移动机器人作为智能勘探与侦察的自动化装备，在航天探测、抢险救灾等领域具有广阔的应用前景．轮腿式移动机器人因具有良好的机动性与越障能力而受到青睐．然而现有轮腿式移动机器人机身大多不可变形，导致机器人运动模式较少，地形适应性一般．且机身易与障碍物发生碰撞，无法在具备良好的爬坡能力的同时保证跨越障碍物的效率．针对上述问题，本文提出了一种采用多连杆可变形机构作为机身的轮腿式移动机器人．在设计机器人轮腿及可变形机身的基础上，建立机器人整体运动学模型，据此规划机器人3种运动模式：同步步态、翻滚步态和蜷曲-伸展步态．开展机器人在典型地形(平坦地面、松软地形、上升坡度、下降坡度、障碍物)下的运动性能分析，揭示机器人结构参数与地形特征(爬坡角度、障碍物高度)映射关系．最后基于理论分析结果搭建物理样机并开展实验．实验结果表明，本文所设计的多模式轮腿移动机器人的最大爬坡角度和越障高度分别为44°和28 mm，具有良好的爬坡能力与越障性能．此外，得益于多模式运动特点，机器人在包含平坦地面及松软地形在内的多地形下均具有良好的通过性，验证了机器人方案的可行性．本文为多模式轮腿运动机器人的设计与应用提供有益参考．

全氟和多氟烷基物质（PFAS）是一类高度稳定的人造化学物质，在化学结构上由全氟烷基分子(C_nF_2n+1—)连接到不同官能团的完全或部分氟化碳链组成，自1940年首次合成以来得到了广泛的应用. PFAS中的C—F键具有优异的热稳定性和化学稳定性，使其在环境中具有高度的持久性和生物累积性，因此成为全球关注的微量污染物.未受监管的PFAS排放到水环境中，对生态系统和人类健康构成了严重威胁，亟需采取有效措施来应对PFAS污染.近年来，针对水中PFAS去除的多种技术得到了广泛评估，其中化学处理方法在PFAS的降解和矿化方面表现出良好的前景. PFAS的降解取决于C—C键和C—F键的断裂.本文系统综述了电化学、光化学和过硫酸盐活化这3种技术去除PFAS的最新进展，详细阐述了这3种技术的降解机制和反应路径．此外还总结了关键参数对PFAS化学降解的影响，从催化材料、去除效率和能耗等方面分析对比了不同去除技术的优点和不足之处.最后，指出了目前研究中存在的主要问题、面临的挑战以及未来的发展前景，特别强调了耦合工艺在克服传统技术效率低下和高能耗问题方面的重要应用潜力.本综述对PFAS降解机制的深入研究将对未来实现其完全降解或矿化提供重要参考.

星敏感器在航天任务中通过对恒星进行识别以实现姿态测量，而星图识别算法作为其核心部分决定着星敏感器姿态定位的性能．针对现有的基于神经网络的星图识别算法难以在保证识别准确率的同时限制计算成本的问题，提出了一种基于注意力机制端到端轻量化网络MobileCiT的星图识别算法，用于直接识别星敏感器中的含噪声星图．MobileCiT在卷积神经网络的基础上采用深度可分离卷积和改进前置倒残差结构以实现星图识别算法的轻量化，同时引入注意力机制以重点关注星点位置信息．此外，由于实拍星图的成本高，噪声不可控，采用基于小孔成像的坐标映射模型以生成含噪声的仿真星图训练集与测试集．实验结果表明，Mobile Ci T对含不同噪声星图的识别准确率为99.850%，高于现有的基于轻量化网络MobileNet和Mobile Vi T的星图识别算法，对位置噪声、星等噪声、假星和缺失星均具有良好的鲁棒性，能够在无需背景去噪、连通域检测、星点质心提取等预处理操作的情况下实现高精度的星图识别．MobileCiT在提升识别精度的同时具有较低的计算成本，计算量仅为基于Mobile ViT网络算法的1/3．在此基础上，将MobileCiT与基于子图同构的星图识别算法和基于模式识别的星图识别算法进行对比．在相同的视场范围与噪声条件下，MobileCiT依旧表现出了更高的识别准确率与更强的鲁棒性，这进一步验证了MobileCiT相对于传统星图识别算法的先进性．

热舒适度是衡量室内环境质量和影响人类健康的重要指标之一，是建筑、空调控制等系统智能化的重要参考依据，同时能够有效降低建筑热环境控制的能源需求．目前可穿戴设备如智能手环、柔性传感器等已广泛应用，可构建人体的健康大数据．但由于存在个体差异因素，不同个体对相同热环境所表现的生理热反应不同，基于单一个人的热舒适模型难以对群体热状态实现有效地预测．考虑到以往研究样本量相对较小、模型复杂难以部署等局限性，本文建立人工气候室，利用环境传感器和可穿戴设备收集了60名受试者的热舒适数据，采用机器学习实现人体热舒适度建模与预测．研究考虑身高、体重、性别等个体差异因素，采用XGBoost、随机森林和SVC共3种机器学习算法，得到了基于人体生理参数的增强型预测热态模型并对热舒适度进行分类．结果表明：对皮肤温度及其梯度进行归一化处理发现，归一化过程能够将冷不舒适、舒适、热不舒适3种状态拉开，有利于SVC算法在高维空间寻找最优超平面，对特征进行分类．对比归一化前后随机森林模型的特征重要性发现，归一化过程降低了体重、身高、性别等个体差异对模型预测效果的影响程度；在XGBoost、随机森林和SVC这3种机器学习算法中，SVC在测试集上的准确率和3种热状态的AUC值都高于XGBoost和随机森林，其分类效果和泛化能力最好．

软体机器人具有灵活度高、人机交互安全等优势，在操作易碎物体和非结构化环境中具有广阔应用前景.气动软体驱动器是构建软体机器人的重要部件之一，其特性直接影响到软体机器人的性能.针对气动网格型软体驱动器，从腔室侧壁膨胀角和驱动器弯曲角度的非线性关系出发，基于赫兹接触理论和Yeoh超弹性不可压缩材料的非线性本构方程，建立了多腔室气动网格软体驱动器的准静态力学模型.该模型考虑了超弹性材料变形和多腔室侧壁膨胀接触几何非线性特点，能够准确描述不同输入气压与驱动器弯曲角度和顶端输出力的关系.根据仿生思想设计了一种多腔室复合弯曲多腔室气动网格驱动器结构，并基于该结构分别通过有限元仿真和实验对提出的解析模型进行验证.结果表明，解析模型计算结果与有限元仿真结果、实验结果最大差异均不超过10%.该气动网格软体驱动器解析模型具有较好的准确性.

驾驶员的情绪变化会直接影响其驾驶行为．目前对于驾驶员行为预测的研究依然采用统计分析的方式，无法反映情绪状态对驾驶员行为的影响，导致对驾驶员动力需求的预判存在信息偏差．为此，针对实际驾驶过程中的驾驶员情绪状态判断，提出了满足实车应用的驾驶员情绪识别算法，同时设计试验研究了不同情绪间驾驶行为的特征差异．首先，针对车载计算单元相对不足的问题，结合人脸动作单元和面部表情编码系统，简化了高兴和愤怒两种表情的面部关键点，进而降低特征维度．然后，使用支持向量机分别建立了两种情绪的识别模型，通过网格搜索算法优化了模型参数，提升离线识别准确率．最后，结合情绪诱导设计了实车道路试验，基于通用计算平台测试了模型的在线识别效果，同时对比了驾驶员在高兴和愤怒时的驾驶行为以及车辆运行差异．结果表明：利用简化特征建立的高兴和愤怒识别模型，数据集离线测试的准确率分别达到了84.45%和84.43%；通用计算平台的测试结果显示该算法满足车载实时应用的需求，与情绪诱导结果对应，能够在线识别驾驶员的情绪状态；与高兴情绪相比，驾驶员在愤怒情绪下的驾驶行为更加激进，加速踏板的操作从长期维持不变转为周期性的剧烈踩踏，踏板频谱幅值最大提高了165.1%，整车油耗最大增加了14.2%.

超声疲劳试验可快速获得材料在超高周寿命区间的疲劳性能．试验应力计算是超高周疲劳试验的关键内容，其决定了试验数据的准确性，但目前研究人员在计算试验应力时均未考虑超声变幅杆和试样的耦合作用．针对这一问题，本文采用数值模拟方法对超声变幅杆和试样进行了动力学分析，并对超声变幅杆和试样的端部振幅进行了测量．结果表明：考虑超声变幅杆和试样耦合作用得到的振幅与试验测量结果误差最大仅为5.4%，而传统解析法的误差可达25.5%；进一步对比发现材料阻尼对共振频率的影响较大，而外加静态载荷对超声疲劳系统的动力学行为的影响可以忽略；本文中以EH690钢试验获得的S-N曲线为例进行了应力修正，发现经整体法修正后的疲劳应力要高于解析法确定的应力水平．

当构网型单元处于限功率运行与故障等工况下，传统孤岛交直流混合微电网群分布式协同控制方法易造成交流子微网母线电压与频率失去支撑，进而导致系统失稳．为解决上述问题，本文提出了一种面向构网型单元限功率运行与故障工况的孤岛交直流混合微电网群分布式协同控制策略．当子微网构网型单元处于限功率运行或故障工况时，首先，在构网型单元异常子微网变换器控制层，构网型单元将输出功率钳位于最大值或退出运行，跟网型单元通过与互联变换器进行二次协同控制，实现功率的合理分配；其次，在网间互联变换器控制层，与构网型单元异常子微网相连的互联变换器转为构网型控制模式，为构网型单元异常子微网提供母线电压与频率支撑，其余互联变换器按照正常子微网自身剩余容量分担构网型单元异常子微网所需的支撑功率．多工况下的仿真结果表明，当负荷连续增加，构网型单元处于限功率运行工况时，所提分布式协同控制策略可通过网间互联变换器的变模式运行，实现构网型单元异常子微网交流母线电压与频率的快速恢复、跟网型单元输出功率的精准分配；当构网型单元处于故障工况时，所提分布式协同控制策略可以有效解决构网型单元异常子微网因交流母线电压与频率失去支撑导致的失稳问题．

针对基于冷金属过渡(CMT)技术的镁合金摆动电弧增材制造(WAAM)过程，采用流体体积(VOF)法和动网格(DM)技术建立了分别考虑熔滴和熔池受力情况的三维瞬态数值模型，研究了熔滴过渡和熔池流动过程中的温度场和速度场变化.结果表明，相应试验结果验证了所建立数值模型的有效性，熔池和熔滴尺寸参数模拟的误差均在10%之内.在CMT-WAAM开始阶段，基板表面和焊丝在电弧热作用下熔化分别形成熔池和熔滴．在焊丝向熔池送进过程中，熔滴不断长大，并在表面张力作用下长成球形．熔滴金属的热量主要通过热传导的形式向熔池传递，熔池最高温度随着熔滴金属的过渡而升高，熔池最高温度可达2 100.0 K；随着焊丝的回抽，熔池最高温度降低至1 763.6 K．随着焊丝向熔池送进，熔滴的最大速度从1.87 m/s逐渐减小到1.07 m/s，而熔池的最大速度仅为0.87 m/s．当熔滴金属前端与熔池发生接触后，液态金属的最大速度可达到4.21 m/s；随着焊丝的机械回抽，液态金属的最大速度在1.69～4.90 m/s范围内波动．当熔滴与熔池接触发生短路时，熔滴金属从熔池表面流向熔池底部和熔池两侧，增强了对熔池底部和熔池两侧的搅拌作用，使得熔池体积增加；当熔滴从焊丝端部脱离后，熔池中液态金属从熔池底部流向熔池表面和熔池两侧，熔池温度和流体速度随之降低，从而减缓了熔池体积的增加．此外，熔池自由表面在摆动电弧作用下呈现波浪式变形.

CO₂甲烷化反应被认为是解决CO₂利用难题的重要手段之一，其中NiO/MgO催化剂具有广阔的应用前景，如何提高NiO/MgO催化剂的比表面积成为其实际应用的关键．本文通过沉积-沉淀法在高比表面积的SiO₂载体上负载NiO/MgO催化剂，制备出了NiO/MgO/SiO₂催化剂．研究了MgO含量、催化剂煅烧温度和还原温度对催化剂结构和甲烷化性能的影响．采用X射线衍射、程序升温还原、N₂吸附-脱附等温线、程序升温脱附、X射线光电子能谱和场发射透射电子显微镜等技术手段对催化剂进行了表征．结果表明，合适的MgO含量既能够对SiO₂形成较好的阻隔以避免NiO与SiO₂的反应，又可与NiO形成对甲烷化有利的Ni_1-xMg_xO固溶体．适当的煅烧温度能够在形成Ni_1-xMg_xO固溶体的同时避免对反应不利的Ni Mg SiO₄的形成．此外，通过调控还原温度还能够调变Ni⁰和Ni_1-xMg_xO的比例，从而使二者在催化体系中起到协同作用，促进CO₂甲烷化反应．30%MgO含量、550℃煅烧、550℃还原后的Ni30MgSi-550-550R催化剂在CO₂甲烷化反应催化剂性能测试中表现出最佳的催化活性，且在350℃、30 000 mL/（g·h）空速的测试条件下展现出200 h的稳定性，这是由于在催化剂表面具有适当的Ni⁰/Ni_1-xMg_xO比例和对应的充足的H₂和CO₂活化位点．在高比表面积的SiO₂上负载NiO/MgO催化剂、在SiO₂表面进行固相反应和通过还原温度调控Ni⁰-Ni_1-xMg_xO活性对的策略为用于CO₂甲烷化反应的催化剂设计提供了一种新思路．

最近的研究表明，音乐家对声音的辨别能力比非音乐家更强．然而，关于音乐经验能否增强频率相关音乐特征的感知尚无共识．本研究从行为学表现和神经反应两个维度探究音乐经验对感知频率相关音乐特征的潜在影响．实验采用oddball范式，选取音高、音程以及和弦作为表征频率相关音乐特征的感知内容．实验过程记录了两组受试者(有音乐经验受试者作为音乐组，无音乐经验受试者作为对照组)在主动辨识任务中的行为学反应和脑电图(EEG)数据，对其进行事件相关电位和微状态分析．行为学结果发现，音乐组识别偏差刺激的正确率更高、反应时间更短．事件相关电位分析结果发现，在初级听觉皮层反应(N1成分)上音乐组与对照组之间并未观察到统计学意义上的明显差异．然而，音乐组的失匹配负波(MMN)潜伏期更短，与更深层次认知加工相关的P3b响应明显增强．在P3b对应时间窗内进一步的微状态分析结果显示，在和弦感知任务中音乐组的各项微状态特征参数(全局解释方差、覆盖率、持续时间)显著更高．结合脑地形图分析发现，音乐经验增强了顶叶区域的激活强度并扩大了激活范围．以上结果表明，音乐经验虽在声音感知的初步处理阶段影响有限，但在信息处理的后期加工阶段能显著提升个体对声音的敏感度与认知加工效率．

针对熔融硅酸盐环境沉积物(CMAS)侵蚀诱发含冷却孔热障涂层结构热防护性能下降的问题，研究了不同吹风比下的CMAS的非均匀侵蚀行为及其对热障涂层(TBCs)隔热性能的影响．在Fluent软件中，考虑热传导、热对流和热辐射(热辐射使用离散纵坐标辐射模型)，建立共轭传热模型得到了在吹风比为1.5、1.0和0.5时TBC-气膜冷却系统的温度分布，在ABAQUS中建立三维相场模型(PFM)模拟CMAS的非均匀侵蚀行为，定量分析不同吹风比下CMAS侵蚀行为对TBC-气膜冷却系统温度分布的影响．分析了侵蚀300 h前后TBCs-气膜冷却系统温度场的变化，探讨了在不同吹风比下CMAS非均匀侵蚀对TBCs靠近主流入口、冷却孔入口前缘、冷却孔出口后缘和主流出口4个典型位置沿涂层厚度方向路径上热阻的影响．结果表明：TBC-气膜冷却系统在工作条件下具有三维温度梯度，沿主流流动方向和沿TBCs厚度方向上有较高的温度梯度，冷却孔附近区域温度分布的不均匀度高．陶瓷(TC)层中的CMAS浓度分布呈明显的不均匀性，在高温度区域内CMAS侵蚀速率更高，吹风比降低会引起TC层温度上升，温度不均匀性下降，CMAS的侵蚀程度增加，浓度分布的不均匀性下降．CMAS侵蚀会降低TBCs的隔热性能，吹风比为1.5、1.0和0.5时，侵蚀前后TBCs在靠近主流入口位置沿厚度方向路径上热阻下降率最高，分别为16.47%、17.13%和17.55%.CMAS侵蚀对TBCs在冷却孔出口后缘的隔热性能的影响较小，热阻在侵蚀前后的变化不大．

为了实现碳中和目标，降低内燃机碳排放，稀薄燃烧技术成为了当前重要的研究方向．该技术不仅能提高发动机燃油热效率，还能有效降低CO₂排放．但是稀薄燃烧往往会伴随着大量氮氧化物的产生，为了解决该问题，采用LNT-SCR耦合的NO_x净化技术，此时LNT的作用是将排气中部分NO_x转化为NH₃，为下游的SCR提供还原剂.基于此，制备了LNT催化剂，研究催化剂对NO选择性生成NH₃的影响．采用溶胶-凝胶法制备了La_1-xCe_xMnO₃系列钙钛矿氧化物，并通过分步浸渍法得到了La_1-xCe_xMnO₃-Ba/Al₂O₃负载型催化剂．利用XRD、H₂-TPR、NO-TPD等表征手段研究了钙钛矿氧化物的晶相结构，以及负载型催化剂的还原特性、NO_x吸附-脱附性能等物化性质，并且通过H₂选择性催化还原NO实验探究了催化剂掺杂Ce对NO转化成NH₃的影响．结果表明，Ce掺杂催化剂具有良好的NH₃产物选择性，并且显著提高了NO转化率．温度是NO转化和NH₃产物选择性生成的决定性因素，而H₂和NO体积比是NO转化和NH₃产物选择性生成的关键性因素．其中，La_0.95Ce_0.05MnO₃-Ba/Al₂O₃在低温下催化活性表现最佳，在350℃、H₂和NO体积比为5.0时NH₃产物选择性为65%,NO转化率为100%．此外，所制备的La_1-xCe_xMnO₃都形成了钙钛矿型结构，而且Ce掺杂催化剂的大部分Ce离子可以进入到LaMnO₃结构中．在催化剂适量掺杂Ce后，H₂消耗总面积增大、还原峰的峰值温度降低，表明掺杂Ce改善了催化剂的还原特性；同时NO吸附和脱附面积增大，表明Ce掺杂改变了催化剂的NO_x吸附-脱附性能．

由于同一个时刻包含多个音符的多音乐谱其音符符头距离近、符号间依赖关系复杂，使得多音光学乐谱识别极具挑战．传统基于卷积和序列建模的方法，由于经典卷积存在移不变性难以精确表示音符的纵向位置信息，而传统针对上下文序列建模的方法难以有效表征调号中变音记号与五线谱内符头的空间相关性，存在符头音高识别不准、变音记号作用范围有限的问题，从而影响音符音高、时值标注的准确性．针对以上问题，提出了一种强化音符位置及方向先验信息的多音光学乐谱识别方法．首先，提出一种纵向位置编码方法，将纵向位置信息嵌入乐谱图像，以更精确地表示符头的纵向位置信息，从而能明确区分多音乐谱中的不同音高．其次，提出了变音记号位置注意力，以明确建立变音记号和符头的空间依赖关系．最后，针对多音符头纵向分布、音符序列横向排列、音符符头、符干和符尾呈现的局部方向性特点，提出了方向注意力模块，更好地捕捉音符特征分布的方向性．在多音乐谱数据集上开展实验，实验结果表明，该方法对时值识别的符号错误率为1.14%，对音高识别的符号错误率为2.14%．与当前基准方法卷积递归神经网络相比，该方法时值识别的符号错误率降低了0.67%，对音高识别的符号错误率降低了1.14%，对多音乐谱具有良好的识别效果．

高性能微创手术机器人有利于实施复杂危难手术，推动微创外科实现高质量发展．在深入分析现有手术机器人特点和临床需求的基础上，提出了一种变构型微创手术机器人系统．基于刚柔混合结构设计了构型可变的手术操作臂，通过构型变换可实现工作空间的变换，从而提高操作臂的灵活性．手术操作臂采用丝传动结构，针对变曲率丝鞘传动下的张力和弹性伸长量等问题进行了分析，确定了开合关节的丝鞘传动特性．基于刚体和柔性关节运动学，分析了手术操作臂在不同构型下的工作空间，通过调整伸缩关节移动量，实现操作臂工作空间可变功能．此外，设计了与操作臂适配的主手操作臂，该主手配置有两个主从调节关节，以保证主手与从手腕点姿态的一致性．随后，解析了主手与从手关节量之间的映射关系，并建立了基于位姿分离的主从运动映射算法，从而确保了操作舒适性与精准性．最后，研制了物理样机，进行了大工作空间下的刚性测试实验、运动性能、主从运动性能与缝合操作性能评价实验，全面验证了所提出的手术机器人系统的可行性．

图像传感器直接输出的原始RAW数据需经过重建操作后才能转换为RGB图像，用于重建RGB的传统多步骤图像信号处理(ISP)算法往往具有流程复杂、灵活性低、误差累积等问题，而现有的一些基于深度学习的图像信号处理算法存在未能充分利用RAW图像模式信息与未能充分利用RGB通道相关性等局限．基于此，本文设计了基于深度学习的ISP-Net模型，针对上述不足进行改进．该模型包含模式信息复原、跨通道重建和色调调整3个主要模块．首先，模式信息复原模块通过掩码提取RAW图像的颜色通道信息，并通过通道间的融合操作最大化地学习RAW图像的模式信息；其次，跨通道重建模块通过通道间相互指导的方式，充分利用通道相关性提升图像重建质量；最后，色调调整模块通过构建色调调整矩阵，提升颜色复原的准确性．所设计的模型在合成数据集与真实数据集上均进行了测试．在主观评价上，本文方法在色彩准确度、纹理细节重建方面更接近真实图像；在客观指标上，特别地，在噪声强度为15时，本文方法的峰值信噪比在Kodak、Mc Master、WED-CDM和Urban100数据集上均为最优指标，分别为32.33 dB、32.44 dB、32.22 dB及31.67 dB，最大可优于同数据集次优指标0.24 dB．在真实数据集上的峰值信噪比为28.98 dB，相较于传统图像信号处理方法 FlexISP、SEM和ADMM，峰值信噪比均高出至少17 dB，相比于基于深度学习的RAW图像重建方法 Deepjoint和MGCC-B峰值信噪比分别提升了4.03 dB和1.55 dB.

针对机器人示教编程过程中使用高斯混合模型(GMM)规划运动轨迹时存在的高斯分布个数难以选择、复现轨迹精度较低等问题，提出了一种复合的机器人运动轨迹学习策略．该策略包含动态时间规整(DTW)算法、高斯混合模型与道格拉斯-普克(DP)算法．首先，针对示教过程中采集的多条轨迹在时间长度上存在差异的问题，采用DTW算法来统一示教轨迹在时域上的变化．其次，使用GMM算法对示教轨迹的特征进行提取，并利用高斯混合回归(GMR)算法将其重构为复现轨迹．在这个过程中采用DP算法来预估GMM算法的关键参数高斯分布的数量，与传统方法相比，能够简单直观地得到相对准确的参数值．利用DP算法对复现轨迹的数据点进行稀疏化并优化，不仅确保了机器人最终运动轨迹的精度，而且大幅减少了最终轨迹数据点的数量．最后，进行了不同形状的模拟焊接轨迹学习规划实验．结果表明：经由DTW对齐后的示教轨迹具有更加明显的运动特征，经过GMM-GMR学习输出的复现轨迹具有良好的表征结果；在使用GMM-GMR算法学习示教轨迹的过程中，采用DP算法可以有效预估高斯分布个数；经过DP算法稀疏化并优化的最终轨迹的平均位置误差均在0.500 mm以内，其最大误差可以控制在0.800 mm以内，可以满足焊接轨迹规划的精度要求，验证了该策略的有效性和优越性．

作为一种新型低温用材料，高锰钢具有低成本及优异的低温力学性能等优势，在液化天然气(LNG)储罐等领域具有广阔的应用前景．然而在实际焊接过程中，高锰钢焊接热影响区中距熔合线3 mm处的特定亚区(FL+3亚区)会出现低温韧性恶化的问题．针对这一问题，采用焊接热模拟技术再现了不同热输入下的FL+3亚区，通过扫描电子显微镜、电子探针X射线显微分析仪和透射电子显微镜观察晶界比例、偏析及析出相．结果表明，模拟FL+3亚区具有较好的低温韧性，其冲击断口形貌均为大量的韧窝．然而随着热输入增加，其冲击吸收功降低，10 kJ/cm、15 k J/cm、30 k J/cm和45 k J/cm不同热输入下的-196℃冲击吸收功分别为177 J、172 J、138 J和112 J.FL+3亚区的显微组织为单相奥氏体组织，随着热输入增加，晶粒尺寸无明显变化，而小角度晶界比例升高．热输入增加会加剧FL+3亚区的C、Cu晶界偏析和Mn带状偏析，提高偏析区域的层错能以及临界剪切孪晶应力，使得孪生机制难以激活，进而减弱了形变孪晶的韧化作用，降低低温韧性．当热输入增大到15 k J/cm时，FL+3亚区开始析出尺寸约为200 nm的颗粒状和块状Cr23C6碳化物，且析出相的尺寸和数量随着热输入增加而进一步增加．碳化物析出易引起应力集中而产生裂纹萌生，降低了FL+3亚区的低温韧性.

椭圆转子发动机通过转子上的进、排气口换气，具有3个燃烧室且曲轴转速是转子转速的2倍，其换气特性和排气特征与传统活塞往复式发动机及三角转子发动机有明显区别．本文利用GT-Power软件建立了符合椭圆转子发动机工作特点的一维模型，以研究此类型发动机的换气过程特点、排气脉冲特性及排气歧管长度对其的影响规律，为高换气效率排气系统结构设计提供参考．研究结果表明：完整的排气过程可以划分为4个阶段：阶段1、2是废气流出的主要时期，占总排气量的90%以上；阶段3、4进、排气口同时开启但无法实现有效的扫气过程，且废气回流现象明显，导致缸内残余废气率提高．相邻燃烧室之间存在进、排气口叠开期，每个燃烧室排气末期均对应后燃烧室的排气初期，后燃烧室废气大量流出的同时窜漏入相邻燃烧室的现象较为明显，即燃烧室内的残余废气量同时受到自身排气过程和相邻燃烧室排气过程的综合影响．排气歧管长度变化对气口全开期的影响大于气口叠开期，气口全开期排气量是叠开期的3倍以上．计算长度范围内最优歧管长度可使排气过程排气量提高3.21%，并使气口叠开期的进气量提高32.80%．实现更好的排气效果的同时利于进气过程，有效地减少了阶段3废气向进气道的回流量，最终降低燃烧室内的残余废气率，实现换气效率的提高．

随着风、光等间歇性可再生能源比例的提高,灵活性在电力系统中的重要性更加突出.作为重要电力负荷之一,流程工业用电行为具有较强的多能互济特性,能够有效支撑电力系统灵活运行.然而,与一般居民和商业用户侧综合能源系统不同,流程工业用户涉及多能源系统与生产过程的交互,灵活性更为复杂.本文首先从多能源系统耦合分析和能量-物质流模型两个角度介绍了典型流程工业用能特征的描述方式.然后,梳理了流程工业综合能源系统灵活调控的主要手段,包括热电联产系统调度、用电设备直接控制和非用电设备的间接调控.在此基础上,分析了面向电力系统需求的流程工业用电灵活性指标及其评估方法.考虑到不同工业用户的特征差异和协同潜力,给出了依托负荷聚合商的多用户聚合交易框架,以及用户、电力系统和市场的交易流程.最后,对灵活性分析领域待研究方向进行了总结和展望.

步态不对称是大多数偏瘫患者的一个重要临床特征，研究表明偏瘫患者穿戴单侧外骨骼可以有效改善步态对称性．导纳控制是一种经典的柔顺控制方法，而现有研究中关于将导纳控制应用于下肢康复外骨骼，未证明选择合适的导纳刚度对偏瘫患者个体的步态对称性恢复是有帮助的．为满足偏瘫患者步态恢复和人机交互柔顺性的需求，本研究设计开发了单侧髋关节外骨骼及导纳控制系统，并通过动力学建模和控制系统仿真得到导纳参数对外骨骼柔顺程度的影响规律．通过对比真实患者和模拟偏瘫患者的步态特征，本研究验证了在小腿绑缚体重10%重物的人工阻碍的有效性．本研究以8名健康人为实验对象，在实时运动分析与训练交互实验室平台上进行了正常行走实验、穿戴人工阻碍的模拟偏瘫患者行走实验、穿戴人工阻碍和外骨骼助力的10组不同导纳刚度步态恢复实验以及一致性验证实验．实验结果表明：单侧外骨骼导纳控制对步态对称性的改善有显著性效果(p<0.01)，并且髋关节外骨骼导纳控制的刚度参数选择因个体差异而异，证明需要针对个体差异特性进行定制化刚度系数设计．本研究初步证明了通过调整刚度参数可以为存在个体差异的下肢步行功能障碍者提供步态辅助以改善其步态对称性，为后续进行在线导纳参数优化和实现个性化步态辅助研究奠定了基础．

岩石作为一种常见的工程材料，其动态拉伸力学性能的准确核定及破裂机理至关重要，而巴西劈裂试验是目前测定岩石抗拉强度最广泛的试验方法．为探究不同冲击速率下青砂岩抗拉特性及能量利用效率，结合室内试验与细观参数标定，建立了青砂岩宏-细观力学响应关系，分析了青砂岩在不同冲击速率下的力学特性、破裂规律与能量利用效率．结果表明：(1)青砂岩破裂过程中，碎块内部以拉力链为主，破裂口边缘附近以压力链为主，拉力链在裂纹扩展与延伸中起主要作用，而最终断裂是压力和拉力链相互作用的结果；(2)随着冲击速率增加，青砂岩破裂形态可分为主裂纹为主、次生裂纹出现、次生裂纹贯穿的破坏形式，而破裂微元体、拉伸与剪切裂纹均呈现增加的趋势．在相同的冲击速率下，破裂微元体呈现出缓慢增加、快速增加与稳定增加阶段，而拉伸与剪切裂纹均呈现快速增加与稳定增加阶段，且在破裂过程中主要为拉伸裂纹；(3)在冲击速率为2～12 m/s时，能量利用效率呈现快速增加的趋势，12～28 m/s时，能量利用效率呈现出上下波动趋势，28～30 m/s时呈现出下降趋势，在冲击速率为22 m/s时，最大能量利用效率为8.153%．研究结果可为岩石破碎过程中工艺参数的合理选择提供指导．

2Cr13马氏体不锈钢力学性能优异、耐蚀性适中且价格低廉，具有较好的利润空间，一直以来是钢铁企业尝试发展的焦点．先前研究表明激光-电弧复合工艺有望通过焊丝材料的合理选择，借助合金化的作用实现2Cr13不锈钢的高质高效焊接，但存在合金元素分布不均的问题．为此，本文在2Cr13马氏体不锈钢激光-电弧复合焊接中引入激光束扫描，依靠其对熔池的强烈搅拌效应调控合金元素分布，改善熔池冶金行为，细化晶粒，从而增强焊缝韧性．本文着重探讨了激光束扫描频率对焊缝中合金元素分布特征、焊缝组织和力学性能的影响规律．结果表明，扫描激光束对熔池的高频搅拌效应加强了熔池对流，驱动Ni元素由电弧作用区域向激光作用区域转移，焊缝中Ni元素分布不均匀程度减弱．在扫描半径0.4 mm情况下优化的扫描频率为20 Hz，此时焊缝中激光作用区域Ni元素含量由不引入激光束扫描时的1.52%提高至2.03%，对应的奥氏体相含量由4.7%增加至10.1%．同时，激光束扫描行为降低了熔池温度梯度，有利于改善焊缝成形，热影响区粗晶区平均晶粒尺寸由4.92μm降为3.95μm，焊缝杯突测试中断裂位置由熔合线转向母材，且杯突值由4.82 mm提升至5.89 mm，提升幅度达22%．相关研究将对以后马氏体不锈钢焊接研究提供一定的理论指导，对扩大马氏体不锈钢的应用领域具有重要的推动作用．

零样本动作识别旨在从已知类别的动作样本数据中学习知识，并将其迁移到未知的动作类别上，从而实现对未知动作样本的识别和分类．现有的零样本动作识别模型依赖有限的训练数据，可学习到的先验知识有限，难以将视觉特征准确地映射到语义标签上，是限制零样本学习性能提升的关键因素．针对上述问题，本文提出了一种引入外部知识数据库和CLIP模型的零样本学习框架，利用多模态CLIP模型通过自监督对比学习方式积累的知识，来扩充零样本动作识别模型的先验知识．同时，设计了时序编码器，以弥补CLIP模型时序建模能力的欠缺．为了使模型学习到更丰富的语义特征，缩小视觉特征和语义标签之间的语义鸿沟，本文扩展了已知动作类别的语义标签，用更为详细的描述语句代替简单的文本标签，丰富了文本表示的语义信息；在此基础上，在模型外部构建了一个知识数据库，在不增加模型参数规模的条件下为模型提供额外的辅助信息，强化视觉特征与文本特征表示之间的关联关系．最后，本文遵循零样本学习规范，对模型进行微调，使其适应零样本动作识别任务，提高了模型的泛化能力．所提方法在HMDB51和UCF101两个主流数据集上进行了广泛实验，实验数据表明，该方法的识别性能相比目前的先进方法在上述两个数据集上分别提升了3.8%和2.3%，充分体现了所提方法的有效性．

如期实现碳达峰碳中和目标已成为我国重大国家战略，工业园区是工业发展的重要载体，是我国控碳减碳的重要靶点．目前工业园区面临巨大的减排需求，开展工业园区碳排放核算研究，可以有效指导园区低碳减排实践．首先在传统的排放因子法的基础上，提出以工业园区为边界的碳排放量核算方法，将园区碳排放类型分为燃料燃烧的排放（E₁）、工业生产过程的排放（E₂）、购入和输出的电力产生的排放（E₃）、购入和输出的热力产生的排放（E₄）和固碳产品的排放（E₅）5种排放类型，然后以高耗能工业园区为研究对象，计算并分析了2016—2021年园区碳排放变化规律．结果表明：碳排放总量（以CO₂计）基本逐年下降，从1 507.83×10～4t/a降至671.82×10～4t/a，年均降幅15%，园区低碳减排控制初见成效；不同碳排放类型中，E₂是园区主要碳排放源，占实际总排放量70%以上；进一步分析不同行业类型排放量的特点，得到行业C25和C26的碳排放量占全行业总排放量99%以上，其中行业C26的排放量与E₁相关性最高，为0.88，行业C25的排放量与E₂、E₄、E₅相关性最高，均为0.99.因此，针对化学原料及化学制品制造业中燃料燃烧节能降碳工艺和石油、煤炭及其他燃料加工业中生产节能降碳工艺与固碳产品进行优化与升级，帮助该高耗能工业园区实现降碳减排目标．本研究中提出的碳排放核算方法可为全国其他地区典型工业园区提供技术支撑．

在生物组织电阻抗成像(EIT)技术中，介质电特性分布具有不确定性，因而研究概率框架下的重建方法具有重要意义．针对EIT中电阻率的不确定性反演及正问题调用过程中计算负荷庞大的问题，提出了基于替代模型和贝叶斯推理的参数反演方法．首先，针对4层同心圆头模型，采用拉丁超立方抽样方法进行训练，建立了EIT正问题计算的Kriging模型、BP神经网络模型和径向基函数(RBF)神经网络模型，并且甄别出精度最高的RBF神经网络替代模型．结果表明，替代模型在保证计算精度的条件下大幅提高了计算效率．然后，基于贝叶斯推理框架下的差分进化自适应多链并行DREAM＿zs算法和在此基础上加入卡尔曼激励建议分布的DREAM＿kzs算法，对EIT中的电阻率进行反演．结果表明，两种算法均能进行有效反演，DREAM＿kzs算法有着更快的收敛速度和更高的识别精度，且灵敏度越高的参数反演效果越好，即头皮的反演效果最好，其次依次为颅骨、大脑和脑脊液．进一步，构造了基于真实CT图像的胸腔仿真模型，采用RBF模型作为正问题替代模型，利用DREAM＿zs算法和DREAM＿kzs算法对正常肺部组织和两种病变情况进行电阻率分布的图像重构．结果表明，两种方法均能有效反演，DREAM＿kzs算法的性能均优于DREAM＿zs算法，且外层单元的反演效果整体上要优于内层单元．仿真实验结果表明，基于替代模型和贝叶斯推理的方法可实现EIT电阻率的有效反演，可望为临床应用提供依据．

针对小型化高性能谐振式压力传感器的应用需求，提出一种以压电驱动氮化铝（Al N）双端固支音叉型（DETF）微谐振器为敏感元件的新型压力传感器，并设计加工了其核心元器件．首先，通过理论分析，研究了尺寸参数对谐振器在面内弯曲振动模式下的频率-轴向位移灵敏度及品质因数Q值的影响；同时，讨论了层叠结构和电极驱动方案对谐振器性能的影响，从而确定了谐振器设计参数，进一步采用微机电系统（MEMS）工艺加工了该谐振器并对其性能进行了测试．测试结果表明：在真空度为0.1 Pa的环境下，谐振器的Q值为11 039，串联谐振阻抗R_s为6.2 kΩ；在常压环境下，谐振器的Q值为844,R_s为44.3 kΩ．两种测试条件下谐振器的性能均优于现有文献报道的同类型谐振器研究结果，为进一步实现高灵敏度、高精度和宽动态响应范围的谐振式压力传感器奠定了良好的基础．最后，采用有限元仿真方法确定了谐振器的频率-轴向位移灵敏度，研究了压力传感器灵敏度与压力敏感隔膜厚度的关系，设计了压力传感器加工流程，从而有望制作出完整的压力传感器芯片.

随着航空航天工业的发展，对紧固件的防松性能要求越来越高．打滑失效是新型无耳托板螺母组件一种典型失效形式，当螺母所受扭矩过大时，螺母托板和安装板之间发生打滑，从而失去紧固功能．针对无耳托板螺母组件的打滑失效问题，本文开展了拧脱试验，获得了不同板厚和孔径条件下的极限拧脱力矩．基于Abaqus有限元软件，开展了无耳托板螺母组件的冷挤压和切削工艺仿真，获得了无耳托板螺母组件的残余应力与塑性应变．由于螺母托板与安装板间的摩擦系数难以直接测定，采用试验结合仿真的反推法，建立了摩擦系数的近似线性模型，进而开展了无耳托板螺母组件拧脱的有限元仿真分析，讨论了无耳托板螺母组件中安装板的厚度、孔径以及切削铰孔厚度对拧脱力矩的影响．最后补充了拧脱试验，验证了仿真模型的准确性．结果表明：安装板的板厚、孔径会对冷挤压安装效果有较大影响，较小孔径的安装板在冷挤压安装时会产生更大的塑性变形，因此和螺母托板间有更大的接触应力，安装更为紧密；较大板厚的安装板与螺母托板间的接触应力分布面积更大且更加均匀，两者干涉贴合的效果更好．切削厚度会影响孔边残余应力与塑性应变，进而对拧脱力矩产生影响．利用试验和仿真反推的摩擦系数的近似线性模型所进行仿真预测的安装板尺寸边界，与后续补充试验吻合良好．

能量代谢率作为影响人体热舒适的重要参数，其自身与许多因素相关.本研究以活动强度和服装两个人体行为因素以及温度和湿度两个外界环境因素为变量开展实验，并进一步讨论了它们对能量代谢率的影响.实验结果表明，活动强度在由静坐增加至2 km/h静走以及后续步行速度每次增加2 km/h后，人体的能量代谢率并不立即突变，而是会经历一个上升期，后在5 min之内趋于稳定，稳定后的能量代谢率数值随活动强度的增加而显著上升(p<0.001)．温度对人体能量代谢率影响存在差异，这与活动强度相关，当人体处于较低活动强度时，冷或偏凉环境下温度的变化更能影响到能量代谢率，而在偏暖或热环境下温度的变化对其没有显著影响；恰恰相反的是，当人体处于较高活动强度时，偏暖或热环境下温度的变化更容易对能量代谢率产生影响，而在冷或偏凉环境下温度的变化则不容易对其产生影响．对于在寒冷环境下以较低活动强度运动的受试者，穿着更厚的服装可以起到保暖作用，降低了其能量代谢率．然而不同环境湿度下受试者的能量代谢率几乎没有差异(p>0.050)，对于静坐和2 km/h、4 km/h和6 km/h的静走活动，50%和60%湿度工况代谢率分别平均相差0.8%、1.6%、2.5%和1.8%;60%和80%湿度工况代谢率分别平均相差4.5%、1.4%、1.7%和1.5%;50%和80%湿度工况代谢率分别平均相差5.2%、2.3%、2.2%和1.5%，即环境湿度对人体的能量代谢率的影响很小.研究结果对阐明能量代谢率与行为因素和热环境之间的关系具有重要意义.

为考察多高层框架结构体系中新型冷弯型钢装配式钢管混凝土柱-冷弯型钢拼合梁节点的抗震性能，设计并制作了一组足尺节点试件，对其进行不同轴压比下的拟静力试验．结合ABAQUS有限元分析，以轴压比、钢管柱壁厚、内填充混凝土强度等级为主要参数，研究节点试件在低周往复水平荷载作用下的破坏形态、滞回曲线、骨架曲线、承载力、耗能能力、刚度退化等抗震性能．结果表明：在冷弯型钢柱内填充混凝土时，新型冷弯型钢装配式梁柱节点的承载力和耗能能力相比于空钢管柱节点整体有所提高，节点延性增加，节点仍保持“强柱弱梁”的失效模式．在低轴压比(0.2)下，钢管柱壁厚的增加对节点的耗能能力与承载力有一定的提升，其延性也有所增加；混凝土强度等级的变化对本文所研究“强柱”构造下的节点抗震性能几乎无影响，节点的滞回曲线基本一致，骨架曲线基本重合，节点的破坏形态保持不变，随着混凝土强度等级的增加，节点延性有所降低．但在高轴压比(0.8)下，钢管柱壁厚为2 mm和3 mm时柱刚度过弱，节点出现柱端压弯破坏；当钢管柱壁厚增加到4 mm时，节点破坏形态转变为梁端塑性铰破坏，因此应注意限制梁柱线刚度比，保证“强柱弱梁”的失效模式．本文研究成果对该新型节点用于多高层框架结构体系中的适用性及设计构造有一定参考意义．

针对传统钢框架在地震作用下底层柱脚容易产生塑性损伤的问题，为实现震后结构功能的快速恢复，提出一种可更换波折钢板剪切耗能型柱脚节点．采用经试验验证的有限元数值计算方法，建立新型柱脚节点的有限元模型．通过对此柱脚节点进行往复加载分析，研究了其滞回性能、应力发展及塑性损伤分布规律，考察了波折钢板宽高比b_c/h_c、高厚比h_c/t_c、波形比C_a/C_l及钢柱轴压比n等参数对节点滞回性能的影响规律，给出了关键参数的选取建议，并基于简化受力模型提出了节点承载力计算公式．研究发现：柱脚节点的滞回曲线较为饱满，表现出良好的耗能能力；在往复加载过程中，塑性变形集中在波折钢板上，其他部件均未发生屈服，震后只需更换受损伤的剪切耗能装置即可实现柱脚节点功能的快速恢复．参数分析表明：波折钢板宽高比b_c/h_c、高厚比h_c/t_c对柱脚节点承载力和滞回性能影响较大，在初步设计时建议采用0.5≤b_c/h_c<1.0、h_c/t_c≤90的波折钢板，同时需控制钢板提供的极限承载力不超过框架柱的边缘屈服承载力，以保证钢柱不发生屈服；钢柱轴压比的增大会加剧P-Δ效应的影响，使得节点承载力显著下降，因此要合理控制轴压比，建议轴压比取值n≤0.4；波折钢板波形比在合理取值下对节点的滞回性能影响不大，推荐取0.1≤C_a/C_l≤0.2．总之，波折钢板剪切耗能型柱脚节点具有承载力高、耗能能力强、损伤控制等特点，在合理设计下可达到减小结构损伤、实现震后可快速修复的目的.

红外热成像技术广泛应用于多个领域，建立含有空间和温度信息的三维温度场模型具有十分重要的意义，可以将该技术扩展到更多应用领域.为此，本文提出一种异源空间数据融合方法，融合红外图像和三维点云，得到三维温度场模型.针对红外相机与可见光相机成像原理存在差异，难以通过常用标定板进行内参标定的问题，基于红外相机成像特性设计并制作镂空圆孔标定板用于内参标定，所得内参平均重投影误差为0.03像素.针对红外相机与结构光相机的成像原理不同，现有标志物制作复杂、外参精度低的问题，基于不同材料的辐射度差异，设计制作“十字”标志物并将其用于联合标定.为解决同名特征点难以识别的问题，针对红外图像和三维点云分别设计了同名特征点提取方法，配合“十字”标志物进行同名特征点提取.红外图像和三维点云特征点提取方法的检测重复率分别为75%和92%，与传统方法相比两者的检测重复率均有所提升.利用该方法建立纸杯、工件和人脸的三维温度场模型.实验结果表明，使用镂空圆孔标定板能实现红外相机的内参标定，对“十字”标志物采用同名特征点提取方法能完成红外相机与结构光相机的联合标定.最终所得三维温度场模型的平均重投影误差为1.70像素，与现有方法相比模型精度有所提升.

原油外输过程中超低含水率的在线精确测量对确定原油的品质和保障原油交易时双方的利益有重要的意义．电磁波在含水原油介质中传播时会发生幅值衰减和相位移动，天线作为一种接收和发射电磁波的基本结构，被广泛运用于微波测量系统中．针对天线的谐振特性，设计了一种基于双天线法的超低含水率测量微波传感器，通过测量传感器S21幅值和相位的变化，感测出油水两相流中的含水率．采用COMSOLMultiphysics软件实现了对传感器结构的优化；通过分析传感器的S21响应与含水率变化关系，确定了传感器测量超低含水率的可行性，发现了适合传感器工作的频率范围．采用油水静态混合乳化实验和油水流动实验测试对仿真结果进行了验证．在4.64 GHz频率处，S21幅值和相位随含水率均呈线性变化，S21相位值测量灵敏度高，适用于0～3.00%范围内的含水率测量．随后，根据实验的相位结果，建立了0～3.00%超低含水率范围的油水乳化静态实验和动态实验含水率预测模型，在95%置信概率时，两个模型绝对误差均优于±0.1%．基于本研究给出的微波含水率测量传感器，其油水乳化实验测得含水率可以在一定程度上代替油水动态实验的测量结果．

弯曲管道结构是工业探测或医用诊察中常见的一种场景，传统机器人的路径规划大多基于管道中心线的提取，而忽略了在狭窄空间中作业的真实参数约束，易使得作业工具末端受到弯折或挤压，影响作业效率，增加作业风险．针对以上问题，提出了一种面向真实曲率和边界距离参数约束的路径规划方法，在可视化的三维模型中生成管道的中心稠密点集，针对该点集提出两步走的空间特征点识别策略.在选定作业路径的初始点、终止点后，依据邻近点间的曲率均值、极值及差分关系识别曲率极值点、分段点，通过对粗扫描特征点的遍历进一步识别出拐点和宽域节点以及过密点．将识别出的特征点作为型值点，反算得到NURBS曲线及对应插值点的曲率值，通过模型切片搜索得到曲线插值点的边界距离不合格点集．将极值点添加至特征点集中，再通过搜索得到的曲率不合格点集，将极值点进行拟合圆调整至后更新特征点集、在完成自适应轮次的特征点迭代后，检测并标记为空或连续不变的全区间参数不合格点区间集.实验结果证明：弯曲圆柱仿真模型和CT重建肾腔模型的规划路径经由迭代分别满足曲率10 mm^-1、8 mm^-1的约束．同时最短距离的全区间检测及标记结果也表明本文方法可以在满足曲率要求的前提下尽可能不碰撞管道内壁，验证了本文方法的有效性和可行性.

盾构隧道施工扰动会改变周围土体的应力、应变状态，破坏土的结构性，从而影响隧道后期的地震响应．通过共振柱试验和动单剪试验，分析了施工扰动对天津结构性黏土动剪切模量和阻尼比的影响．试验结果表明：施工扰动程度越大，平均应力归一化动剪切模量的初始值越小(应力释放程度较大的D4试样的平均应力归一化动剪切模量初始值为无应力释放的D1试样的74%)，在相同剪应变下的归一化动剪切模量越小，动剪切模量的衰减速率越快，在相同剪应变下的阻尼比越大；土的结构性越弱，初始动剪切模量越小(无水泥掺量的B1试样的初始动剪切模量为4%水泥掺量的B4试样的59%)，在相同剪应变下的动剪切模量越小，动剪切模量衰减速率越快，在相同剪应变下的阻尼比越大．盾构隧道施工扰动对结构性黏土动力特性的影响机理为：施工扰动会使结构性黏土的结构破损、结构性减弱，从而导致其归一化动剪切模量减小，动剪切模量衰减速率增大，阻尼比增大．因此，在进行盾构隧道抗震设计时应考虑前期施工扰动引起的结构性黏土的结构破损对动剪切模量的影响．

局部腐蚀产生的应力是影响海洋服役装备寿命与稳定性的关键因素．针对深海钢材料的点蚀力学问题，采用关联腐蚀与诱导应力的方法展开研究，建立了基于Nernst-Planck传质方程的腐蚀模型与腐蚀诱导应力模型，结合COMSOL多物理场仿真软件实现了深海点蚀全进程中力-电化学信息的协同表征，其关键技术有两个，一是基于腐蚀膨胀理论给出了应力与腐蚀参量之间的联系，二是以产物堆积增厚与基底腐蚀减薄的面积比确定了腐蚀膨胀率，给出了腐蚀进程中电流密度、形貌、诱导应力等参量随时空的非线性演化规律．结果表明：空间分布上，深海环境下的腐蚀呈深挖状，蚀坑中心处的电流密度最大、腐蚀程度最深，腐蚀诱导应力存在明显的集中效应，力、电化学参量随着远离蚀坑中心呈现出发散状的削弱趋势；时序演化上，电流密度随腐蚀年限减小，腐蚀进程因此逐年放缓，然而，由于蚀坑中心尖锐程度的加剧，腐蚀诱导应力的非线性增加却愈发剧烈．在此基础上，研究了腐蚀产物形貌对应力的影响，对比了简化椭球形产物与模拟所得实际形貌产物两种情况的腐蚀诱导应力，结果表明实际形貌产物最大拉应力高于椭球形的最大应力，误差超过50%，指出点蚀研究中忽略蚀坑的深挖动力学特征会给腐蚀相关的力学研究带来偏差．

氨肽酶N(APN)在人体中广泛存在，在肿瘤细胞表面大量表达，并在癌症侵袭、转移和血管生产过程中具有重要作用；体液中的APN可作为炎症、癌症的早期生物标志物．鉴于此，发展高灵敏度、高选择性的检测手段对APN进行实时检测及可视化成像将为APN相关疾病的诊断及病理生理学说明提供可能性．荧光探针因其选择性好、灵敏度高的优势，近年来已被广泛应用于生物酶检测．然而已报道用于检测APN的荧光探针多基于平面分子，易受聚集荧光猝灭(ACQ)限制．与基于传统平面分子的ACQ荧光染料相比，具有聚集诱导发光(AIE)效应的荧光分子能更好地应用于高浓度与高含水量的检测环境，为荧光探针技术的发展开辟了新的路径，而基于AIE机制的APN荧光探针仍鲜有报道．喹啉-丙二腈(QM)类化合物具有长发射波长，且生物相容性好、光稳定性优异，目前已有多种基于QM母体的AIE探针应用于细胞成像与各种活性物质检测．基于此，设计合成了以QM为母体的AIE荧光探针QM-Ala，探针具有99 nm的大斯托克斯位移、良好的稳定性、抗干扰能力和较快的响应速度，检测限(LOD)低至1.22 ng/m L.QM-Ala在3～7区间对pH有即时响应，并在体液pH条件下对APN质量浓度有良好的线性响应，因此有望应用于酶抑制剂筛选以及体液中的APN质量浓度检测．

针对机械臂刚柔耦合动力学模型拟合精度不高的问题，在分析动力学参数对各关节力矩影响的基础上，提出了一种基于神经网络力矩补偿的动力学参数辨识方法．首先，对动力学模型进行线性化分析，得到最小惯性参数集，设计机械臂激励轨迹，并采集各关节数据集．其次，搭建神经网络架构，对不同隐藏层数的神经网络模型的训练效果比较，证明了本文模型的准确性．将关节位置、速度、加速度数据集作为网络架构输入，经过神经网络学习后提取出各关节力矩．最后，对算法辨识出来的模型进行验证，以模型预测力矩的均方根误差为评判标准，关节拟合力矩结果表明，本文所用方法相较刚体逆动力学有更好的拟合精度，减少了关节摩擦等非线性因素对辨识实验的影响，得到更精准的动力学模型，对机械臂系统有更好的控制效果．

生物可降解电子器件具有减缓环境污染以及生物危害的巨大潜力．此前已开发的酸酐辅助室温烧结的锌纳米颗粒(ZnNPs)导电油墨，实现了室温下低能耗烧结．在这种烧结方法中，油墨体系中分散剂的种类与质量分数对于水分子的扩散以及水与酸酐的结合过程的进展有着显著影响．然而仍然存在油墨体系中分散剂的选择机制尚不清晰、油墨电导率数值有限的问题．针对这一问题，首先对比了聚乙二醇(PEO)、聚己二酸对苯二甲酸丁二醇酯、聚乳酸-羟基乙酸共聚物、聚乳酸的水蒸气透过率及它们分别作为分散剂时的油墨电导率，进一步优化油墨体系中的聚合物选择，明确了PEO在体系中的独特优势；其次使用四探针测试仪、拉力试验机和3M-612胶带对含有不同相对分子质量和质量分数PEO的油墨分别进行了电导率测试、疲劳测试和剥离测试．实验结果表明，质量分数为2%、相对分子质量为70 000的PEO为该油墨体系的最佳分散剂参数选择，并将优化后的油墨电导率提升至87 650.81 S/m．此外，基于优化后的油墨和丝网印刷工艺在聚乙烯醇基底表面制备了多种生物可降解电子器件．其中，互连引线可以在圆心角为225°的弯曲状态下点亮发光二极管；应力传感器可以根据电阻值变化来识别手指的弯曲/伸展动作；加热器在1.25 W功率下200 s升温至54℃；最终器件可以在水中60 s内实现快速降解．这些器件展现了良好的电学性能、机械性能、电热响应特性及降解性能，满足大规模制造和电子工业实际应用的需求，对解决严峻的电子废弃物问题具有重要意义．

为克服现有基于多陪集、调制宽带转化器等欠采样结构的谱分析器存在谱成分区分度差、欠采样通道数多、有效探测带宽窄的严重缺陷，提出基于全相位滤波器对半分解的互素欠采样谱分析器设计．首先，剖析了经典互素谱分析存在伪峰效应的原因．然后，具体提出基于最小尺寸的全相位滤波器对半分解的解析方法设计互素谱原型滤波器，并从中衍生出两路互素谱分析结构并行的谱分析器，从而提高了谱区分度；分析了两路并行互素谱输出的频点位置关系，通过对两路输出做交叉合并，生成双倍频谱分辨率的全景谱，既可消除伪峰，又无需增加欠采样通道数(即为最小值2)；在全景谱重构计算中，通过将上、下通道支路的互相关扫描代替现有欠采样谱分析的压缩感知求解计算，绕过了对信源带宽稀疏度的要求，从而不仅拓宽有效探测带宽，还获得了密集谱区分能力．最后分别以多子带的数字已调信号、线性调频信号为信号模型，对所提出的高区分度宽带谱分析器的谱估计效果进行验证．仿真结果表明，该谱分析器可以消除现有互素谱分析方法存在的伪峰效应，且可在总体欠采样率不足0.5倍调制宽带转化器欠采样率的条件下，可区分的谱成分数目提升至其2.5倍以上．在跨频段、超分辨率的欠采样频谱感知中具有广阔的应用前景．