每个个体都有自己的缩放因子和杂交概率，并且个体同时利用自身经验和多个成功个体的集体经验来自适应地更新参数值．该机制不仅很好地利用了个体自身的演化信息，还结合了集体的有益信息，有利于生成优秀个体，提高算法性能．此外，自适应差分进化算法设计了一种新的带外部存档的变异策略，该变异策略引入了一个调整变异策略贪婪性的参数，这个参数在进化过程中随着函数评价次数的增加而动态变化，自适应地调整变异策略在不同进化阶段的贪婪性，较好地平衡了算法的勘探和开采，进而提高算法性能．在CEC2017基准集上对算法进行数值实验，并将自适应差分进化算法与多个改进的差分进化算法进行了比较．实验结果表明：自适应差分进化算法取得了较好的求解结果，并在整体上优于其他算法．

为了提高基于深度学习的语音频带扩展性能，提出一种结合幅值掩膜的时频神经网络模型．该模型既能利用语音的相位信息，又能通过幅值掩膜来优化预测语音的幅值．模型时域部分设计一种融合注意力机制的长短时记忆神经网络，该网络可以实现并行计算，当预测高频语音时充分利用距离相近的前后语音帧之间的关系，舍弃对远距离语音帧之间关系的学习，从而减少模型的计算量．主客观实验表明该方法在信噪比和可懂度等度量上优于传统方法和基于深度神经网络的语音频带扩展方法．