研究了表面涂层-织构复合改性对GCr15材料零件高速运转条件下摩擦磨损性能的影响及其减摩机理。首先在GCr15表面热喷涂厚度约30μm的巴氏合金涂层，然后采用皮秒光纤激光器在涂层表面加工凹坑织构。采用球-盘摩擦磨损试验机对改性表面进行摩擦学测试，球试样和盘试样基体材料同为GCr15。研究发现，复合改性处理后GCr15盘试样表面微织构的毛刺硬度有所降低，与未经过复合改性处理的试件相比，复合改性表面的平均摩擦系数与体积磨损率明显降低，磨损检测结果显示复合改性表面试样产生的磨粒明显减少，磨损区域边界的塑性流动与磨粒磨损情况得到显著改善。GCr15材料表面经过复合改性处理后，织构加工质量和颗粒捕捉能力有了明显提高，从而使复合改性表面的摩擦学性能得到增强。

针对加工辅助环节对传统柔性车间低碳调度的影响这一问题，以最大完工时间、碳排放及机器负载为目标，建立考虑机床上下料调整状态的柔性车间低碳调度模型，利用加权归一法进行量纲的统一，针对非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)在解决高维多变量、复杂Pareto边界及复杂非线性多目标问题时存在无法识别非支配解、拥挤度公式不合理、计算效率低下及解集质量较差等问题，提出一种基于支配强度的改进NSGA-Ⅱ算法(Improved NSGA-Ⅱ algorithm based on Dominant Strength, INSGA-Ⅱ-DS)对该模型进行求解：将支配强度引入非支配排序，采用新型拥挤度算子与基于外部档案集的自适应精英保留策略，设计了一种变邻域搜索策略，扩大了邻域搜索范围，增强了算法的局部搜索能力。并运用实例数据对INSGA-Ⅱ-DS性能进行验证，结果表明，改进算法求解效率更高，解集质量更优。

针对虚拟系统中的机械产品装配序列规划问题，为了提高产品装配效率，在传统的拆卸法基础上，对模拟退火算法(Simulated-annealing Algorithm, SA)和遗传算法(Genetic Algorithms, GA)进行算法研究和改进，提出两者的混合算法融合策略，有效避免了装配规划中的组合爆炸现象发生。基于拆卸干涉矩阵和接触矩阵判断序列的可行性，量化序列评价因素从而建立序列评价体系，以寻找最优目标函数为目标，利用混合算法进行迭代。以减速器为实例，验证该混合算法在装配序列规划研究中的可行性。并同单一算法进行比较，验证该混合算法的有效性，可以提升36.6%的收敛速率。

针对柔性作业车间调度问题，提出了融合多种策略的果蝇优化算法，以最小化最大完工时间为目标，生成合适的调度方案。在该算法中，采用反向学习策略进行种群初始化，改善初始解的质量。其次引入变邻域搜索算法作为果蝇的嗅觉搜索策略，提升局部搜索能力，在此基础上，提出能够增加种群多样性的位置重构策略，根据嗅觉搜索后种群的平均适应度值将果蝇动态地划分为先进子种群和普通子种群，普通子种群以先进子种群为目标进行位置重构，先进子种群相互为目标进行位置重构，避免搜索陷入局部最优。最后，设计正交实验探究变邻域搜索参数对算法性能的影响，并确定相关参数合适值，通过计算多个标准测试集基准算例，得到每个测试集的最优解及平均解，并与现有算法的计算结果进行对比，验证了改进策略的有效性及所提算法的优越性。

飞机研制生产数字转型发展需要建立跨越全生命周期和全产业链的、以物料清单(Bill Of Material, BOM)为核心的产品数据管理体系。在飞机研制过程中，多变的用户需求、精进的制造技术使得工程更改成为当代航空企业一项重要的业务活动。结合航空装备研制特点，针对当前研制体系要素不全、流动单向、串行为主和数据多源的痛点问题，提出了基于双BOM基础结构的多视图物料清单(xBOM)体系及数字化协同平台架构，突破全局更改核心关键技术，实现基于统一产品分解结构(Product Breakdown Structure, PBS)的多源数据集成、基于单数据源的数据分析及更改全生命周期监控，为航空装备研制能力提升提供了可供参考的最佳实践案例。

采用电子束选区熔化制造技术制备不同成型尺寸的Ti-6Al-4V(TC4)钛合金试样，通过金相显微镜、扫描电镜、万能试验机和X射线衍射仪等研究设备，探究了不同成型尺寸对电子束选区熔化成型TC4钛合金试样的显微组织与力学性能的影响。结果表明：在R05、R06和R07这3种不同成型尺寸的试样中，成型尺寸越大，则拉伸强度和屈服强度越大，同时弹性模量和延伸率越小，即塑性越差，试样R05、R06和R07均发生韧窝断裂，但试样R05断口塑性较差，更接近脆性断裂，试样R07上下段分别形成双态组织和等轴组织，且距离打印基板位置越远，试样的层间结合率和粉末熔化率越低，即打印情况越差，对于成型尺寸最大的试样R05,由于其每层扫描时间长、热传递效果好，故其β柱状晶内形成了细针状马氏体和魏氏组织，而成型尺寸较小的R06试样则由于较高加工温度中的冷却，形成了网篮组织和片状α相组织。

针对某电动出租车扭力梁总成开裂失效问题进行了材料性能、焊接性能和结构应力系统性的原因分析。分析结果表明，焊接内应力和侧向工况外应力共同叠加导致扭力梁总成疲劳开裂，通过扭力梁加强板结构优化，侧向工况裂纹源处近加强板和横梁本体位置处的外应力集中分别降低了29.4%和17.3%,实现了开裂处内应力和外应力叠加后总应力的降低，最终完成了改进方案总成试制并通过了试验验证，在底盘结构件工程设计阶段，应充分利用CAE技术驱动结构优化设计，从而实现外应力和内应力降低，相比降低内应力，降低外应力通常具有较好的费效比。

为满足分布式驱动车辆在不同行驶工况下的良好操纵稳定性需求，基于横摆角速度控制分别设计了侧重于改善车辆操纵性和横向稳定性的2种横向动力学控制目标。首先，根据可拓控制器设计2种横向动力学控制目标的动态权重系数，且以质心侧偏角和路面附着系数为调整参量进行实时动态调整，然后，利用积分滑模控制器计算出所需的附加横摆力矩并将其合理分配到4个独立驱动车轮进行驱动控制，最后，通过硬件在环试验平台进行试验分析，结果表明该控制策略能够很好地提高车辆操纵性和横向稳定性。

以某燃料电池商用车储氢系统为研究对象，为提升其抗冲击能力和满足结构轻量化设计要求，利用HyperMesh软件建立储氢系统有限元模型，对其结构进行多目标优化设计。依据GB/T 26990—2011要求对储氢系统进行仿真分析，仿真分析结果表明，氢气瓶与固定部件的相对位移小于13 mm,固定部件强度、刚度均满足国标要求，但氢气瓶受向上8g冲击力时储氢系统框架的最大应力超过材料屈服强度。结合储氢系统结构质量分布情况，选取储氢系统框架关键部件厚度作为设计变量，以储氢系统质量和氢气瓶受向上8g冲击力时框架最大应力为优化目标，运用最优拉丁超立方试验设计，建立响应面近似模型，最后采用第二代非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-Ⅱ)进行多目标优化。结果表明，优化后储氢系统的质量减少了3.6%,氢气瓶受向上8g冲击力时储氢系统框架最大应力减小了20.2%,满足强度、刚度要求，优化后的框架设计更加合理，储氢系统结构安全性和轻量化程度均得到提升。

为实现热压系统上下料装置的轻量化设计，提出将响应面法和NSGA-Ⅱ算法相结合的多目标优化方法。以上下料机械手结构质量、最大变形和二阶模态固有频率作为优化目标，以机械手支撑立柱的壁厚、边长和取件手臂壁厚、宽度作为优化参数，进行参数化建模，采用Box-Behnken方法设计4因素3水平试验，并通过ANSYS Workbench有限元软件得到仿真结果。采用二阶响应面法，对目标函数与变量参数之间的非线性关系进行预测，并将预测数据与实际值比较，验证该方法具有良好的准确性和可行性。采用NSGA-Ⅱ算法对多目标优化的Pareto前沿解进行搜索，选择Pareto解集中的第55组解，即支撑立柱的壁厚为5 mm,边长为89 mm,取件手臂壁厚为7 mm,宽度为78 mm,宽度取整为80 mm。经过仿真证明，上下料机械手模型质量从307.89 kg减小到223.72 kg,减重比高达27.34%。优化后结构的最大变形量从0.394 mm增大到0.475 mm,满足最大变形量不超过1 mm的设计要求。二阶模态固有频率从47.57 Hz减小到46.19 Hz,降幅较小。运用ADAMS软件对上下料装置进行运动学仿...

为提高非球面超精密车削的加工精度和加工效率，通过分析非球面的面形特点和超精密车削过程中对刀误差等因素的成因，建立了刀具对刀误差对非球面加工面形误差影响的仿真模型。仿真分析进一步揭示了刀具对刀误差所带来的面形误差变化规律。试验结果表明，通过刀具对刀误差补偿，非球面超精密车削后的面形精度PV=179 nm,表面粗糙度均方根RMS=45.4 nm。试验验证了理论分析和刀具对刀误差补偿方法的正确性。

为揭示风电锁紧盘传扭特性及影响因素，建立风电锁紧盘切片厚壁圆筒模型，并搭建有限元模型模拟螺栓预紧、风电锁紧盘动态锁紧过程，研究风电锁紧盘传扭特性及主轴-轴套接触压力，以验证风电锁紧盘理论模型的合理性，进而，研究锥度与传扭能力和过盈量的关联关系，而后，研究装配间隙与内外环长锥面过盈量及径向位移的影响规律。研究结果表明，理论解与有限元解较为吻合，长锥面为过盈联接主要工作面，短锥面辅助联接，锥度越大，过盈量与传扭能力越高，但过大的锥度会加大与理论解的误差，甚至使材料发生塑性变形，配合间隙越小，传扭能力及外环内锥面径向位移越大，外环内锥面为整个联接中最薄弱的部位。

在钻采过程中，钻杆管体关键部位的腐蚀坑或作业损伤受循环复合载荷后易发生疲劳失效导致钻杆断裂。以钻采工况下直径为127 mm的钻杆为例，基于疲劳失效理论，利用ANSYS Workbench和nCode Design-Life软件建立损伤钻杆CAE模型并对其进行疲劳寿命预测，在给定不同载荷谱参数、不同损伤压痕位置与深度的情况下，得到各参数影响损伤钻杆疲劳寿命循环次数的规律。结果表明：较高水平的平均应力与应力幅会大幅度降低损伤钻杆的疲劳寿命，损伤压痕位于内加厚过渡段消失点时，损伤疲劳钻杆寿命循环次数最小。该结果为钻杆的探伤检修及判废提供了理论指导。

为探究SiCp/Al复合材料在切削过程中的切屑形成及颗粒损伤过程，运用ABAQUS有限元分析软件建立了考虑颗粒随机分布的SiCp/Al复合材料切削仿真模型，并在模型中分别定义了Al基体、Al基体-SiC颗粒结合界面以及SiC颗粒的损伤失效行为。结果表明，裂纹在Al基体-SiC颗粒结合界面或Al基体中的形成与扩展是导致切屑断裂的主要原因，也是影响切屑形态的主要因素，SiC颗粒存在完全断裂、局部破碎、整体拔出以及局部脱黏等损伤形式，并相应在切削加工表面或亚表面留下划痕、凹坑、孔洞和凸起等缺陷，椭圆形SiC颗粒的中心位置相对于切削路径的位置越高，SiC颗粒越容易脱黏，切削加工表面缺陷也越小，椭圆形SiC颗粒倾斜夹角(椭圆形长轴与切削方向之间的夹角)为135°时，颗粒损伤程度最高，切削加工表面缺陷最大。分析切屑形成和颗粒损伤过程是研究SiCp/Al复合材料切削加工特性的有效途径，对于优化SiCp/Al复合材料的制造工艺，改善SiCp/Al复合材料已加工表面质量具有重要意义。

高分子材料聚醚醚酮(Polyether-Ether-Ketone, PEEK)因具有稳定的化学性质，且密度和弹性模量均接近人类骨骼，目前已成为理想的植入体原材料之一。由于铣削加工产生的高温会使PEEK材料发生热变形、烧伤等现象，铣削区域的温度需要进行有效控制。为提高聚醚醚酮材料的铣削加工质量，采用低温辅助切削加工工艺，基于正交试验方法，研究了低温冷却环境(-5℃)下的径向切深、轴向切深和每齿进给量这3个关键铣削参数对铣削力和表面粗糙度的影响规律。结果表明，当径向切深为0.55 mm、轴向切深为0.2 mm和每齿进给量为0.07 mm/z时，在低温冷却环境下铣削PEEK材料可以获得比常温(26℃)环境下更好的表面质量，并且铣削区域温度可以控制在远离玻璃态转变温度。

针对某企业方向盘转角传感器性能标定和检测的需求，设计了一套方向盘转角传感器性能标定及检测系统，该系统能够实现对方向盘转角传感器的性能标定补偿和自动检测。基于PCI数据采集卡设计的高精度数据采集模块实现了对过程数据的实时采集，基于低惯性伺服电机、MPC08运动控制板卡设计的驱动加载系统实现了方向盘转角传感器静态标定时的驱动角度精准控制，采用高速CAN总线通信对方向盘转角传感器信号进行高速通信，实时读取方向盘转角传感器角度信息，使用LabVIEW编程软件，完成对方向盘转角传感器标定检测流程的实时控制、数据采集处理显示等功能。在方向盘转角传感器完成灵敏度标定后，经检测，其非线性误差、迟滞误差等均在允许范围之内。对方向盘转角传感器性能标定及检测系统进行大量重复性试验，得出输出角度的合成标准不确定度为0.145°,试验数据表明，该系统能够满足企业对于方向盘转角传感器性能标定和检测功能的测试要求。

工业生产过程中，钢材表面缺陷的检测对于钢材的质量控制发挥着十分重要的作用，针对钢材表面缺陷检测中存在的检测精度低、检测速度慢等问题，提出了一种钢材表面缺陷检测的改进SSD算法。在所提算法中，采用Transformer多头注意力机制模块代替原SSD结构中的Conv5＿1层，以提高小目标检测的能力，原SSD结构中的Conv7操作替换为Involution算子操作，以减少运算的参数量，对网络结构进行特征融合处理，以更全面地检测特征图中所包含的信息。利用NEU-DET数据集进行实验，实验结果表明改进后的SSD算法是有效的，可以高效检测到钢材表面的小目标缺陷，相比改进前平均检测精度提高了4.5%,检测速度提高了13.6%。

对带钢表面缺陷准确快速识别是带钢外观质量评价的一项重要内容，应用深度学习进行带钢表面缺陷识别是一个持续的热点。提出了一种基于改进RepVGG网络的带钢表面缺陷识别方法。首先为提高RepVGG网络在带钢表面缺陷识别中的稳定性和准确率，该方法引入了高效通道注意力(Efficient Channel Attention, ECA)网络，然后为了防止神经网络训练中神经元坏死，使得神经元参数得不到更新，应用了高斯误差线性激活函数。在测试集上，改进RepVGG网络对带钢表面缺陷的识别率达到了99.94%,而其运行速度并没有降低，单张图片的平均检测时间为5.4 ms。

鉴于目前滚动轴承故障数据特征不足导致的模型泛化能力有限，且工业上利用深度学习进行故障诊断存在数据隐私泄露和数据孤岛的问题，提出了一种结合联邦学习和改进多尺度ResNet的模型。改进多尺度ResNet在传统残差块基础上增加了一条恒等映射连接和Uout层，增强了信息流动和模型泛化能力。利用联邦学习保护数据隐私的同时，结合改进多尺度ResNet可以提高模型提取故障特征的能力。不同齿轮的故障诊断模型通过第三方聚合参数，在不泄露数据的情况下实现多方联合训练故障特征。试验结果表明，相较于其他方法，所提方法具有更高的准确率和更好的鲁棒性。

针对传统故障诊断方法对滚动轴承进行故障诊断准确率较低且时效性较差的问题，提出了一种基于格拉姆角场(Gramian Angular Field, GAF)编码技术与改进SeResNet50模型对滚动轴承的故障诊断方法。采用格拉姆角场技术将一维振动信号重编码为二维特征图像，将二维特征图像作为模型的输入，结合ResNet算法在图像特征提取和分类识别方面的优势，实现自动特征提取与故障诊断，最终达成对不同故障类型的分类。为验证方法的有效性，选用凯西斯储大学的滚动轴承数据进行验证，并与其他常用智能算法进行对比，结果表明，所提方法较其他智能算法分类准确率更高且时效性较好。

高端移动装备代表着国家工业技术水平，进一步对其优化可减轻装备质量、提升机动性能和承载能力，同时实现节能减排。针对现有电动静液作动器(Electro-Hydraulic Actuator, EHA)液压回路辅助阀数量多和插装式平衡阀开启存在不确定性问题，设计了一种溢流平衡阀，将其应用在EHA液压回路，可同时取代溢流阀和平衡阀。通过简化和优化EHA液压回路，实现其小型化、轻量化和集成化，提高EHA可靠性。建立AMESim仿真模型，在负负载工况下研究了不同外负载和溢流平衡阀参数对EHA液压回路系统性能的影响。分析表明，在负负载工况下，外负载、溢流平衡阀控制油口阻尼、弹簧刚度以及控制比的变化均对EHA工作性能有较明显影响。与现有EHA液压回路方案相比，辅助阀数量减少了5件，减少比例为41.7%,集成阀块体积和质量均下降约50%,达到优化设计目的。

针对盾构机推进单级压力源液压系统在软弱不均、富含砂卵石等复杂地质环境下易受干扰，造成压力与速度波动，进而引起系统产生较大能量损失的问题，采用一种新型多级压力源液压系统，并针对复杂地质环境下传统比例积分微分(Proportional Integral Derivative, PID)控制器无法抑制外界干扰的问题设计了一种抗干扰控制器。通过分析多级压力源切换负载口独立控制系统原理，建立盾构机推进多级压力源液压系统AMEsim模型，将AMEsim模型与Matlab/Simulink抗干扰控制器模型进行联合仿真，结果表明：多级压力源液压系统结合抗干扰控制器相较于单极压力源液压系统结合传统PID控制器能更好地抑制外界干扰，将系统能量损耗减小22%左右。

数字孪生(digital twin)作为“工业4.0”、智能制造和智慧城市等先进理念的技术手段，备受学术界的广泛关注和研究，尤其是针对数字孪生技术的落地应用更是研究热点。首先介绍了数字孪生技术的概念，然后阐述了数字孪生技术的产品设计原理，最后从机床系统设计及改进、机床加工过程数据监测、机床系统故障预测与健康管理共3个方面，详细总结了数字孪生技术在机床行业中的应用研究现状，为数字孪生技术在机床行业或其他不同领域的落地应用提供一定参考。