为了进一步提高声品质评价模型的稳定性和评价准确率，提出一种基于长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络和注意力机制的汽车车内声品质评价模型（ALSTM）.首先采集了不同品牌汽车在不同工况下驾驶员右耳处的稳态噪声样本，并以烦恼度为评价指标开展噪声样本的主观评价试验，建立了车内声品质评价数据集.在此数据集的基础上，将噪声样本的梅尔倒谱系数（Mel-scale frequency cepstral coefficient，MFCC）作为特征输入，构建了基于LSTM网络的声品质评价模型，同时引入注意力机制对模型进行优化.结果表明：提出的声品质评价模型能够有效地对车内噪声进行评价，在测试集上的准确率高达97.07%；与其他方法相比，ALSTM模型的稳定性、收敛速度和分类准确率均有所提高.

针对存在干扰的四旋翼无人机姿态系统，设计了一种RBF网络鲁棒自适应反步滑模控制器.在反步滑模控制的基础上，通过RBF网络逼近和补偿标称控制律，采用神经网络最小参数学习法，取神经网络的权值上界估计作为神经网络的估计值，通过设计参数估计自适应律来代替神经网络权值的调整，并用Lyapunov理论证明系统的稳定性.仿真结果表明：该方法相比反步滑模控制方法，在有干扰的情况下，有更短的调节时间，更好的跟踪精度，验证了本方法具有更好的抗干扰性和鲁棒性.

针对纯电动商用车采用双电动机驱动时存在的转矩分配问题，提出基于粒子群算法的模糊控制策略.首先在Simulink/Stateflow软件中搭建整车动力系统物理模型，以粒子群算法为基础，进行整车转矩分配.由于计算量大，无法运用于实车，故根据粒子群算法的结果，结合传统项目经验，设计一个参数实时调节模糊控制器来进行转矩分配.该方法运行速度快，且基本达到粒子群全局优化的效果.验证与分析结果表明：与原车单电动机动力系统相比，采用该方法的双电动机动力系统能量消耗减少了12.08％；在双电动机动力系统下，该方法与平均分配控制策略相比，电动机总能量损失降低了13.09％.

针对跨海大桥道路环境的不确定性导致自动驾驶车辆容易发生车辆动力学状态变化的问题，提出了基于深度确定性策略梯度（DDPG）算法的车辆侧倾控制策略，探索了该策略在不同车速下的泛化能力.首先构建了跨海大桥的垂向模型，以提供动态道路环境；其次构建了车辆动力学模型和车辆跟踪误差模型，融合了车辆的侧倾、侧滑和横摆的动力学特性，并构建了侧倾稳定性判据；最后设计了深度确定性策略梯度算法中的状态空间和动作空间，并根据车辆的侧倾状态设计了奖励函数.数值模拟结果表明深度确定性策略梯度算法在每一回合中都会获得良好的性能，具有良好的学习能力和解决不确定性复杂环境问题的能力，确保了车辆侧倾角和横向距离误差在可接受的微小波动范围内，满足车辆控制的安全性.

基于并联式轮毂电动机驱动实车构型，分析影响制动能量回收效率的主要因素，采用联邦卡尔曼滤波纵向车速估计算法，提出了三层式复合制动控制策略.该策略中的制动决策层根据踏板输入信号和行驶状态来识别制动工况，并进入相应的制动模式.制动控制层根据制动决策层的指令，在常规制动工况下通过粒子群优化（PSO）算法优化前、后轮电制动力矩分配，实现电池有效回收效率最大化；紧急制动工况下，通过模糊自整定PID算法实现车辆在不同附着路面上各轮滑移率的安全有效控制，优化了制动防抱死控制的鲁棒性，提高制动安全性.制动执行层响应制动控制层的指令，设计了电制动补偿机制，以迅速补偿调节各轮轮缸的压力误差，提高车辆制动稳定性.最后实车验证了该复合控制策略的有效性.

针对六轴机器人动力学参数辨识中激励轨迹设计问题，提出了一种将改进差分进化（IDE）算法用于优化激励轨迹参数的方法.首先，用牛顿-欧拉（Newton-Euler）迭代法建立了六轴机器人动力学模型，将机器人最小惯性参数观测矩阵的条件数作为优化目标函数；其次，通过对差分进化算法的改进，引入反向最优最差策略改善种群初始值，采用自适应算法改进变异因子和交叉因子；最后，利用改进差分进化算法优化设计了满足机器人各个约束条件的傅里叶级数作为激励轨迹，进行机器人的参数辨识.试验结果表明，采用所提出的优化方法设计的激励轨迹可以充分激发机器人动力学特性，提高了机器人动力学参数辨识试验的抗噪声能力，为建立精确的机器人动力学模型提供参考.

针对现有集中式众包物流平台中用户身份数据存储与管理存在的隐私泄露和篡改问题，提出一种基于UTXO模型区块链的众包物流可信身份认证模型.该模型包括利用区块链技术实现身份注册、身份验证、身份撤销及身份认证.针对链上存储用户隐私数据风险的问题，采用混合加解密方案对链上个人信息做安全存储与分享；针对平台认证用户身份的问题，采用可信身份凭证以零知识证明方式登录众包物流平台.对身份信息以及认证进行安全性分析，并将该方法与LIU方法、LI方法的安全性能进行了对比.在Python3.9环境下完成试验，进行了身份信息加密和零知识身份认证测试分析.结果表明该方案的认证时延和处理事务能力均优于现有的SHAO方案.

首先设计并联电池组连接故障试验，对并联电池组连接故障特性进行了初步分析，发现连接故障电阻越大，故障电压曲线偏离正常电压曲线程度越大；然后搭建并联电池组故障仿真模型，探究不同位置连接故障下并联电池组电压及支路电流特性，结果表明，发生连接故障的位置越靠近负载连接点，各支路电流分配不均匀程度受影响越小；最后，探究不同程度连接故障下电压、电流及容量增量（incremental capacity, IC）曲线特性，发现不同连接故障程度下支路电流曲线存在明显的差异性，不同倍率下IC曲线特征差异性较大，Ⅱ峰相对较为稳定，其与接触阻抗存在一定的相关性.

为了研究TiN纳米流体在直接吸收式集热器（DASC）内的光热转换性能，首先使用聚丙烯酸（PAA）表面活性剂制备了乙二醇基TiN-PAA纳米流体，将该纳米流体在室温下静置观察其长期稳定性，发现100 mg/L TiN-PAA纳米流体静置310 d后，平均光谱透过率仅上升1.908%.然后研究了TiN-PAA纳米流体在DASC内的光热转换性能，分别讨论了纳米颗粒质量浓度、体积流量和光强对其光热转换性能的影响，结果表明：在光照2.0 h后，相比基液，纳米流体的最终温度和效率得到显著提高，100 mg/L TiN-PAA纳米流体的最终温度为80.12 ℃；纳米流体的效率随着体积流量的增加而增加，当体积流量从1 mL/min增加到3 mL/min时，75 mg/L TiN-PAA 纳米流体的效率增加了32.69%；随着光强的增加，TiN-PAA纳米流体的效率逐渐降低，当光强为800 W/m2时，75 mg/L TiN-PAA 纳米流体的效率达到了69.10%.

 针对行人检测中远距离目标像素稀少和遮挡产生人体模式信息缺失导致的严重漏检问题，提出一种基于双关键点组合的行人检测方法.该方法利用人体头部与中心区域的关键点，有效提取和融合行人的判别语义特征，从而显著降低行人的漏检率.首先，在深层聚合主干特征网络上引入可变形卷积来扩大感受野，增强人体模式的语义信息；其次，设计了一种基于关键点组合的双分支联合检测模块，通过重新定义不同分支的正样本，强化小尺度与遮挡目标的语义信息；最后，借助非极大值抑制算法融合双分支检测结果.结果表明：在CityPerson验证数据集的普通、小尺度与严重遮挡子集上，文中方法的平均漏检率分别达到8.24%、11.81%和30.59%，特别是对于严重遮挡子集，漏检率相比传统方法ACSP降低15.71%；文中方法检测速度也达到16帧/s；在CrowdHuman上文中方法的平均精度和平均漏检率分别达到86.30%和45.52%.与其他先进方法相比，文中方法在平均精度、漏检率和检测速度方面都呈现出更优异的性能，在密集行人的复杂场景中具有较好的应用价值.

针对目前基于片段的视频异常事件检测模型仅考虑片段的正常或异常会产生异常碎片化和异常起止位置蔓延以及异常事件分类难的问题，提出一种基于显著特征和时空图网络的视频异常事件检测与分类方法.首先，提出基于时空融合图网络的视频异常时序片段整合与精化方法，整合出连续的异常区域，同时考虑时空融合图网络的特征传递性，精化异常区域，以有效解决异常判别存在不确定性和异常片段碎片化问题.其次，针对弱监督异常事件内在特征难以有效表达而引起分类难的问题，提出异常事件特征学习和分类方法，在异常区域中建立特征相似图和异常相似图，并利用图卷积网络融合学习异常事件的特征，设计类别不平衡损失函数，从而提高异常事件的分类性能.在UCF-Crime数据集中进行试验，结果表明：文中方法的曲线下面积AUC达到了85.37%，比基准线SULTANI方法高9.83%，比最好的同类方法THAKARE方法高0.89%；在异常事件分类上，该方法获得了74.06%的平均准确率，比现有ZHOU方法提高4.39%.该方法能更有效检测定位视频异常事件，且异常事件分类性能更优.

在氮气气氛下，30~800 ℃的温度范围内，以20 ℃/min的升温速率，对油菜秸秆、聚丙烯、丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物(ABS树脂)以及质量比为1∶1的油菜秸秆与聚丙烯、油菜秸秆与ABS树脂共混物进行了热重试验，利用Friedman法测定了表观活化能，并进行了动力学分析，同时在固定床反应器上采用HZSM-5催化剂进行油菜秸秆的单独催化热解及油菜秸秆与聚丙烯、油菜秸秆与ABS树脂的共催化热解试验，并对三相产率进行了测试分析.研究发现：共热解反应物之间存在相互作用，并且共混有利于降低热解反应的难度，提高反应的自发性；当秸秆与聚丙烯共混质量比为1∶1时，单环芳烃产率最高，约为22.11%；秸秆与ABS树脂在该共混质量比下同样具有最高的单环芳烃产率，达到了32.87%.

为了研究加热器中暴露在高温环境下折流板的应力分布规律与安全可靠性，基于有限元分析方法对其进行应力分析，选取危险截面路径进行应力线性化分析，并根据安全评定结果对折流板结构进行优化.结果表明：尖角造成的应力集中对折流板的应力分布影响较大，其薄膜应力PL过高是导致应力评定危险的主要原因；折流板整体应力大小随着燃料进口速度的增大而增高，温度与热应力大小呈正相关，在不同速度下应力变化趋势相似，换热管束与折流板连接处的结构不连续会造成应力升高；优化方案中，当钝化尖角后，折流板最大热应力降低16.7%，再覆盖热障涂层时的最大热应力较钝化尖角时降低44.5%，较原始结构降低53.7%，且整体热应力下降，优化后折流板强度评定为合格.

为了探究交通量数据特性，提高交通量数据拟合的参数估计精度，基于最大相关熵准则提出了一种交通量数据拟合的参数估计方法.首先对交通量数据进行预处理，然后指定数据概率分布，再采用最大相关熵准则来估计模型参数，采用梯度上升法进行输出，得到概率分布参数估计值，并与传统最小二乘估计和最大似然估计进行结果比较.基于实测数据和假定的4个分布模型（正态分布、对数正态分布、韦布尔分布、瑞利分布）进行性能评估，研究表明：构建的基于最大相关熵准则方法拟合性能优于最小二乘估计和最大似然估计，4个分布模型综合评价指标分别为0.979 00、0.726 08、1.397 69和1.494 50，具有较强的准确性和可靠性.

 针对自适应巡航控制对于不同驾驶风格驾驶员的适应性问题，提出了一种个性化多模式自适应巡航控制.首先，基于NGSIM（next generation simulation）数据库，利用K-means算法对跟车数据进行聚类分析，将驾驶员的驾驶风格分为激进型、一般型和保守型，并构建了相应的跟车距离模型.基于深度确定性策略梯度算法，对自适应巡航控制各个性能指标进行模块化设计，将个性化跟车距离模型融入对应3种驾驶风格的工作模式.其次，基于最大熵逆向强化学习设计了奖励函数中的个性化性能权重.最后，为了验证多模式自适应巡航控制的有效性，在Simulink/Carsim联合仿真环境中搭建和运行该系统，并将结果与3种驾驶风格驾驶员实车样本进行对比分析.结果显示：3种工作模式的自适应巡航控制下跟车性能均良好，且车间距和车速都接近3种驾驶风格驾驶员的实车样本，符合不同驾驶风格驾驶员的驾驶习性，满足了个性化驾驶需求.

针对现有水下检测品种单一，目标密集导致检测准确率低等问题，提出一种基于改进的YOLOv5算法 RSC-YOLOv5.在主干网络（Backbone）中使用RepVGG Block模块，以提高不同尺度目标的识别精度，同时提升推理速度；添加SA（shuffle attention）注意力模块来增加算法的特征提取能力；在多尺度特征融合模块（Neck）中使用内容感知特征重组 （CARAFE）上采样，以获得更大的感受野；引入Varifocal Loss，以在密集目标样本训练中更加关注高质量的正样本.试验结果表明:RSC-YOLOv5鱼蟹检测算法均值平均精度为93.6%，对水下鱼蟹检测有很好的效果.

针对不同制动工况需求的制动策略存在差异的情况，提出一种线控制动分层控制策略.在该分层策略的上层，利用二阶TTC安全碰撞时间模型计算出车辆与前车的剩余碰撞时间，以此作为依据进行制动策略的选取，并建立了汽车二自由度模型、车身法向受力模型和Burckhardt轮胎模型；在该分层策略的下层，进行了制动力在轮间的分配，使用序列二次规划（SQP）方法，分别在一般制动、紧急制动、失稳制动3种工况下，以轮胎滑移率为对象建立优化函数，对车辆制动力进行了优化分配.使用MATLAB/Simulink和Carsim进行了联合仿真，对所提出3种工况下的制动分配策略进行了有效性验证.结果表明：在一般制动工况下，采用该策略时相比对照工况制动距离减少18.08%，制动时间减少25.12%；在紧急制动工况下，采用该策略时相比对照工况制动距离减少19.17%，制动时间减少12.79%；在失稳制动工况下，该策略可通过轮胎差扭来提升车辆的横向稳定性.采用文中制动策略显著提升了车辆的制动效能.

为深入解析安全保障措施对居民顺风车出行决策行为的影响，完善顺风车安保、服务体系，基于技术接受模型构建乘客使用顺风车意向的理论框架，以中国城市居民为例，建立多指标多因果模型进行影响路径验证分析，并进一步利用综合加权平均法评估安全措施的有效性.结果表明：安全风险是阻碍乘客使用顺风车的关键因素，而隐私风险对使用意向的负向影响却不显著；男性群体、对顺风车使用频率较高的群体、年龄较大的群体在措施上线后对使用顺风车出行呈现更积极的态度.安全措施的有效性分析显示，安全响应、车主审查和车主识别得分分别为6.43、6.07和6.02，乘客对这3项整改措施认可度较高.

为了生成不同模态数的轨道角动量涡旋波，使用石墨烯材料设计出一款微带天线，并给出了天线的尺寸与材料.该天线质量轻，结构简单，加工容易，只需调整馈电相位差便能够产生模态数l=-2，0，+2的轨道角动量涡旋波.通过参数化扫描，从阻抗匹配、回波损耗、工作带宽、增益等方面探讨了天线性能，并分析了石墨烯材料特性对天线性能的影响.仿真结果表明，当石墨烯的化学势为0.9 eV时，微带天线工作在14.90 GHz下的回波损耗可达-47.00 dB，增益可达9.25 dB，与传统天线相比性能改善较大.此外，调整石墨烯的化学势可以较好改善天线的回波损耗.

 车辆正常工作时，常因换挡等行为导致某时刻温度过高造成变速箱内部零部件损坏，影响车辆的正常行驶，因此有必要进行变速箱瞬态温度场的研究.根据变速箱传动部件的热负荷特性，用热网络法以热源和热阻的形式建立变速箱的瞬态热网络模型，计算了变速箱内各瞬态节点温度，分析车辆从起步到平稳行驶的整个过程中湿式离合器、行星轮等高热零件的温升情况.结果表明，湿式离合器的温升规律与挡位有关，齿轮的温升规律会随着挡位的变化而变化，行星排内零件的温升规律基本相同且变化稳定.

为提高盾构主轴承滚道表面抗磨损和抗疲劳能力，使用SYSWELD软件对盾构主轴承滚道材料42CrMo钢进行不同参数下的激光相变硬化数值仿真，研究了激光功率、扫描速度以及光斑大小等工艺参数对盾构主轴承滚道材料42CrMo钢相变以及硬化层深度的影响规律.研究结果表明：随着激光功率的增大，激光扫描速度的降低以及激光光斑尺寸的减小均可增加滚道硬化层的深度；在激光功率为2 250 W、扫描速度为20 mm/s、光斑直径为5 mm时，滚道硬化层深度为1.08 mm，且硬化层较为均匀.

 为降低受热壁面温度、提升壁温分布均匀性，针对HFE-7100在波形微通道内的流动沸腾换热过程开展数值模拟，分析其结构、加密方式对工质在通道内流动沸腾换热的作用.计算结果表明：微通道全程加密（增大波幅与波距之比，从0.04增至0.08），通道出口段的汽泡等效直径减小，汽液两相的片段环状流得到抑制，但通道进出口压降增幅明显（最大增幅达140.54%）；局部加密微通道的上游、中游或下游，均可有效抑制出口段片段环状流的出现，降低受热壁面温度，改善壁温分布均匀性；比较发现，下游局部加密方式降低微通道内的汽泡生长速率更为显著，壁温及分布的调控效果与全程加密方式相当，但进出口压降可减小34.23%.综合分析，微通道下游局部加密方式可以更好地改善波形微通道的流动沸腾换热.

针对中心锥冲击-气膜复合冷却结构的流动换热特性展开了数值和试验研究.结果表明：燃气在中心锥表面发生回流，并生成回流涡旋，涡旋尺度随着吹风比的升高而增大；中心锥热侧壁温沿流向呈不断上升趋势，吹风比的增大可提升综合冷却效果，但相对压力损失也有所增大；随着气膜孔直径的增大，冷却效果逐渐提升，相对压力损失逐渐减小；冲击孔直径的增大削弱了综合冷却效果，相对压力损失有所下降；改变冲击距离对流动换热规律影响较小.

对于具有“组异常”和“局部异常”分布特点的系统日志数据，传统的ADOA（anomaly detection with partially observed anomalies）半监督日志异常检测方法存在为无标签数据生成的伪标签准确性不佳的问题.针对此问题，提出一种改进的半监督日志异常检测模型.对已知异常样本采用k均值聚类，采用核主成分分析计算无标签样本的重构误差；运用重构误差和异常样本相似分计算出样本的综合异常分，作为其伪标签；依据伪标签计算LightGBM分类器的样本权重，训练异常检测模型.通过参数试验探究了训练集样本比例变化对模型性能的影响.在HDFS和BGL这2个公开数据集上进行试验，结果表明该模型能够提高伪标签的准确性，相较于DeepLog、LogAnomaly、LogCluster、PCA和PLELog等已有模型，精确率和F1分数均有提升.与传统的ADOA异常检测方法相比，该模型F1分数在2类数据集上分别提高了0.084和0.085.

为了提高循环粉碎中工作效率、提升筛分产量，以番茄秸秆为例，对螺旋筛分装置进行筛分性能研究.采用EDEM软件数值模拟和试验方法分析了不同螺旋转速、加料速度对螺旋筛分性能的影响.结果发现：随螺旋转速的增大过筛率先升后降，产量逐渐增加后稳定；随加料速度的增大过筛率降低，产量增长率逐渐变小；提高螺旋转速一方面可以改善碎秸秆颗粒的筛分流动状况，另一方面单个秸秆颗粒触筛时间减少，螺旋转速为180 r/min时，有37.36%的高过筛率和139.89 kg/h的高产量；提高加料速度会阻滞筛分过程中原料的流动，使得过筛率减小，高物料浓度带来高产量的同时，产量增长率逐渐变小，加料速度为0.05 kg/s时可以控制过筛率在35%以上和较高的产量，并通过试验验证了仿真结果.

研究了一类未知Lorenz型混沌系统的直接数据驱动控制问题,将此类系统转化为线性依赖的形式并在此基础上构建非参数化模型,进而对重新建模后的系统进行状态反馈控制器的设计.首先对系统的输入、输出数据进行离线采样,接着利用采集数据直接给出状态反馈控制器的表达式.然后分析系统在状态反馈控制下的镇定问题,证明了闭环系统的稳定性.最后,通过数值例子完成了仿真验证.结果表明，所提出的直接数据驱动控制策略具有有效性.

针对前车行驶工况多变所引起的自车稳定性和行驶安全性较差问题，以轮毂电动机驱动电动汽车为研究对象，提出同时考虑车间距与相对车速的定速/跟车巡航切换策略，优化设计安全车间时距模型.基于分层控制设计的汽车自适应巡航控制(adaptive cruise control，ACC)系统纵向跟踪控制策略，建立基于模型预测控制(model predictive control，MPC)的上层控制器，求解车辆的期望加速度.利用逆纵向动力学模型，建立下层控制器，求解输出转矩.设计前、后轴转矩分配策略，并由电动机精确控制车轮驱动与制动转矩，实现ACC的纵向跟踪控制.利用Matlab-Simulink和Carsim软件，建立联合仿真模型，分别对变速、变加速、变减速3种工况进行仿真试验.仿真结果表明，所提出的基于分层控制的自适应巡航控制系统在不同工况下，都能稳定地跟驰前车运动，且保持安全车间距，具有良好的跟车稳定性和安全性.

为了给车辆通过弯道提供更可靠的安全建议，研究了基于双目立体视觉的车道线曲率测量方法.利用MATLAB双目相机标定工具箱对双目相机进行标定，获取内、外参数.将双目相机左、右原始图像输入立体匹配网络，获得视差图.同时，在左相机原始图像中，对感兴趣区域(ROI)应用Sobel算子进行边缘检测和阈值检测，并将两个结果融合，再应用透视变换操作，获取通过统计得到的ROI内二值图像中白像素位置和数量的直方图.利用最小二乘法拟合车道线，采用卡尔曼滤波预测法提高拟合准确性.由反仿射变换及拟合结果确定车道线像素坐标.根据像素坐标获取视差图内的视差值，利用三角测量方法得到车道线相对于双目相机主相机的三维坐标.最后，计算真实世界坐标与图像像素坐标的距离转换尺度，将计算结果应用于车道线曲率计算中.研究结果表明：采用基于卡尔曼滤波预测的车道线检测方法和基于双目立体视觉测量的车道线曲率半径算法得到的弯道车道线曲率半径平均值偏差为5.98%，能保证车道线拟合的鲁棒性，从而提高了基于双目立体视觉的车道线曲率测量方法的准确性和可靠性.

在自动驾驶车辆周边行人轨迹预测中，针对现有方法在长时预测任务中表现不足，尤其是对复杂场景适应性较低的问题，提出了一种新方法.给出了行人轨迹预测问题建模流程，构建了基于CrossFormer的行人轨迹预测方法.新方法通过维度分段嵌入技术显式学习相邻时间帧的相关性；结合两阶段注意力机制层，充分学习行人轨迹的长时依赖关系；利用分层编码器-解码器结构，自适应地捕获行人轨迹在不同时间尺度上的依赖性，提高模型在长时预测上的可扩展性.新方法创新性地结合了多模态信息融合、自注意力机制和可扩展性优化，实现了对行人轨迹预测任务的高效解决.在ETH轨迹数据、江苏大学校园内行人轨迹数据（JDD）这两个数据集完成了试验，进行了时间序列的分割性分析以及定量、定性分析.结果表明，在ETH数据集上，新方法的平均位移误差ADE、最终位移误差FDE值分别为0.627、1.32，均显著优于传统方法如LSTM（0.895、1.74）和SR-LSTM（0.728、1.66）等；在JDD数据集上，新方法的ADE、FDE值分别为0.281、0.53，远优于GAN（0.562、1.01）、STGAT（0.673、1.43）等模型；新方法在复杂场景下的鲁棒性和泛化能力也得到了验证.