针对以最小化制造期为优化目标的阻塞流水车间调度问题，提出一种基于动态自适应的增强型混合离散差分进化算法。增强型混合离散差分进化算法采用基于工件排列的形式进行编码，首次利用带机器权重的PF规则与NEH启发规则联合构造初始种群，PF-NEH联合规则提升了初始解的质量和多样性；在差分进化的变异阶段，采用一种全新的分类变异策略，更有针对性地控制不同适应度个体的变异需求和方向；在交叉阶段，采用基于位置的交叉策略，保证得到一组合法完整的实验调度序列，并利用贪婪选择的方式确定目标个体；在局部搜索阶段，加入禁忌搜索算子，并融入一种新颖的兼顾集中性与多样性的自适应局部搜索机制，以动态平衡算法的全局粗搜索和局部细搜索。此外，为避免算法的早熟及后期易陷入局部最优，增加了多样性保持机制。最后，在典型算例上进行各种性能实验，验证了所提出的增强型混合离散差分进化算法的有效性和优越性。

装配流水线生产是制造业广泛存在的一种生产制造模式，分工作业很大程度上降低了操作者的作业难度，提高了作业熟练程度，从而提升了单个工序的生产效率。但是由于产品工艺流程、装配线设计等固有条件的限制，要想使得装配线上各站位分配到的任务作业时间完全相同十分困难，因此产生了装配线平衡损失。将装配线平衡理论基础与六西格玛DMAIC改进模式相结合，并以某大型电子制造企业高端显示器装配线进行实证研究。结果表明，DMAIC方法可以有效提高装配线平衡率和生产效率，还能为企业实际操作提供一套完善的操作步骤，对企业在类似优化问题上进行推广有示范作用。

为解决自动化生产车间生产运行过程和生产信息实时可视化程度低、设备数据采集困难等问题，研究了数字孪生技术和OPC UA技术在车间三维实时可视化方面的应用。首先，以搭建数字孪生车间为基础，完成了三维实时监控系统总体框架的设计，并确定了其关键运行流程和技术路线。然后，对实现该系统的4项关键技术，即车间设备孪生体建模及虚拟车间的构建、基于OPC UA技术的车间多源异构数据采集和传输方式、虚实车间同步运行，以及生产加工数据的实时可视化进行了详细阐述。最后，通过设计开发了某印章生产线的三维实时监控系统，以实时数据驱动孪生车间运行的方式，完成了对物理车间生产过程在三维场景中全方位、任意距离的实时监控。并对采集的实时数据进行分析、处理和计算，实现了车间中设备使用率、产品合格率和库存状况等生产信息动态可视化，验证了该监控系统的可行性和有效性。

针对车间生产过程中扰动事件频发、扰动影响程度难以判别以及现有重调度方案应用不理想等问题，提出一种基于数字孪生的车间重调度方法，建立了扰动分层判别机制，分别采用数字孪生虚拟模型与支持向量机(Support Vector Machine, SVM)分类决策模型识别显性与隐性扰动，为重调度触发提供决策；通过算法与数字孪生虚拟模型协同优化，得到兼具效率和稳定性的重调度方案。以某大型机械制造工厂为例，仿真实验结果表明，建立的扰动分层判别机制能对车间扰动类型进行有效判别，通过数字孪生虚拟模型仿真输出性能指标能够判定显性扰动，SVM分类决策模型对于隐性扰动的识别具有较高的准确率；基于数字孪生的车间重调度方案可得到效率较高、工序变动成本较低的重调度方案，提高了车间的生产性能。

针对生产车间数据集成和分享难度大、实时可视化监控成本高等问题，基于OPC统一架构(Unified Architecture,UA)与数字孪生技术，提出一套面向生产车间的数字孪生车间信息物理融合系统方案。首先，设计了数字孪生车间信息物理融合系统架构，分析了系统架构的组成要求，建立了面向生产车间的通用OPC UA信息模型层次架构；然后，通过信息模型建模、OPC UA服务器开发和OPC UA客户端访问构建了数字孪生车间的统一接口；最后，将该系统方案应用于某生产车间，经验证该方案为生产车间数据集成和统一管理、智能化与可视化监控以及各系统程序之间的数据共享提供了保障，是推动智能制造的有效方案。

为了降低风电叶片检测维修的成本，综合设计制作了一种可以在叶片表面攀爬检测的六足机器人。根据叶片参数确定了机器人整体尺寸，采用SolidWorks软件建立了机器人整体模型，设计了腿部吸附结构。通过静力分析，建立了机器人吸盘吸附的数学模型，以保障机器人行走的安全稳定性。分析了机器人整体行走步态，设计了攀爬行走迈步过程并设计了其关节控制曲线，通过ADAMS软件仿真模拟了机器人在叶片表面的攀爬行走。最后，设计了机器人整体控制系统，并制作样机进行了机器人攀爬实验。仿真与实验结果表明，所设计的机器人结构可以稳定实现攀爬运动，吸盘吸附系统安全可靠，实验结果与仿真的行走步态一致，验证了以攀爬步态行走的可行性。

面向全向移动机械臂的视觉控制任务，研究了一种基于混合视觉伺服的控制律设计方法，并采用蝙蝠算法(Bat Algorithm, BA)实现了运动轨迹优化。首先，为实现全向底盘和六自由度机械臂的同时控制，建立了全向移动机械臂整体的速度级运动学模型；进而，根据眼在手中的相机配置方案，分别推导了位置误差和图像误差的雅克比矩阵，在联合了机器人运动学模型的基础上，设计了全向移动机械臂的混合视觉伺服控制律；进一步设计了基于蝙蝠算法的控制器参数优化方法，使机械臂末端能够沿着尽可能短的路线到达期望位置；最终，通过稳定性证明和系统仿真实验说明了该算法的有效性。

针对部分晶圆厂晶圆盒查找效率低下的问题，设计了一种基于射频识别(Radio Frequency Identification, RFID)技术的低频玻璃管电子货架系统。根据电子货架系统的使用需求对RFID阅读器硬件电路进行了设计，RFID阅读器的中央处理模块采用STM32系列的微控制单元(Microcontroller Unit, MCU),射频模块工作频率为134.2 kHz,采用C语言进行程序编写。基于射频识别技术的低频玻璃管电子货架系统实现了货架上晶圆盒存放信息查询、显示等功能，同时将该电子货架系统数据库中的晶圆盒信息上传至晶圆厂生产管理系统，以方便晶圆调度。基于射频识别技术的低频玻璃管电子货架系统已在杭州某集成电路有限公司正式投入使用，测试和实践应用表明，该电子货架系统读取速度快、识别准确率高，可有效提高晶圆盒查找速度，达到了设计预期效果。

对保险杠进行轻量化设计，并保证碰撞安全性，用铝/碳纤维复合材料替换原保险杠防撞梁钢质材料。分别对保险杠各部分厚度及碳纤维铺层角度进行了设计，确定了铝合金和碳纤维的厚度，探讨了铝合金和碳纤维板的厚度对碰撞性能的影响，通过采用对碳纤维铺层角度优化的方法提高碰撞安全性。通过拉丁超立方采样得到的试验样本，用移动最小二乘法建立近似模型并验证其精度，利用多目标遗传算法对近似模型寻优，确定了碳纤维最佳铺层角度，得到优化后铝/碳纤维复合材料保险杠防撞梁。与原钢质材料的保险杠相比，优化后铝/碳纤维复合材料保险杠质量减轻了36.497%,且满足碰撞安全性要求。

碳纤维编织套管易受磨损产生毛羽，为了研究碳纤维编织套管磨损的作用机理，采用控制变量法研究了编织角α、预加张力F和摩擦角β的变化对编织套管磨损的影响，自制干式碳纤维编织套管磨损试验装置进行磨损试验，采用磨损后的碳纤维编织套管剩余拉伸断裂强力大小表征套管的磨损情况。试验结果表明，随着编织角的减小，编织套管磨损后剩余拉伸断裂强力呈递增趋势，编织角为30.49°的编织套管的剩余拉伸断裂强力值比编织角为19.88°时下降约11.07%;随着预加张力的增大，编织套管磨损后剩余拉伸断裂强力呈上升趋势，相比预加张力为24 N的编织套管，预加张力为44 N时，编织套管的剩余拉伸断裂强力值增大约18.87%;摩擦角对碳纤维编织套管的磨损影响较大，相比摩擦角为0°的编织套管，摩擦角为90°时，剩余拉伸断裂强力值下降了31.40%。

现有振动式给料柔性上料系统的工作效果多数依靠出厂前人工手动调试，手动振动参数调试存在耗时长、费人力问题，且调试结果有较强针对性，导致系统柔性能力不足。提出一种基于改进Q-learning算法的柔性上料系统，结合柔性上料系统自身特性对传统Q-learning算法的奖励函数和ε-贪婪策略进行改进，令柔性上料系统自学习寻找一组有较优料件振动效果的振动参数。由实验可得，所提算法能减少人工在柔性上料系统调试上的参与度，证明了该算法在柔性上料系统中的可行性和有效性，且与传统Q-learning算法相比较，改进Q-learning算法更符合柔性上料系统的实际应用。

钛合金由于其高的强度和耐热性、低的导热系数，在微细加工时若切削参数选择不合理容易导致切削力大、加工质量不稳定。在微细铣削加工中，由于刃口半径和尺寸效应的存在，选择合适的切削参数对于切削状态的改善有重要意义。通过仿真和试验对比分析，研究TC4钛合金在微细铣削过程中每齿进给量对切屑变形、铣削力和加工表面粗糙度的影响，以期为改善微细切削状态、提高加工表面质量提供合适的切削参数选择指导。结果表明，在使用刃口半径为2.05μm、刀具直径为1 mm的硬质合金铣刀对TC4钛合金进行微细铣削加工时，微细铣削TC4钛合金切削状态发生转变时所对应的临界每齿进给量为0.8μm/z;微细铣削时每齿进给量应大于此临界值。

针对某型号行星架位置度超差问题，开展了提高行星架位置度的工艺研究。通过对行星架加工现状和加工工艺进行分析研究，确定了影响行星架位置度的主要因素。在现有工艺设备条件下，通过对精镗孔走刀路径进行改进、设计精车专用夹具，将行星架位置度合格率提高至100%,为企业生产解决了一项技术难题，并对同类产品的加工具有一定借鉴意义。

为了提升电火花线切割(Wire cut Electric Discharge Machining, WEDM)加工后的TC4钛合金表面质量，减少表面重熔层厚度，采用不同浓度配比(1∶4、1∶6和1∶8)的HF-HNO3酸蚀溶液对钛合金试件进行化学抛光处理。实验结果表明，HF-HNO3酸蚀溶液能使钛合金重熔层得到显著去除，表面微裂纹得到有效控制；当HF-HNO3酸蚀溶液的浓度配比为1:6时，试件能获得最低的表面粗糙度和最大的表面粗糙度下降率，并且抛光前后钛合金表面元素含量发生了不同程度的变化，Ti、Al和V元素质量分数分别提高了21.5%、41.3%和13.2%,而O、C元素质量分数分别降低了82.5%和33.6%;HF-HNO3酸蚀溶液可显著改善TC4钛合金试件电火花线切割加工后的表面缺陷。钛合金重熔层结构的主要成分与化学抛光后氧化膜的主要成分相似，但与氧化膜的结构不同，这对TC4钛合金试件表面质量提升具有重要意义。

高速切削H13淬硬模具钢时刀具寿命短、刀具磨损严重等问题突出。基于清洁切削技术，采用硬质合金涂层刀具进行高速硬切削H13钢的仿真试验，研究干式、清洁切削介质(冷风、低温氮气和液氮)对涂层刀具硬切削性能的影响，探究运用清洁切削技术提升涂层刀具寿命的可行性。研究表明：与干式切削相比，清洁切削介质可以有效地控制切削区域温度，减少刀具磨损，延长刀具寿命；液氮切削时切削合力减少9.8%,切削区域温度下降12.4%,刀具寿命提高55.6%,可获得最好的刀具切削性能。研究可为H13钢的清洁高速硬切削加工提供参考。

针对航空航天领域大尺寸复杂产品装配过程质量检测过程中检测项目类型多、空间跨度大以及检测环境复杂等问题，提出一种基于多视觉传感器融合的装配过程质量移动智能检测框架。该框架以移动机器人为柔性运动载体，以多视觉传感器融合形成检测单元，可实现复杂产品装配过程质量的自动化、智能化检测。重点分析了基于模型驱动的视点与站位智能规划、基于情境感知的移动机器人自适应数据采集、多源数据融合与装配过程质量综合评定等关键技术，并通过实例验证了所提框架的合理性与有效性。

为满足光纤绕线机生产的实时监控需求，本着虚实双向驱动的原则，提出了一种基于数字孪生的光纤绕线机加工过程实时监控方法。首先，结合数字孪生技术，建立了光纤绕线机监控系统的总体架构；然后对光纤绕线机的数字孪生建模、实时数据的采集与处理以及基于实时数据的模型驱动这3项关键技术进行了详细阐述；最后在实际设备上进行测试，验证了该监控方法的可行性与有效性，为光纤绕线机加工过程管控提供了新的解决方案。

针对滚动轴承剩余使用寿命预测方法中出现的退化阶段起始点识别困难和退化特征难以提取的问题，提出了一种基于空洞卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和长短时记忆(Long and Short-Term Memory, LSTM)网络的滚动轴承剩余使用寿命预测方法。首先，对归一化幅值后的滚动轴承数据集构建了二次函数退化标签，避免滚动轴承退化阶段起始点的识别。其次，采用空洞CNN提取滚动轴承的退化特征，将提取的退化特征输入到LSTM网络中进行学习，并通过全连接层来进行退化特征到剩余使用寿命标签的映射，从而实现滚动轴承的剩余使用寿命预测。最后，通过PHM2012滚动轴承数据集对所提出的滚动轴承剩余使用寿命预测方法的有效性进行了验证。试验结果表明，所提方法具有较好的预测效果。

针对现有磁流变制动器在制动过程中内部温度急剧升高的问题，提出并设计了一种具有水冷散热功能的车用磁流变制动器，该制动器设有4副制动片，提高了磁场利用率，显著增强了制动器输出力矩，并在制动器内部设有多条冷却流道，对制动过程中产生的温升效应有着很好的抑制作用。阐述了车用水冷式磁流变制动器的结构和工作原理，建立了制动器输出力矩数学模型。采用有限元法对制动器进行电磁场仿真，分析了不同条件下各工作面的磁感应强度分布规律，并对制动过程中的制动器进行热流耦合仿真，分析其在不同条件下的温升效应。结果表明，当外加电流为1 A时，所设计的磁流变制动器输出总力矩可达240 N·m,并且水冷散热结构对制动器整体温升效应有着很好的抑制作用。

基于机器视觉的表面缺陷检测以无接触、无损伤、自动化程度高及安全可靠等突出优点被广泛应用于各种工业场景中，尤其随着深度学习技术的快速发展，视觉缺陷检测有助于提高产品及装备的智能化水平。综述分析了表面缺陷检测的常用方法、通用数据集、检测结果评价指标和现阶段面临的关键问题。首先，将缺陷检测方法分为传统基于图像处理的缺陷检测、基于传统机器学习模型的缺陷检测及基于深度学习的缺陷检测，并对各种方法进一步细分归类和对比分析，总结了每种方法的优缺点和适用场景；然后，对目前常用的缺陷检测结果评价方法做出了描述，进一步探讨了表面缺陷检测应用在实际工业产品检测过程中关键问题——小样本问题，重点剖析了小样本问题的解决方法和无监督学习在解决这类问题上的优势；最后，从提高缺陷检测方法的工业适用性角度展望了下一步研究方向。