乘务计划是城市轨道交通运营计划的重要组成部分，其优化编制方法已成为交通运输领域的研究热点。为推动城市轨道交通乘务计划优化编制的研究进程，本文对国内外相关文献进行了全面梳理。针对数学模型，系统总结了基于“集合关系”和基于“网络构建”这两类典型的建模方法；针对求解算法，分为传统整数规划算法、基于列生成的数学规划方法、图与网络相关算法和智能启发式算法进行了详细评述。最后，针对现存不足和挑战，提出该领域未来的研究方向。

针对现代藏语文本表征形式复杂多样且不规范，影响语音合成系统的性能问题，提出了具有易于维护及可扩展性特点的藏语文本标准化方法。首先，对藏文标记符号和来自其他语言的非藏文特殊符号在藏语文本中的不同表现形式进行了深度解析，并通过不同特征对特殊符号进行了分类；其次，根据归纳的不同类型，分别建立起了15种特殊符号转化为藏语的书写规则；最后，以13 490个句子作为实验数据，通过藏语字音转换测试识别并检测文本中特殊符号和藏文音节的有效性，采用规则匹配的方法对含有特殊符号的句子进行标准化处理。实验结果表明：标准化之前藏语音素转写的遗漏率高达4.69%，而经过标准化之后音素转写的遗漏率降低到0.01%，其藏语文本标准化准确率达99%。

为解决机械臂的单物体抓取检测问题，提出了一种基于注意力机制（CBAM）的SqueezeNet网络模型。首先，对深度视觉抓取系统进行阐述，完成了抓取系统的手眼标定。采用随机裁剪、翻转、调节对比度和增加噪声等方式有效扩充了物体抓取检测数据集。其次，引入轻量化SqueezeNet模型，采用五参数法表征二维抓取框，在不加大网络设计难度的前提下即可完成对目标的抓取。再次，引入“即插即用”的带有注意力机制的网络在通道维度上和空间维度上对传进来的特征图进行加权处理，对SqueezeNet模型抓取网络进行优化改进。最后，将改进后的CBAM-SqueezeNet算法在公开的数据集Cornell grasping dataset和Jacquard dataset上进行验证，抓取检测准确率分别为94.8%和96.4%，比SqueezeNet的准确率提升了2%。CBAM-SqueezeNet网络抓取方法的推理速度为15 ms，达到了抓取精度和运行速度的平衡。将本文方法在Kinova和新松手臂上进行了试验，网络抓取的成功率为93%，速度更快、效率更高。

连续测试场景是自动驾驶汽车测试体系的重要内容，其测试公平性一直受到较多的争议。为此，本文提出一种自动驾驶汽车连续测试场景复杂度评估方法，以期解决测试场景公平性难题。基于六层场景模型建立场景要素重要性评估体系；分析场景要素与感知、决策、执行系统间的复杂度映射关系，建立自动驾驶系统层级的场景复杂度量化评价方法；建立系统影响传递权重系数，实现场景复杂度综合计算。搭建仿真交通环境对两种自动驾驶系统行驶过程复杂度进行计算，两车场景复杂度对比结果分别为1和0.765，与测试过程被测算法遭遇的场景难度趋势一致，证明了本文方法的有效性。

针对汽车动力传动系统多个挡位存在扭转共振的问题，本文提出了一种多级并联动力吸振器的参数设计方法。首先，建立四自由度动力传动系统扭振模型并进行模态分析，基于共振模态的等效系统推导了n级并联动力吸振器的频响函数；然后，以4级并联动力吸振器为例，将传动系统3个挡位的振动角位移和振动角加速度作为优化目标，采用改进的非支配排序遗传算法对吸振器组的定调比和阻尼比进行优化，利用熵值法联合逼近理想解的排序法对Pareto解进行排序；最后，通过与3种传统的动力吸振器优化方法进行对比，并进行时域和频域仿真分析，验证了本文设计方案的有效性。本文方法可为固有频率可变振动系统的动力吸振器优化设计提供参考。

从影响机理和提升方法两个层面总结了驾驶人接管行为领域的研究现状。在接管行为影响机理层面，将影响驾驶人接管行为的因素系统地分为自动驾驶系统因素、交通因素和驾驶人因素，并且更加细致地总结了驾驶人因素的影响机理；在接管行为提升方法层面，结合接管行为影响机理研究结论，从人机交互优化设计、接管行为建模预测、驾驶人接管培训等方面总结了改善驾驶人接管行为的一系列方法；最后，从研究机理和提升方法两个层面，提出了当前存在的问题和未来研究方向。

针对大规模深度神经网络模型并行面临的内存消耗大、设备利用率低、训练时间长、模型难以收敛的问题，提出了一种面向深度神经网络模型并行的计算任务自适应调度方法。通过建立模型并行计算任务的多迭代异步并行管理机制，控制微批量单元具体调度过程，实现模型合理分区和计算资源合理分配，解决异步迭代时产生的梯度延迟更新问题；基于拓扑感知设计计算资源的分配机制，实现模型训练任务和计算资源的合理匹配；设计计算资源和模型任务的运行时调度策略，实现深度学习模型训练过程中计算与通信重叠的最大化，提高计算资源利用率。实验结果表明：与已有的模型并行方法相比，本文方法可以充分利用各GPU计算资源，在保证模型训练精度的同时，可以将大规模深度神经网络模型训练速度平均提高2.8倍。

为评估短视频传播对交通拥堵的疏导效果，本文首先对短视频特征要素进行挖掘，选取5个要素、13个维度对短视频特征构建指标体系；在此基础上，采用一种机器学习的随机森林模型对交通短视频传播的有效概率进行预测，并与传统预测模型进行比较。特别指出，文中首次提出了交通疏导有效性指数概念，定量化评估短视频对交通拥堵疏导的效果。以天津市五大道区域道路作为实例验证，结果显示：交通短视频的来源、主题、素材、用途、传播力和评论内容指南6个维度对其有效传播概率具有强相关性，平均有效传播概率在0.19～0.28；最终计算得到线路一和线路二的平均交通疏导有效性指数分别为0.008 pcu/人次和0.011 pcu/人次，总体上认为交通拥堵疏导效果明显。本研究为新媒体时代下道路交通管控提供了新思路。

针对物联网应用场景下，依照最大容忍时延等标量信息划分任务卸载优先级的方式难以满足紧急任务处理需求的问题，为确保关键程度最高的紧急任务优先处理，本文提出基于任务关键程度划分优先级的方法。针对优先级任务卸载决策问题展开了研究，考虑了边缘服务器任务处理程序缓存，以最小化综合时延、社会损失率、负载失衡度为优化目标，建立了多目标优化任务卸载决策问题模型，提出了一种改进的多目标灰狼优化算法求解问题。该算法引入了灰狼个体尽力而为进化策略、基于改进差分进化算子的外部存档生成策略、加权最值法最优解保存策略以提升算法性能。仿真实验表明：本文提出的方法能有效降低综合时延和社会损失率，优化边缘服务器间负载均衡，确保紧急任务优先处理，且其性能均较其他方法表现优异。

针对有雾的场景中图像采集系统采集到的图像会出现细节缺失、色彩暗淡、亮度降低的问题，在一体化去雾网络（AOD）理论的基础上提出一种多尺度编码-解码神经网络（MSAOD）模型进行图像去雾。本文网络模型分为3个模块：(1)预处理模块，将输入图像分为2部分进行预处理；(2)主干模块，通过多尺度编码器-解码器对第1部分的输出进行特征提取；(3)后处理模块，对特征图进行映射操作。通过训练得到去雾图像，实验结果表明，本文方法要优于主流的深度学习和传统方法的图像去雾效果，去雾后的图像在细节、色彩和亮度等方面都有所优化。

为加强对小目标的感知，在F-PointNet网络的基础上，结合密集连接方法和高斯距离特征，提出了FDG-PointNet三维目标检测模型，融合高斯距离特征作为附加注意力特征，有效改善了F-PointNet网络实例分割准确率不高的问题，增强了对点云视锥体中的噪声的过滤；基于密集连接可以加强特征提取的特点，改进主干特征提取PointNet++网络，加强点云特征重用，缓解特征提取过程中对小目标的特征提取程度过低与梯度消失问题，提高三维目标边界框回归的准确性。研究结果表明：本文算法在简单、中等、困难三个难度等级下对汽车、行人、骑行人3种类别的检测整体优于基准方法 F-PointNet，在中等难度下对汽车、行人、骑行人的检测分别取得71.12%、61.23%、55.71%的平均检测精度，其中对行人检测提升最明显，在简单和中等难度下提升幅度分别达5.5%和3.1%。综上所述，本文的FDG-PointNet算法有效解决了F-PointNet中小物体检测的低准确性问题，具有较强的适用性。

为提升交通监控视频违章车辆检测效果，提出一种YOLOv5网络算法下交通监控视频违章车辆多目标检测方法。交通监控视频图像融合处理中对灰度图直方图均衡化操作，通过窗口函数计算曝光不同图像的灰度偏差值，利用图像腐蚀将融合图像全部鬼影去除，通过图像像素归一化处理和拉普拉斯金字塔获得高质量图像融合结果；以YOLOv5网络算法作为依托，在Transformer模块利用驱动图编码器构建多头自注意力学习机制，对图像违章车辆目标特征语义信息展开增强处理；在连续扩张卷积基础上利用密集连接结构，将特征图卷积展开单一像素加操作，加强特征语义信息；利用Softmax函数进行特征多尺度融合，实现交通监控视频违章车辆多目标检测。实验结果表明：本文方法可有效提升交通监控视频图像质量，使用的YOLOV5网络算法计算强度较高，违章车辆多目标检测效果较为准确。

在研究人体运动过程中，为进一步解决现阶段采集方法存在的采集效果差、采集精度低和采集执行时间长等问题，提出了一种基于数字画像的人体运动信息特征采集方法。首先，利用数字画像技术获取人体运动视频图像的标志点，并以标志点为中心，采用改进背景差分算法提取人体运动轮廓。其次，采用外极线约束法与灰度互相关算法处理运动轮廓，得到人体运动轨迹。最后，采用动态时间变形算法得到轨迹的运动类型、速度等相关信息，完成人体运动信息特征的采集。随机选取一组人体运动图像数据对本文方法进行验证，实验结果表明，本文方法的信息特征采集效果好、采集精度高、采集执行时间少。基于数字画像的人体运动信息特征采集方法可以有效获取人体运动信息，实现人体运动信息特征采集，对提高人体运动信息特征的采集质量具有重要意义。

通过实验研究了紧凑固体氧化物燃料电池外围热管理系统中催化燃烧器和换热器的耦合器（CHE）的换热性能以及甲烷催化转化效果。测试、比较和分析了CHE只进行催化燃烧或热交换时的性能与正常工作时的性能。结果表明：正常工作时CHE的换热效率比只进行热交换时高10%，而甲烷的催化转化率比只进行催化反应时降低了4%。虽然CHE降低了部分催化转化性能，但提高了燃料利用率，因此，使用CHE替代系统中的燃烧器和换热器，可以提高换热性能，加速系统的启动或在相同的启动时间内更节省燃料，节约制造成本和系统空间，并降低其余热部件的热负荷。在紧凑型SOFC系统中具有潜在的应用性和广阔的前景。

对航空航天用2024铝合金在空气和腐蚀环境下的疲劳裂纹扩展行为进行研究，分析对比了超声滚压对疲劳裂纹扩展行为的影响。结果表明：超声滚压处理使材料表层晶粒细化形成60～70μm厚的塑性变形层，显微硬度相对于母材提升了45%，且由材料表面向内部呈梯度下降。超声滚压处理降低了裂纹扩展的初始速率，提升了裂纹扩展速率的增长率；超声滚压对两种环境下的疲劳性能都有显著的提升，但在空气环境下对疲劳性能的提升更为显著，这是由于腐蚀环境提升了裂纹扩展的初始裂纹扩展速率，降低了裂纹扩展速率的增长率。

为了改善点云场景下的检测任务中，基于单一低分辨特征图生成的候选框容易造成目标丢失和关键点采样过程中引入大量背景点的问题，本文提出了一种基于PV-RCNN网络的改进算法。通过区域候选融合网络和加权非极大值抑制融合不同尺度下的候选框并消除冗余。利用分割网络对原始点云进行前景点分割，并根据候选框确定目标中心点位置，利用高斯密度函数进行区域密度估计得到不同的采样权重以解决稀疏区域采样困难的问题。本文使用KITTI数据集进行实验评估，在汽车、行人和骑行者中等难度下的平均精度分别较基线算法提升0.39%、1.31%和0.63%，并同样在Waymo open数据集上进行泛化实验。实验结果证明本文算法与目前大部分三维目标检测算法相比取得更高的检测精度。

针对车身用1.5 mm的AA6061-T6铝合金薄板，研究采用透胶胶焊法和毛细作用胶焊法两种工艺对PFSSW-胶点焊接头拉剪性能的影响。通过热力耦合法对搭接区域温度场进行分析，然后对比不同工艺顺序接头的拉剪性能及断裂模式。结果表明：相比PFSSW和透胶胶焊法，毛细作用胶焊法能够明显提升铝薄板接头的拉剪性能。本文为车身铝薄板及其他胶焊接头的连接工艺提供了方法支持。

惯性导航系统在实际环境中会遇到各种干扰，如振动、温度变化和外界磁场等，且长时间运行下容易积累较大的误差，使导航系统的稳定性和精度较低。为此，本文研究一种周期性振荡抑制约束下长航时惯性导航三阶无静差阻尼算法。采用卡尔曼滤波估计周期性振荡误差，通过引入误差补偿机制，抑制周期性振荡误差，利用模糊控制实现阻尼控制，修正导航参数，完成惯性导航三阶无静差阻尼算法研究。通过实验验证表明：该算法应用下导航参数的误差都相对更小，且随着时间的推移，算法对误差的抑制效果逐渐增强，误差越来越小，位置误差降至0.15 m，速度误差降至0.10 m/s、姿态误差降至0.06°。该算法为长航时惯性导航系统的精度提高和稳定性增强提供了有效的解决方案，为航空航天领域以及机器人领域的导航系统提供了更精确、稳定的导航性能。

针对急陡弯中各类驾驶员的行车特征区分问题，提出了基于车辆行驶参数的驾驶员行为分类方法。通过分析实车驾驶数据，筛选出车型、入弯前速度、出弯后速度、入弯前减速行为、是否跟驰行驶以及入/出弯间速度差6项变量，构建了潜在类别模型，并基于该模型确定了各类驾驶员的特征。结果表明：该模型可将急陡弯中的驾驶员分为平稳型、受限型和自由型3类。平稳型驾驶员各项特征参数均居于3类驾驶员的中位，倾向于匀速入、出弯；受限型驾驶员在入弯时有最明显的减速或跟驰行驶特征，而自由型驾驶员则拥有最高的入、出弯速度，且出弯后的减速行为最为明显。

针对滚动轴承的故障诊断问题，提出一种基于小波包对数能量图的诊断方法。首先，改进并提出新的小波包节点对数能量公式，以克服传统小波包能量公式中参数确定烦琐且主观性强的缺点，提高对高频故障的辨识度和对低频故障类别的区分度，以实现对初始时频域特征的充分提取；其次，利用格拉姆角和场思想实现由一维特征到二维图像特征的转换，以此构造出基于小波包的对数能量图特征，其进一步考虑相邻特征之间的空间信息，从而实现对初始时频域特征的优化，提高了所得特征的显著性。在此基础上，通过残差网络改善故障诊断分类结果的精度；最后，通过凯斯西储大学的标准滚动轴承数据集仿真验证可知，本文方法构建的故障诊断模型具有较高的诊断精度，并且泛化能力较强。

采用Gleeble-1500D热模拟试验机，通过热压缩实验研究了2.25Cr-lMo-0.25V钢在温度为950～1 200℃，应变速率为0.005～0.1 s-1时的热变形及动态再结晶行为。结果表明：流动应力及动态再结晶都具有显著的温度、应变速率敏感性。通过回归分析确定了临界应变、稳态应变与Zener-Hollomon参数共同表征的动态再结晶状态图，建立了动态再结晶动力学方程和动态再结晶晶粒尺寸模型。本文研究成果为2.25Cr-lMo-0.25V钢热成形工艺参数的合理制订提供了参考数据。

为有效解决多配送中心应急物资配送车辆调度方案不佳和物资满意度低的问题，提出了一种基于多目标蚁群算法的多配送中心应急物资配送车辆调度优化方法。考虑到配送路径的实际情况，以车辆平均运输时间和物资满足度最大化为目标，构建多配送中心应急物资配送车辆调度优化多目标函数。结合多目标蚁群算法对多目标函数求解，确定最优多配送中心应急物资配送车辆调度方案。实验分析证明：本文方法的多配送中心应急物资配送方案更加合理，调度综合系数在0.950以上，并且物资满意度达到了90.00%以上，其有效提高了车辆调度效果，能够制订更加合理的调度方案。

为改善智能网联车与人工驾驶汽车的混行交通流运行状态，本文提出了一种智能网联车借用公交专用道通行的轨迹与信号的协同优化方法。先在信号和轨迹双层优化模型中，为轨迹变量与信号变量建立线性数学关系，并对整体模型进行时空上的分段求解。然后应用于实际数值案例，对模型进行可行性分析，对比协同优化与非协同优化的数值结果，证明了协同优化相比于非协同优化对于智能网联车的运行效率平均有7.7%的提升。

试验采用无级变速的搅拌机，研究了搅拌速度、搅拌时间以及掺入消泡剂后的低速搅拌过程对水泥砂浆强度和扩展度的影响。试验结果表明：采用无级变速搅拌机搅拌的水泥砂浆扩展度明显大于常规水泥砂浆搅拌机所搅拌的水泥砂浆扩展度；在相同配合比下，高转速和长时间搅拌工艺所得的水泥砂浆相对于低速和短时间的搅拌工艺所得的砂浆而言，扩展度提高了10%，强度提高了约7%；在前期搅拌工艺相同的条件下，掺入消泡剂后再经过变挡低速搅拌，所得水泥砂浆7 d的强度大于没有经历该过程的水泥砂浆28 d的强度。

提出了一种变速换道轨迹跟踪动态控制策略，针对变速换道轨迹构建了双PID纵向速度控制器和以横向误差、横摆角速度和质心侧偏角为综合评价指标的模型预测横向控制器，该动态控制算法利用估计得到的路面附着系数和预测的车辆状态信息自动调整算法中各个评价指标的权重系数，实现轨迹跟踪精度和横向稳定性之间的动态控制。据此设计高低附着对开路面的变速换道工况，利用CarSim与Simulink联合仿真对比验证算法的有效性。仿真结果表明：本文提出的动态控制策略实现了不同路面附着系数下的权重因子动态调节，在变速换道时仍可以确保控制量平滑输出，同步提升了无人驾驶汽车轨迹跟踪控制精度和横向稳定性，具有良好的协调控制效果。

考虑城市群尺度出行特征研究存在基础数据不足、横向比较难度大等问题，本文基于网络爬虫获取全国城市之间迁徙OD流矩阵等基础数据，据此剖析迁徙强度累计比例曲线特征；提出以百度迁徙数据表征城市间出行强度，以最短路网距离作为距离参数，结合城市常住人口，构建重力模型拟合分析不同城市群内部的城市间迁徙强度随距离的变化特征。在此基础上，将基于中心城市“质量”加权的平均旅行时间定义为可达性，分别计算各城市群公路、铁路、综合交通的可达性，分析可达性与距离衰减系数的关系，发现绝大多数城市群基于路网距离的迁徙交互衰减作用较为明显，且达到城市尺度交互水平。

为研究小汽车、常规公交、定制公交混合交通流中出行者的逐日路径选择行为及其对路网的影响，本文首先对3种出行方式的特征进行分析，同时考虑到公交专用道这一公交优先方式，将路段分为无公交专用道的路段和有公交专用道的路段，从而构建混合交通流下的道路阻抗函数，并基于此进一步运用交通网络理论建立混合逐日均衡模型。选取含有多OD对出行需求的路网进行了数值模拟，仿真结果表明：经验依赖程度对定制公交出行者的影响大于小汽车出行者；为路径设置公交专用道会提升定制公交的路径流量，但效果的显著性具有差距；常规公交出行者比例过大时可能会增加总出行时间，而定制公交所吸引的小汽车出行者比例越大越能降低总出行时间，且设置公交专用道是否能降低总出行时间与这两项比例的大小密切相关。

为实现智能网联车对周围车辆驾驶意图的准确辨识，提出了一种基于轨迹预测与极限梯度提升算法（XGBoost）的驾驶意图识别框架。首先，通过标注车辆历史轨迹的驾驶意图来建立离线训练数据集。其次，构建驾驶意图识别框架，通过混合示教的长短时记忆网络（LSTM）模块预测目标车辆的未来轨迹，XGBoost模块融合历史轨迹和未来轨迹来识别出驾驶意图。最后，采用实际道路数据集NGSIM(Next Generation SIMulation)US101和I-80路段来验证模型框架。实验结果表明：该方法在4 s历史轨迹预测3 s未来轨迹处识别准确率可达97.7%，表现出较强的驾驶意图识别能力。实现代码见网站：https：∥gitee.com/fanghz-colin/lstm-xgboost.git。

随着氢燃料电池汽车行业的发展，质子交换膜燃料电池发动机控制成为研究的重点。空气路进气压力的精准控制是延长燃料电池发动机寿命和提高效率的关键。因此，本文主要研究空气进气系统的压力控制。首先，建立空气进气压力的数学模型；其次，考虑模型的不确定性和外部扰动，设计扰动观测器估计和补偿这些不确定性的影响；再次，基于建立的数学模型提出一种新型滑模控制方法实现空气进气压力的精准控制；最后，通过4种仿真工况验证空气路压力控制策略的有效性。

将冷弯薄壁型钢与胶合木通过不同连接方式组合成新型箱形截面组合梁，以钢木连接方式和钢材卷边尺寸为变量，对4根组合梁进行了三分点弯曲试验，探究组合梁的破坏机理及力学性能。试验结果表明：组合梁整体工作性能好、变形协调，组合梁最终以纯弯段下翼缘胶合木断裂而破坏；不同连接方式下，胶粘连接的组合梁相较于螺栓连接和自攻螺钉连接的组合梁极限抗弯承载力分别提高了61.5%和23.0%；同为胶粘连接的组合梁，增大钢材卷边尺寸后其极限抗弯承载力只提升了9.0%。在试验基础上建立组合梁有限元模型进行分析，模拟结果与试验结果吻合良好；有限元模拟结果表明：钢材强度、钢材厚度以及胶合木厚度均对组合梁的抗弯承载力有一定的影响，其中胶合木厚度的影响最大。结合试验结果和模拟分析提出了冷弯薄壁型钢-胶合木组合梁跨中挠度和抗弯承载力计算公式，结果表明理论值与模拟值吻合良好，可为工程实践提供一定参考。

交通风险是道路交通事故的重要来源，事故发生后对道路上事故风险的传播进行有效的预测对预防二次事故的发生具有重要的意义，因此本文建立基于宏观交通流能耗的路段事故风险传播模型。首先，分析了事故后的车道占用及车辆换道现象对交通流的影响，据此构建事故后风险作用下的宏观交通流模型；其次，结合交通流能量耗散的定义，将整体车辆的运动抽象为流体运动过程，提出了事故后风险作用下的交通流能耗模型，以此来量化事故风险；最后，根据风险传播的时空相关性，提出了风险影响范围和持续时间计算模型，描述风险的传播过程。为验证本文提出的风险传播模型的有效性，利用MATLAB和VISSIM对不同初始交通流密度下的交通流运行情况分别进行了数值模拟与仿真验证，实验结果表明：事故发生时的路段初始密度越大，风险的影响范围越广，持续时间越长；本文模型的预测偏差率绝对值在8%以下，具有良好的预测效果。

运用ABAQUS有限元软件建立150个不同角度、板厚比、长厚比的斜交T形焊接接头有限元模型，分析得到关键点最大热点应力集中系数。基于麦夸特法+通用全局优化法对数据进行拟合，给出最大热点应力集中系数简化公式和精细化公式。结果表明：钝角侧焊趾热点应力集中系数总是大于锐角侧，当角度差距减小时，两侧热点应力集中系数差值相应减小；斜交T形接头焊趾处热点应力集中系数与角度、板厚比、长厚比均呈正相关关系，角度为80°、板厚比为2、长厚比为18时达到最大值；本文所提出的最大热点应力集中系数计算公式与有限元数值结果吻合较好，精细化公式相关系数R2达到了99.97%。

为扩大空中可操作范围，提高机构的灵活性，开发了一种带旋转伸缩动力装置的剪叉式高空作业平台。在完成基本尺寸初步设计的基础上，对作业平台抗倾覆稳定性进行了分析。当作业平台旋转至与底板夹角为90°时，通过建立力学模型，以稳定系数法验证了其载荷稳定性，以直角坐标法和瞬时速度中心法计算出作业平台速度和加速度。通过虚功原理得到液压缸推力，并采用遗传算法对下液压缸的铰点位置进行了优化。最后，采用ADAMS软件进行动力学仿真对比分析，并结合作业平台实物加速度和速度测量结果验证了理论计算和仿真结果的正确性。

本文对耦合甲基肼（MMH）凝胶液滴蒸发模型和MMH/NTO的燃烧动力学机理进行了MMH凝胶液滴蒸发与燃烧过程的数值模拟研究。首先，研究了MMH/NTO的一维对冲火焰和低温零维化学反应动力学过程，发现MMH受热会立刻分解为CH₃NNH和H₂,MMH/NTO混合物存在两阶段点火现象。进一步在压力为0.5 MPa、温度为1 000 K条件下对MMH/NTO凝胶单液滴的蒸发和燃烧过程进行了一系列仿真模拟，发现了凝胶膜形成、膨胀、破碎过程，以及破碎之后释放的MMH蒸汽与环境中的NTO相互扩散形成非预混的火焰面；同时，液滴半径的变化呈现振荡现象。在凝胶液滴两次破碎时刻之间，由于MMH蒸汽的不断消耗，火焰面处温度也会随之逐渐降低；随着时间的推移，凝胶液滴膨胀-破碎的频率越快，MMH分解放热越频繁，气液交界处温度会随之升高。在一维仿真中，同样发现MMH的两阶段放热过程，NTO的分解吸热导致周围温度略有降低。最后，比较了初始温度和初始压力对燃烧过程的影响，发现环境温度越高，液滴膨胀-破碎频率越快，凝胶液滴的寿命越短；压力增大，火焰面更靠近液滴，与常规液滴蒸发燃烧过程类似。

采用双轴肩搅拌摩擦焊（Bobbin tool friction stir welding, BT-FSW）对4 mm厚2024铝合金进行焊接，研究了焊接热循环温度对焊缝组织与性能的影响。结果表明：后退侧峰值温度高于前进侧，温度差约为20℃；焊核区平均晶粒尺寸为10.1μm，后退侧各区域平均晶粒尺寸大于前进侧，小角度晶界占比小于前进侧；焊核区形成了细小的沉淀相S相，热影响区沉淀相数量减少和尺寸的增加导致力学性能下降；接头显微硬度呈“W”型分布，后退侧热机影响区与热影响区交界处硬度值最小，约为72.3 HV。

虚拟环境风洞能够通过还原自然雨场环境实现汽车雨水管理，若仅满足风洞雨量与自然条件降雨量一致会影响实验结果准确性，为保证雨水管理研究更具实际意义，本文在满足自然雨量的前提下，对小、中、大3种雨量强度下的雨水分布、雨滴粒子尺寸和雨滴粒子运动状态进行研究，分析不同降雨环境对汽车雨水管理实验结果的影响，3种雨量强度下，车身雨水分布差异较大的部位有侧窗和后视镜区域，而机舱盖和格栅的雨水分布差异较小。通过改变风洞喷雨装置喷射出的雨滴粒子参数分析汽车雨水管理结果，发现随着雨滴粒子尺寸的增加，前风窗水膜平均厚度随之增加，侧窗水膜平均厚度基本不变；随着雨滴粒子运动速度的加快，前风窗及侧窗表面水膜平均厚度均随之减小。雨滴粒子的运动状态对车身表面的雨水分布和雨水堆积影响较大，因此，在应用虚拟环境风洞进行汽车雨水管理的研究中，为保证实验结果与自然条件的一致性，在相同降雨量的前提下，风洞喷雨装置的距离和角度影响是不能忽略的。

针对目前采用宏观均匀介质法与室内试验研究沥青混合料性能的局限性，本文提出一种沥青混合料细观尺度的数值建模计算方法。采用离散元PFC软件，构建具有真实形态的沥青混合料骨料，并利用缩放法建立沥青混合料离散元模型；通过动态剪切流变（DSR）试验和弯曲梁流变（BBR）试验，基于时温等效原理确定了沥青砂浆颗粒间Burgers模型的细观参数；采用单轴压缩和马歇尔劈裂试验，验证了离散元建模方法的可靠性。结果表明：通过ODEC算法填充包围盒可生成不规则形态的clump骨料；将遍历试件得到的浮点进行半径放大使浮点与相邻颗粒的距离缩短从而生成接触，可用于消除沥青混合料离散元模型内部浮点；利用离散元软件PFC所建立的沥青混合料模型，能够较好地模拟沥青混合料在低温状态下的力学行为。研究结果对开展沥青混合料细观力学研究与数值建模计算具有重要意义。

为了提高汽车复合电源综合工作效率和供能稳定性，本文提出了怠速启停混合动力汽车复合电源需求功率控制方法。通过复合电源构成，分析了复合电源控制需求，明确了蓄电池和超级电容等状态。根据动力学计算混合动力汽车最大速度与超级电容的关系，输入状态补偿量与实际超级电容，得到最大限制输出功率。通过离散序列多尺度分解的递归法，逐步分解尺度空间，算出分解与重构系数，实现混合动力汽车复合电源需求功率控制。实验结果表明，使用本文方法控制后，电容曲线保持在0.60 F左右，电流波动幅度为-50～50 A，功率的波动幅度较为平缓，电压为200～220 V，表明本文方法能够稳定控制怠速启停混合动力汽车复合电源需求功率，减少整车的能量消耗，保证资源利用最大化。

乘客出行需求的时空分布不均影响公交的服务水平，新兴的模块化车辆可以通过灵活拆分车节适应出行需求的时空分布。因此，本文建立一种考虑模块化车辆的区域灵活接驳公交线路优化模型，模型以车辆运营成本、固定成本以及乘客乘车时间成本组成的系统总成本最小为目标，采用一种多智能体遗传算法对模型求解，并通过算例测试了算法的有效性。最后，基于西安市“捷巴士”的服务区域以及站点设计数值实验，结果表明：相比固定容量的接驳公交，考虑模块化车辆可以减少约18.31%的系统总成本，给未来城市公交的发展提供了新思路。

提出采用子空间追踪稀疏混沌多项式法（SP-PCE）实现EV-WPT系统传输效率的不确定性量化。首先，通过建立EV-WPT系统三维电磁学仿真模型，并合理设置相关变量的分布类型，利用SP-PCE法计算得到表征EV-WPT系统传输效率不确定性的均值、方差和概率密度曲线等统计特征参数；然后，结合SP-PCE法和Sobol法进行全局灵敏度分析，获得随机输入变量对系统传输效率影响程度的量化指标。最后，通过数值仿真实验验证了本文方法的准确性和高效性，为保证EV-WPT系统高传输效率及系统结构优化提供理论依据。