为了加工出高精度的微槽结构，基于分层铣削的方法对304不锈钢工件进行微细电解铣削加工试验研究。对比分析了分别将硫酸溶液和硫酸-乙醇溶液作为电解液的微槽加工精度，结果表明，硫酸-乙醇复合电解液能够减少杂散腐蚀，提高加工定域性，减小微槽的表面粗糙度。通过单因素试验研究微细电解铣削加工中不同工艺参数对微槽加工精度的影响，得到了优化的组合工艺参数，在该组合工艺参数下，加工出尺寸为260μm×93μm×42μm、截面成型角度为114°和表面粗糙度Ra为0.39μm的微槽。

为缩短车间完工时间、降低加工能耗，构建了以完工时间和加工能耗为优化目标的多目标柔性车间调度模型，提出基于模糊权重的双种群混合遗传算法(Dual-population Hybrid Genetic Algorithm based on Fuzzy Weight, FW-DHGA)求解该模型。针对传统双链编码在遗传操作中交叉困难、操作复杂等问题，设计了基于机器选择的多维模糊权重编码(Multi-Dimensional Fuzzy Weight coding, MDFW)方法。基于该编码方法，以机器空闲时间最少为准则，提出贪婪权重搜索法(Greedy Weight Search, GWS)对其进行解码。根据个体质量系数进行种群分割，设计分种群自适应交叉变异机制，保护优质解的同时维持种群多样性。提出基于机器拥挤度(Machine Crowding Degree, MCD)的优化机制提高劣质种群质量，加快算法寻优速度。对优质种群采用模拟退火(Simulated Annealing, SA)算法进行局部搜索，减少局部最优解的产生。通过实验仿真，证明了新编码方法以及算法的有效性。

选区激光熔化是由线及面、再由面及体的逐行、逐层增材制造技术，作为其成型工艺基础的激光对粉末线扫描熔化的熔道形貌及尺度，对三维结构的成型和质量有着直接影响。为此，建立了TC4粉末在激光作用下的粉末熔化、熔体流动和熔道冷却的全过程仿真模型，以进行基础工艺参数优化；并与成型试验相结合，在粉层厚度分别为25、40和55μm,进一步优化得到的成型工艺的激光线能量密度范围分别为0.060～0.115、0.110～0.182和0.210～0.252 J/mm时，能够稳定地获得熔宽均匀的熔道；在其基础上，以优化的单熔道工艺参数实现了高度为1.7 mm、壁厚为118μm的薄壁结构三维成型，为利用SLM技术进行薄壁类结构的成型提供了基础。

针对弱刚性锥形薄壁管道内部的作业需求，设计了一种支撑力可控的内径自适应管道机器人。该管道机器人主要包括气动变径机构和运动机构，在锥形管道内运动时与管道内壁始终保持恒力稳定接触。对管道机器人进行力学分析，得到了3组气动变径机构对车板支撑力的关系和运动机构的最大牵引力。在ADAMS软件中对管道机器人的最大牵引力进行了虚拟样机仿真验证。

固体发动机是航空航天和国防领域中的重要动力装置，提高其生产效率对我国航空航天和国防事业的发展有重要意义。针对现有固体发动机绝热层打磨方式及专用设备存在的问题，采用移动机器人和端面铣削技术相结合的打磨方式，研制了一种新型打磨机器人系统。首先介绍了打磨机器人系统结构组成、工作原理及流程，然后基于倾角传感器、激光传感器和机器视觉等多源信息融合技术，分析了螺旋打磨轨迹智能控制策略和控制参数设定过程，最后设计了盘式铣刀柔顺打磨装置，并对打磨效果进行了评定。结合光学轮廓仪测量数据，充分验证了新型打磨机器人的可行性强，打磨精度高，打磨质量均匀。

融合能耗的机加工企业PLM系统设计与实施

针对桥梁建设过程中运梁车隧道内姿态控制的需求，设计了一种运梁车自适应转向模型。分析了运梁车隧道通行中出现的几种姿态，给出了运梁车隧道内纠偏轨迹的一种求解方法，用MATLAB软件仿真得到了不同转向模式下运梁车各点姿态调整的轨迹。最后根据前进速度和角速度分析了自适应转向模型与传统转向模型的优劣，仿真及实践表明，运梁车自适应转向模型可实现运梁车隧道内姿态平稳快速控制的目的，提高了运梁车隧道内运输预制梁的通行效率和安全性。

为了使双电机纯电动全地形车在制动时能够做到协调控制机械制动与电机制动，提高能量回收率，提出了一种基于前后轴制动力分配曲线的制动能量回收控制策略，对机械制动、电机制动和复合制动3种制动方式进行合理划分，利用模糊控制对电机制动力占比进行合理控制。利用Matlab-Simulink软件与AVL-CRUISE软件分别搭建控制策略模型与整车模型并进行联合仿真，通过4种固定制动工况与1种循环工况对提出的制动能量回收控制策略进行仿真验证。仿真结果表明，提出的制动能量回收控制策略可以使3种制动方式在不同制动强度的固定制动工况下合理控制机械制动与电机制动；在循环工况下运行时可以有效回收制动能量，电池SOC贡献度达10.44%,使车辆经济性得到了有效提高。

针对铝合金电动客车行驶环境中榫卯结构的疲劳强度问题，以铝合金榫卯节点为研究对象，开展三点弯曲疲劳仿真试验，并研究了榫梁夹持面间距、榫卯配比和加强片布置方式等特征参数对榫卯节点疲劳性能的影响。研究结果表明，减小榫梁夹持面间距可以有效提高节点疲劳寿命；当作用于卯梁上方的疲劳载荷高于18.0 kN时，榫卯配比h/H=0.60的节点疲劳寿命最长，当疲劳载荷低于10.7 kN时，榫卯配比h/H=0.73的节点疲劳寿命更稳定，综合疲劳性能更好；低载荷水平下，增加加强片数量能有效提高节点疲劳寿命，加强片对角布置的节点疲劳寿命比单边布置的疲劳寿命要高。

工作平台的水平状况直接影响着零件的加工精度，回顾了传统自动调平装置的结构组成、调平方法的发展历程，分析了传统自动调平装置及调平方法存在的问题，对柔性机构和压电陶瓷自感知执行器的国内外研究现状和应用背景进行综述，提出了一种新型自动调平装置和调平方法，为高精度自动调平装置的研究提供参考。

针对汽车轮毂大批量生产中人工分类效率低、错误率高的问题，研究应用机器视觉和深度学习方法对汽车轮毂进行在线识别和分类。根据轮毂的特点对AlexNet进行修改，将Leaky Relu函数作为激活函数，应用批归一化，改变卷积核大小，简化全连接层并增加平均池化，且在全连接层之前加入通道注意力机制模块，使得修改的模型可以更好地进行特征提取。综合试验结果表明，采用修改后的AlexNet模型进行轮毂分类，其测试精确度达到99.80%,训练时间大幅缩短，综合效果优于常用机器视觉分类方法，具有实际应用价值。

为了优化热轧不锈钢板工艺，需要准确获知不锈钢板热轧时的首尾形状。根据位于热轧产线不同位置的对射激光传感器组被板材遮挡的情况和时长，探知热轧板材在产线上的运动速度，利用热轧板材推进速度和对射激光传感器组被遮挡情况和时长推算出板材首尾边缘到平整基准线的距离，从而得到热轧板材的首尾形状。研制的系统在浦项(张家港)不锈钢热轧产线上进行了在线实测，结果显示热轧板材首尾形状纵向误差小于2 cm,且具有良好的稳定性，能够满足热轧工艺优化和控制要求。

摆线泵转子的齿廓形状和加工精度决定了齿轮泵容腔的密封性，进而影响吸油和压油等运动特性。然而，转子的齿廓形状多是企业根据自身实际需求自行设计的，这就造成齿廓误差测量过程中的测量基准和设计基准不一致，测量结果更无法准确反映转子的齿廓加工质量。鉴于此，将企业设计的产品模型数据交互规范(Standard for the Exchange of Product model data, STEP)齿廓作为测量所必需的基准数据，在使用一维测头的国产齿轮测量中心上完成了转子齿廓的快速检测，采用重构及匹配等补偿处理方法，实现了摆线泵转子误差的精确评定。结果表明，该方法具有较好的柔性，对于复杂齿面的精确测量和评定具有重要的理论意义。

为了批量加工大导程的外螺纹零件，采用机电一体化技术和表面工程技术，将一台废弃的C618普通卧式车床再制造成了一台功能齐全的三坐标数控旋风铣床。主要内容包括导轨再制造、工件回转运动再制造及轴向与径向进给运动再制造等，对驱动电机和传动丝杠进行了计算和选型。基于高性能微控制器DS80C320搭建了控制系统，分析了控制系统主电路的结构组成。完成了C618的再制造过程，并对再制造效果进行了分析。性能测试和加工结果表明，基于C618车床再制造后的三坐标数控旋风铣床伺服性能好，在准确性、快速性和稳定性方面表现优异，符合数控机床相关精度验收标准，铣削出来的外螺纹的几何尺寸、轮廓精度、形位公差及表面粗糙度等均可满足图样要求。

针对柴油机功率密度提升带来的主轴承组合结构强度、刚度和接触强度等方面可靠性下降的问题，基于主轴承组合结构典型设计参数对可靠性考察指标的影响规律，提出了主轴承组合结构可靠性提升的有效措施。基于快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对主轴承组合结构进行多目标优化，确定了结构改进设计方案并进行了试验验证。结果表明，增加机体隔板厚度、主轴承盖厚度及侧壁加强筋厚度是提高强度可靠性的有效措施；增加螺栓预紧力是改善主轴承孔刚度可靠性的有效措施；增加主轴瓦装配过盈量是提升接触强度可靠性的有效措施。优化后，机体及主轴承盖强度危险区域的第一主应力分别下降了15.28%和8.26%;主轴承孔失圆度、机体与主轴承盖端面最大接触压力均降低了14.13%。

为了提高防爆门控制的控制精度、收敛速度、鲁棒性和抗干扰能力，对防爆门系统的特性进行了研究，提出了一种基于BP神经网络对模糊控制和PID控制进行优化的控制策略。这种控制策略，通过对输入变量的模糊化，以及确定隶属度函数和模糊规则来输出PID调控因子，再利用BP神经网络对隶属度中心值和基宽以及权值等参数进行训练调整。利用MATLAB软件的Simulink模块对PID控制、模糊PID控制以及模糊神经网络PID控制这3种控制模式分别进行仿真分析，得出了一种鲁棒性好、控制精度高、收敛速度快及抗干扰能力强的智能防爆门系统的控制方式，改善了防爆门系统的性能。 关键词： 防爆门系统; 控制策略研究; 模糊控制; BP神经网络;

为了改善单一网络模型在轴承数据不平衡情况下特征提取不全面的问题，提出了一种基于多尺度卷积双向门控循环神经网络的轴承故障诊断方法。首先将原始信号作为模型的输入，设计串/并联结构的卷积层提取轴承信号中的多尺度特征；其次在双向门控循环单元中引入序列注意力机制进一步捕获时间相关特征；最后将Adacost代价敏感函数与软注意力机制结合，替换传统卷积神经网络中的Softmax函数，以解决轴承数据不平衡造成的诊断精度低的问题。通过对德国帕德博恩大学的轴承数据集中设置3组不同比例的不平衡数据集进行实验验证，实验表明所提方法可以更全面地提取出故障特征，提升了模型在不平衡数据集情况下的故障识别率。

针对永磁同步电机PI控制参数凭经验设定易造成较大的控制误差等问题，提出了一种基于混沌鲸鱼-旗鱼复合型算法的永磁同步电机PI控制参数优化方法。集鲸鱼算法与旗鱼算法为一体，设计了一种复合型算法：该算法中，鲸鱼算法被用作局部搜索，为进一步增强算法的局部寻优能力，在鲸鱼算法中提出双向螺旋更新策略并融入黄金正弦算法；旗鱼算法被用作全局搜索，为进一步提高算法的全局寻优能力，引入灰狼算法的等级制度于旗鱼算法；采用分段混沌映射法初始化算法种群，以使种群具有多样性。通过优化永磁同步电机PI控制参数得出的结果表明：相比采用凭经验设定及经其他算法优化PI控制参数，采用复合型算法优化的PI控制参数的永磁同步电机明显改善了系统的稳态抖振、收敛能力及抗干扰能力等。

随着报废汽车数量激增所产生的经济、环境和社会问题日益凸显，报废汽车逆向物流网络设计问题受到国内外学者的广泛关注。首先，从资源化方式、供应链组成、网络设计主体及节点差异化功能等维度总结了报废汽车逆向物流网络结构。进一步对报废汽车逆向物流网络设计问题的数学模型的类型、决策变量、优化目标、约束条件、产品类别、规划周期、不确定性因素的考虑及处理方法，以及模型求解工具与方法等进行概述。最后，提出了报废汽车逆向物流网络设计研究未来发展方向。

随着现代工业技术的不断进步与发展，机械设备的工作环境越来越复杂化，一旦其零/部件出现故障，将会面临巨大损失，及时有效地发现并处理设备故障有着重要的意义。通过定期的状态监测，预测机器的潜在故障是目前广泛用于重要机械设备维护的主要手段。奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)理论由于其特有的降噪性质在信号处理、故障诊断领域得到了广泛应用。系统地介绍了基于SVD理论的机械故障诊断方法及其相关改进方法，及其在信号降噪、信号分离等方面的应用，归纳并总结了基于SVD理论的机械故障诊断的研究成果，最后分析了目前奇异值分解理论在机械故障诊断应用中面临的问题与挑战，以期为研究人员提供参考。