过程挖掘算法是从管理信息系统产生的事件日志中提取信息、发现知识并实现工作流建模的工具，也是目前工作流最主要的建模工具。然而现有的过程挖掘算法存在准确度较低、运行时间长和拟合度过高等问题，影响最终工作流模型的准确率。提出了一种基于统计α算法的过程挖掘算法，在保证算法较高的准确率和合适的拟合度的同时，降低算法运行时间，保证了算法的效率。首先，提出了重名活动识别算法，作为过程挖掘的预处理活动，提高了算法的准确性；其次，提出了统计α算法作为过程挖掘核心算法，有效消除了事件日志中噪声的影响；最后，提出了新的非自由选择结构识别算法，进一步提高了算法的鲁棒性和准确率。通过仿真实验和真实案例验证了该算法在准确率和运行时间上的优越性。

导弹自动驾驶仪在振动测试过程中存在信号基线漂移且污染严重的问题，而传统的时频处理方法难以达到去噪要求，因此基于形态学基本原理提出了一种用于解决振动信号基线漂移的滤波方法。该滤波方法由3级结构组成，前2级结构均是基于形态学基本原理，第3级进行相消与平滑处理，通过相互级联，可以有效抑制基线漂移。此外，通过引入粒子群优化（PSO）算法使得该滤波方法更具适应性。对比实验利用该滤波方法和对比方法对自动驾驶仪实测振动信号与标准ECG信号进行了处理，结果表明：该滤波方法在抑制基线漂移方面要优于小波阈值去噪和传统的形态学去噪。

针对射频传感器综合一体化带来的电磁兼容性接口由机箱、连接器和线缆变为背板-模块，使常规电磁干扰（EMI）检测要求和检测手段无法直接适用于模块的问题，基于电磁干扰要素理论，着重研究了综合射频机架内部微小空间内电磁干扰要素检测方法及原理，探索了综合射频机架微小空间下模块电磁发射特征信息的测试方法，研究了综合射频机架工作状态及功能线程的激励控制方法，以及综合射频机架远场电磁发射特性数据、功能模块近场电磁发射特性数据和综合射频机架接口线缆束上的电流传导发射特性数据等电磁干扰要素提取和识别方法。为验证电磁干扰要素检测与辨识方法的可行性，以某机载综合射频机架为例，开展了大量试验研究与分析，包括综合射频机架远场电磁发射特性测试、功能模块近场电磁发射特性测试、综合射频机架互连线缆束电流传导发射特性测试，并将多种工作模式下模块测试结果和综合射频机架电磁发射测试结果进行比较，验证了本文方法的可行性和准确性。

针对非线性非高斯系统在实际工作环境中受强噪声干扰影响导致的故障诊断精度低的问题，提出了一种状态转移密度方差自适应更新的代价评估粒子滤波（CRPF）故障诊断方法。通过设计观测值与先验状态之间的相关性判别函数，根据噪声和误差的大小实时自适应调整状态转移密度方差，增强算法对强噪声干扰的适应能力；研究了残差自适应阈值的设计方法，通过引入滑动窗求区间均值代替基于参数置信区间自适应阈值的均值和方差，在保证故障诊断准确性的前提下减少计算时间。以160 MW燃油机组为例，通过对不同强噪声环境下的汽包水位传感器故障诊断实例分析，结果表明该方法在复杂噪声环境下故障诊断的准确性得到了明显提高，同时减少了计算时间。

基于信息物理融合系统（CPS）的工业机器人系统是智能制造的使能技术和设备，提出了一种基于CPS方法的工业机器人系统，实现了物理世界和信息世界的融合。系统分为物理层、网络层、控制层和应用层。物理层的数据通过网络层上传给控制层，更新物理世界在信息世界的信息；应用层对其进行优化、决策；控制层将决策转变为设备的控制信息，通过网络层实现物理层的控制。采用该方法实现的工业机器人系统，在ER3A-C60型工业机器人上，采用自制的控制系统和MICRO-6013CM型工业相机进行验证，证实了该方法的可行性。

针对航空燃油柱塞泵滑靴副的动静压混合支承下的润滑问题，在滑靴副的运动学和动力学模型基础上，考虑静压支承与滑靴非规则的空间曲线运动特征所产生的动压效应，建立了动静压效应下的滑靴副混合润滑数学模型。基于有限体积法进行了滑靴副的润滑特性仿真计算研究，分别对混合润滑机理下的油膜厚度变化规律、油膜压力分布影响因素和滑靴抗倾覆能力进行了仿真分析研究。仿真结果表明：动静压混合支承所得到的油膜厚度变化趋势更符合滑靴副实际的润滑状态；中心油膜厚度、滑靴最大倾斜角和转子转速主要对动压效应产生影响，而滑靴副进口压力即柱塞泵供油压力主要影响油膜的静压作用；提高滑靴的抗倾覆能力可通过增大滑靴底面工作半径或者减小滑靴中心油池半径来增强油膜的动压效应，抵消滑靴受到的倾覆力矩。

为了解决数字信道化中窄过渡带滤波器组计算复杂度较高的问题，提出了一种采用频率响应屏蔽（FRM）的窄过渡带奇型排列非最大抽取滤波器组高效结构。在设计该结构的原型滤波器时，首先通过对原型滤波器进行插值得到FRM上支路的滤波器，然后将信号延时与插值后的滤波器相减得到位于下支路的互补滤波器，再利用屏蔽滤波器对插值产生的多余镜像进行屏蔽，最终得到所设计的FRM滤波器。对该改进结构进行了MATLAB仿真，仿真结果验证了该改进结构的正确性。与多相滤波器组结构相比，采用该结构可节省约80%的乘法器资源。由于该改进结构中将抽取提前，降低了系统采样率的限制条件，可以直接应用于高速采样系统中。

提出了一种基于欧拉壁面液膜（EWF）模型的热气防冰腔性能仿真计算的新方法。通过FLUENT软件用户自定义标量（UDS）框架求解水滴控制方程获取三维表面水滴撞击特性。通过对各微元的水收集率、水膜蒸发率等进行质量平衡分析得到了通过该微元的质量流量，并以此作为EWF模型质量流量边界条件进行空气驱动下三维水膜厚度分布的计算，进而建立了防冰表面水膜流动动态模型。在此基础上建立了适用于三维防冰表面的耦合换热模型，通过引入亚松弛因子实现了内外流场、水膜流动及蒙皮导热的松散耦合求解。通过对某发动机短舱模型三维算例计算结果的分析和对比，结果表明所采用的计算方法是合理可信的，可以用于三维防冰腔性能的计算。

现有的不确定性模型确认方法建立在概率理论基础之上，仅仅适用于随机不确定性因素影响下的模型确认，而不适合随机和区间变量共存条件下的模型确认问题。针对这一问题，研究了随机和区间变量共存条件下的模型确认方法。首先，分析了随机和区间变量共存条件下数学模型的特点；然后，运用概率方法和区间理论，提出了一种新的模型确认指标，通过模型响应量的上下界分布函数（CDF）与实验响应量的上下界经验CDF之间差异，来度量随机和区间输入变量共存条件下模型预测与实际物理实验结果之间的不一致性；讨论了所提指标的数学性质，给出了指标的计算方法和步骤；最后，采用一个数字算例和一个工程算例验证了所提指标在随机和区间输入变量共存条件下进行模型确认的可行性和有效性。

蒙特卡罗方法可以准确评估复杂机械系统疲劳共因失效概率，但效率偏低，因此提出系统PSN曲线的概念和基于此概念的系统可靠度蒙特卡罗评估方法。在给定的恒幅载荷下，基于同一零件的疲劳寿命在不同应力水平下的概率分位点具有一致性的原则，对系统中零件PSN曲线进行随机抽取；根据线性累积损伤法则和相应的系统可靠度模型，得到齿轮传动的恒幅载荷下的疲劳寿命分布，拟合恒幅载荷与寿命分布之间的关系得到系统PSN曲线。将系统视为一个零件，完成"零件"-"系统"-"零件"的寿命分析过程。通过损伤等效原则，将随机载荷下的复杂串联系统可靠度评估问题转化为恒幅载荷下零件的可靠度评估问题。

针对容积积分卡尔曼滤波（CQKF）受模型不确定性影响较大及需要精确已知噪声统计特性的缺点，提出了一种自适应强跟踪CQKF算法。该算法根据强跟踪滤波原理，引入渐消因子调整状态预测协方差矩阵，强迫残差序列正交，有效抑制了模型不确定性引起的滤波发散。在滤波过程中，利用Sage-Husa时变噪声统计估值器对过程噪声及量测噪声实时估计，提高了算法在未知时变噪声环境下的滤波精度。目标跟踪仿真实验验证了算法的有效性和鲁棒性。

护理机器人在室内三维结构化环境下进行导航时，面临着三维建图计算量大且地图中缺乏语义信息的缺点。提出了基于点和平面特征的混合地图构建方法，结合点和平面在地图构建中的优势，并基于该混合地图搭建室内导航系统。首先，快速地提取特征点和特征平面，使用解释树的方法进行数据关联，并使用平滑建图工具构建因子图，进行机器人位姿和路标的联合优化，改进并更新混合地图。然后，搭建室内导航系统，实现了三维障碍物检测、路径规划与运动控制。最后，在走廊环境下进行了室内导航实验，并以由激光雷达构建的二维栅格地图为参考，分析了地图构建效果和机器人定位精度，证明了基于混合地图的室内导航系统在室内结构化环境下的优势。

空中目标威胁评估是地面防空系统武器配置和资源管理的基础。针对威胁评估的实时性和人为主观性等问题，在综合粗糙集（RS）理论和逼近理想解排序法（TOPSIS）的基础上，建立了RS-TOPSIS空中目标威胁评估模型。通过RS理论对目标属性赋权，减少人为主观因素的影响与对先验信息的需求，进而结合TOPSIS分析贴近度并计算得到目标威胁程度。模型基于数据驱动，易于实现并具备良好的实时性。仿真结果表明该方法能有效评估目标威胁程度，为空中目标威胁程度的实时评估提供了一种新的工程决策方法。

针对低空风切变风场特点，基于流体力学基本原理，建立微下击暴流和低空急流2种典型低空风切变的工程化模型，以外弹道理论为基础，将风场模型与火箭弹6自由度刚体弹道模型相结合。以某型尾翼火箭弹为例，研究分析了火箭弹在主动段分别受到2种低空风切变影响下的弹道特性变化。仿真结果表明，微下击暴流和低空急流对火箭弹的飞行时间、射程、侧偏、落速及攻角特性均有影响；相比于微下击暴流，低空急流对弹箭弹道特性的影响更为显著；提高风切变风场的强度和尺度，均会增大对火箭弹弹道特性的影响程度，且风场强度是决定风切变对火箭弹弹道特性影响的主要因素。

为了定量分析和表征脉冲多普勒（PD）引信的抗干扰性能，以处理增益为参量，研究了周期调制干扰信号对脉冲多普勒引信的作用效果，明确了脉冲多普勒引信抗干扰性能的影响因素。理论推导了典型周期调制干扰信号作用下，脉冲多普勒引信从接收回波到相关检测这一过程的处理增益，获得了脉冲多普勒引信抗干扰性能与影响因素之间的量化关系，既为脉冲多普勒引信抗干扰设计提供了理论依据，又为脉冲多普勒引信抗干扰性能评估提供了技术支撑。理论推导、仿真和实测结果表明：脉冲多普勒引信抗周期性调幅干扰性能弱于抗周期性调频干扰性能；抗周期调制干扰性能主要受距离门脉冲宽度、多普勒滤波器类型和带宽影响。

鉴于定位站位置误差会极大地降低多站无源定位的目标定位精度，提出了一种标校源辅助的不相交多目标到达时差（TDOA）闭式定位算法。该算法首先使用标校源减小定位站位置误差，并估计对应的误差统计特性，然后使用更新的定位站位置，利用两步加权最小二乘（TS-WLS）算法实现不相交多目标的高精度TDOA定位。通过克拉美罗界（CRLB）推导，从理论上分析了该闭式定位算法的定位性能；通过仿真实验，验证了标校源校正技术可提高对多目标的定位精度，并且在较小的TDOA观测误差和定位站位置误差下，对多目标的定位性能可以达到CRLB。该算法不需要初始值估计和迭代运算，同时避免了定位站和目标位置的联合估计，计算量较小。

电静液作动器（EHA）是一种高度集成的泵控传动系统，A380和F35等机型已经利用EHA驱动主飞控舵面。但传统的以旋转电机和柱塞泵构成的EHA面临低频响的问题，以一种具有良好动态特性的新原理直线驱动电静液作动器（LEHA）为对象，研究其参数匹配设计问题。LEHA的关键特征在于新型的直线协同配流泵，以及采用直线电机直接驱动泵的吸排油和配流组件。首先，从静态指标匹配性上考虑LEHA的参数设计规则，得到最大空载速度约束条件、最大静态输出力约束条件、系统最高压力约束条件；然后，根据系统模型分析系统各参数对频宽的影响，得到LEHA的动态性能匹配设计规则，具体是指LEHA频宽指标对直线电机振荡频率的约束条件；最后，分析LEHA的功率约束条件，给出了LEHA对惯性负载、弹性负载和黏性阻尼负载在输出力-速度坐标下的功率包络条件，得到LEHA的负载匹配设计约束。LEHA参数设计的6项匹配设计约束条件能够为LEHA的设计过程提供理论依据。

导航卫星有效载荷信号生成链路组成部件的非理想特性不可避免会引起发射导航信号的失真，目前对于这种失真带来的信号测距性能损失并未有适用的解析模型。针对宽带双频复用信号的模拟失真，采用相关损耗、S曲线偏差和载波相位偏差作为评估指标，仿真评估了载荷模拟组件中高功率放大器（HPA）、HPA前置滤波器、多路复用器（OMUX）对AltBOC、TD-AltBOC、ACEBOC和AltLOC不同调制方式测距性能的影响。其中对于HPA使用了有记忆HPA行为模型，考虑了不同HPA前置滤波器带宽和HPA工作点的影响，并评估了失真信号相对于理想信号在宽带导频和单边带导频2种跟踪方式下的性能损失。仿真结果可以为信号调制方式比较评估、有效载荷信号生成链路的优化设计提供参考。

谐波减速器的动态精度不仅与其各个部件的制造公差和装配间隙有关，还必须考虑谐波减速器柔性和摩擦的影响。目前谐波减速器精度问题研究大多只考虑单一因素，在进行精度分析时没有考虑到模型参数的不确定性对精度的影响。本文研究了谐波减速器在静态因素（加工、装配）和动力学因素（柔性、摩擦）综合作用下的动态精度问题；建立了考虑静态误差、柔性的非线性动力学模型；利用多项式混沌展开（PCE）方法进行参数灵敏度分析和不确定性分析，并和Monte Carlo方法作了比较，结果表明PCE方法效率更高。并基于动态精度PCE进行可靠性分析，得到动态精度可靠度。

硒（Se）掺杂可以大幅提高锗碲（GeTe）相变存储材料的再结晶温度，使其具有更高的服役温度和更好的数据保持力，然而Se掺杂对GeTe微观结构和电学性质的影响机制尚不清楚。采用第一性原理计算方法，对Se掺杂GeTe相变存储材料的几何构型、成键性质和电子性质进行了理论研究。结果表明，对于GeTe完美晶体，掺杂的Se原子优先取代Te原子。而对含本征Ge空位的GeTe体系，Se倾向于取代与Ge空位最近邻的Te原子。Se原子与Ge空位具有吸引作用，抑制了Ge空位的移动，从而提高其再结晶温度。Se掺杂导致含Ge空位的菱方相体积收缩，带隙减小，而使含Ge空位的面心立方相体积膨胀，带隙增大。Se掺杂减小了GeTe两晶相的体积差异。计算结果为解释实验中Se掺杂导致的奇特相变性质提供了重要线索。

物流、保险和中介服务等行业需要频繁地拨打电话，而人工拨打电话效率较低，高效的电话号码识别技术具有重要的应用价值。传统的印刷体数字识别方法存在人工设计特征过程复杂、识别字体单一等不足，难以满足实际应用需求。本文提出了一种基于深度学习的交互式的电话号码识别方法，通过鼠标双击图像中的电话号码，自动截取出包含此号码的目标区域，并进行灰度化、二值化、目标区域定位、字符分割和图片补白等预处理操作，在此基础上利用改进的LeNet-5卷积神经网络（CNN）自动学习图像特征，支持多种字体、字形和字号的印刷体数字识别，并利用交互式识别和内存池等方法提高识别速度。实验结果表明，单一字符的识别率为99.86%，整个号码的识别率为99.50%，整个号码平均识别时间为91 ms。本文方法识别精度高、识别速度快，具有较为广泛的应用前景。

针对现阶段发动机的寿命预测研究没有考虑到非线性与多阶段的问题，提出了基于多阶段非线性Wiener过程的航空发动机实时剩余寿命预测的方法。该方法融合了同类型发动机的历史性能退化监测数据与个体发动机的实时监测数据。首先，考虑了发动机性能退化非线性的特点，并采用多阶段Wiener过程建立发动机的性能退化模型。然后，根据发动机的历史性能监测数据，利用极大似然估计和一维搜索方法进行参数先验分布的估计。再次，在先验分布和个体发动机的退化数据的基础上，用贝叶斯方法对参数分布更新。最后，得到个体发动机剩余寿命的实时预测值。通过实例验证本文方法预测的准确性。

共因失效（CCF）打破了系统内组件失效的独立性假设，会对系统特别是多阶段任务系统（PMS）的可靠性评估产生显著影响。针对多阶段任务系统中随机共因失效（PCCF）对任务可靠性的影响问题，对共因事件之间的关系进行分析，利用贝叶斯理论扩展了共因事件的概率模型，使其适用于互斥、相互独立和统计相关等多种统计关系。在此基础上提出了综合应用二元决策图（BDD）和马尔可夫（Markov）模型的模块化建模分析方法。首先，利用故障树对任务过程建模；然后，在考虑共因失效的情况下采用BDD和Markov模型分别计算系统中静态模块和动态模块；再次，由全概率公式计算任务可靠性；最后，以卫星首次转轨过程为对象，验证了方法的有效性，并通过与已有案例的对比，分析了共因失效对任务可靠性的影响。

设计了一种基于6-PUS并联机构的多维力加载装置，可对目标施加多维时变载荷。首先，根据向量叠加原理和牛顿迭代法，分别推导了加载装置的运动学逆解与正解。其次，基于旋量理论，推导加载装置的速度和静力雅可比矩阵，建立动平台与各支链的运动学和静力学映射。再次，根据虚功原理，建立加载装置的动力学模型，并且通过对比Adams和MATLAB模型的仿真结果，验证动力学模型的正确性。最后，设计并完成多维力加载试验，验证加载装置的多维力加载能力，为后续的数控机床加载试验提供新的加载手段和理论基础。

通常的CFD计算都是确定性的，然而复杂工程数值模拟中必然存在误差与不确定度，分析与辨识其不确定度来源，对不确定度进行量化分析，对数值模拟可信度评估有重要意义。在高超声速飞行器气动热计算中，为获得更加可靠的气动热数据和鉴定影响气动热预测的关键因素，对返回舱开展了气动热不确定度量化分析和敏感性分析。首先选取来流速度、来流温度、壁面温度和来流密度4个不确定性输入变量，并且假定来流速度变化范围为±120 m/s（±2%），来流温度、壁面温度和来流密度变化范围为±10%。然后采用拉丁超立方抽样法生成样本，再通过热化学非平衡数值模拟方法进行气动热计算，最后分别运用基于非嵌入式多项式混沌（NIPC）的方法和基于Sobol指数的方法开展不确定度量化和敏感性分析。结果表明，在给定的输入变量不确定度的条件下，壁面热流不确定度不小于15.9%，在驻点和肩部存在峰值分别约为19.8%（0.087 MW/m²）和17.3%（0.076 MW/m²）；相比而言，在给定变化范围内壁面热流对来流密度和来流速度更为敏感，来流温度和壁面温度对热流变化不产生明显影响。

利用计算流体力学（CFD）方法建立了模拟龙卷风的装置模型。基于龙卷风在平面上的速度型，拟合成函数关系式，在三维CFD程序中设置初始速度场以及相关的边界条件，匹配不同的初始温度场进行了关于龙卷风维持和发展的一系列数值模拟。重现并利用漩涡管的Ranque-Hilsch效应以及汇流换热原理分析了本文2种不同的温度型对龙卷风内部流场变量随时间推移所发生的变化，同时揭示了龙卷风产生并维持下去的一种可能性，即冷热气流汇流换热生成温度场可能是产生和维持龙卷风的直接原因，并在此基础上提出使龙卷风削弱甚至消亡的方法，即破坏温度场。