针对深度卷积生成式对抗网络(DCGAN) 模型高维文本输入表示的稀疏性导致以文本为条件生成的图像结构缺失和图像不真实的问题，提出了一种改进深度卷积生成式对抗网络模型CA-DCGAN。采用深度卷积网络和循环文本编码器对输入的文本进行编码，得到文本的特征向量表示。引入条件增强（CA）模型，通过文本特征向量的均值和协方差矩阵产生附加的条件变量，代替原来的高维文本特征向量。将条件变量与随机噪声结合作为生成器的输入，并在生成器的损失中额外加入KL损失正则化项，避免模型训练过拟合，使模型可以更好的收敛，在判别器中使用谱约束（SN）层，防止其梯度下降太快造成生成器与判别器不平衡训练而发生模式崩溃的问题。实验验证结果表明：所提模型在Oxford-102-flowers和CUB-200数据集上生成的图像质量较alignDRAW、GAN-CLS、GAN-INT-CLS、StackGAN(64×64)、StackGAN-v1(64×64)模型更好且接近于真实样本，初始得分值最低分别提高了10.9%和5.6%，最高分别提高了41.4%和37.5%，FID值最低分别降低了11.4%和8.4%，最高分别降低了43.9%和42.5%，进一步表明了所提模型的有效性。

针对红外弱光环境下铁路异物检测时存在目标特征提取不充分、检测精度及实时性低的问题，在CenterNet目标检测模型的基础上，提出了一种红外弱光下多特征融合与注意力增强的无锚框异物检测深度学习模型。在红外目标多尺度特征提取的基础上，引入自适应特征融合(ASFF)模块，充分利用目标高层语义与底层细粒度特征信息，提升红外目标特征提取能力。通过提出的空洞卷积增强注意力模块(Dilated-CBAM)进行关键特征提取，扩大注意力模块感受野范围，克服了原始CenterNet卷积块感受野映射区域变窄、无法检测弱小目标的问题，提升了无锚框网络的检测精度。使用Smooth L1损失函数进行训练，克服了L1损失函数在网络训练过程收敛速度慢及训练不稳定解的问题。通过铁路红外数据集及现场实验测试，结果表明：所提方法较原始CenterNet模型平均检测精度提高了8.03%，检测框置信度提升了31.23%，平均检测速率是Faster R-CNN模型的9.6倍，所提方法在红外弱光环境下能够更加快速准确地检测出铁路异物，主客观评价均优于对比方法。

为解决风力发电机在复杂工况及耦合性、不确定性条件下故障识别的准确性问题，提出了一种基于自动编码器(AE)与贝叶斯网络(BN)的AE-BN故障诊断方法。采用AE对电流信号进行特征提取，得到能够高度表征信号的特征分量；基于故障与特征之间的因果关系，建立由故障位置、故障状态和故障特征搭建的三层BN；将AE的特征分量与BN的拓扑结构相结合建立风力发电机故障诊断模型，解决故障诊断中的不确定性问题，提高多故障诊断的准确性。实验结果表明：所提方法能够对故障特征信号进行分析及诊断，精确辨识不同故障类型，相比K近邻算法等具有明显优势。

航空航天领域对于流量计量的要求愈发严格，研究流量计的动态特性对于提高其在各类环境下的测量性能和在线测量性能具有重要意义。以涡轮流量计为例，通过数值仿真研究了其动态性能。在涡轮流量计入口处分别施加脉冲和阶跃2种干扰信号，通过数据处理，得到系统的幅频特性、相频特性、传递函数和阶跃响应曲线。结果表明：涡轮流量计可以作为一阶系统进行分析，脉动流的频率是影响涡轮流量计性能的主要因素；与5 Hz工况相比，50 Hz工况下幅值比降低了60%；相位差随频率的增加而增大，最大相位差近40°；阶跃响应的速度和阶跃流的大小与阶跃幅值有关，负阶跃产生的时间常数大于正阶跃产生的时间常数。

过冷水滴撞击特性计算是飞机结冰冰形预测与防除冰系统性能分析的基础，常用方法为欧拉法与拉格朗日法，2种方法的结果通常是一致的，但在某些部件上会出现差异。通过对欧拉法与拉格朗日法进行比较，分析2种方法结果的异同，进而讨论欧拉法对于飞机结冰中水滴撞击特性计算的准确性。以NACA 0012翼型、冰风洞风道、S形进气道与发动机气膜帽罩为对象，采用欧拉法与拉格朗日法计算获得水滴运动及局部水收集系数。结果表明：当水滴运动未受到上游效应影响时，欧拉法与拉格朗日法的结果一致；当水滴发生偏转后，欧拉法速度的单一性使水滴流线不能相交，而拉格朗日法能捕捉水滴轨迹的交叉，导致2种方法的预测产生差异，且欧拉法结果与水滴不碰撞及聚并的假设存在冲突；水滴在上游部件空气绕流或气流吹袭作用下都会发生偏转，使得欧拉法与拉格朗日法得到的下游表面水收集系数不相符，欧拉法对于S形进气道与发动机气膜帽罩的水滴运动及撞击特性计算存在误差。研究成果对飞机结冰冰形的准确预测及防除冰系统的设计有重要参考价值。

为了提高面齿轮的加工效率，结合车齿加工圆柱齿轮的方法，提出了一种利用车齿刀加工面齿轮的加工方法。分析了车齿加工的工作原理，建立了加工运动关系模型及车齿加工坐标系，推导了车齿刀切削刃上切削点的切削速度。对车齿刀前后刀面进行设计，建立了切削角度数学模型，分析了刀具切削角度在加工过程中的变化规律。利用VERICUT和DEFORM仿真分析软件对车齿过程进行验证，获得了加工后误差及加工参数对切削力的影响规律。

嵌入式系统广泛应用于安全关键的工业领域，但目前嵌入式系统的安全性缺乏整体性的分析。为此，提出了一种较为全面且融合了失效概率及失效路径的嵌入式系统的故障演化链分析方法。对系统采用层次分析法，借鉴失效模式和影响分析的方法，构建出故障的演化关系链条，即故障演化链。利用故障演化链可以对系统中可能包含的故障、故障产生的原因、故障带来的危害等级及故障的传播路径进行分析。在2个嵌入式软件系统上进行实验，结果显示：基于故障演化链方法比故障影响分析、功能危害性分析和故障树分析更全面，故障演化链的方法能较好地对嵌入式系统进行安全性分析。

空腔流动广泛存在于飞行器中，内埋弹舱流动是最典型的空腔流动之一。空腔流动结构复杂，并且由于剪切层、涡和激波的相互作用，会产生强烈的压力脉动。针对高马赫数空腔强剪切、强激波的流动特点，提出基于非结构混合网格的中心型和迎风型格式混合方法，通过高马赫数空腔标模算例验证，计算得到空腔1阶、2阶主频与试验数据相比误差不超过5%，空腔噪声强度与试验数据相比误差不超过10 dB，验证了所提方法的可靠性。采用数值模拟方法，开展高马赫数（大于2）空腔流动的脉动特性研究，分析了不同马赫数对空腔声压级的影响，讨论不同马赫数下空腔脉动的产生的声学机制。研究表明：在高马赫数条件下，剪切层动力学与空腔声学的耦合减小，随马赫数增加，空腔振荡的物理机制由Rossiter模型的旋涡声学共振机制转变为闭箱声学机制。

发射场卫星试验鉴定流程控制联合考虑试验鉴定过程模型和试验科目，实现对试验鉴定的流程控制。目前发射场卫星技术流程以文字和图片描述，在节点状态和约束迁移方面存在量化问题，无法构建形式化模型以嵌入自动化试验鉴定评估系统。以网模型为基础，构造发射场卫星试验鉴定流程控制网模型，并提出配套结构分析和性能分析方法，实现量化的可达性、作业不确定性和资源竞争性等分析内容，支持并行多星多任务的评估分析，从而支撑发射场卫星试验鉴定流程管理中试验鉴定方案设计及卫星流程模型优化设计等工作。

针对多飞行器协同拦截机动目标问题，基于有限时间滑模控制方法和一致性理论提出一种考虑拦截时间约束的协同制导方法。基于相对运动学和动力学关系，建立考虑拦截时间和角度约束的协同拦截模型；基于滑模控制理论和超螺旋控制算法分别设计了视线方向和视线法向协同制导律以保证各飞行器拦截时间在有限时间内一致收敛且拦截角度收敛到期望值；基于一致性理论证明了所提方法有限时间一致收敛性能。仿真结果表明：所提方法能够保证各飞行器以期望拦截角同时拦截目标，验证了所提方法的有效性。

飞机着陆阶段是飞行安全事故发生频率最高的阶段，也是对飞行员技术要求最高的阶段。应当构建科学的评判体系，对其着陆操控技术水平进行准确的评价，识别其技术缺陷，制定措施提升着陆阶段的安全品质。基于功能共振事故模型（FRAM），对飞机着陆下滑和滑跑减速2个阶段分别构建功能网络模型。构建航空器着陆滑跑减速模型，以虚拟试飞的方式模拟飞行员的着陆操作过程，并对不同道面环境下的着陆控制过程实施数据采样。通过采样数据与安全包络的对比，识别功能网络中的功能共振关系与发生功能异变的功能模块。为能够持续优化飞行员着陆操控安全品质，对FRAM分析流程做出改进，建立滚动优化的数据采集与安全屏障有效性验证程序，及时剔除无效的管控措施。改进FRAM分析方法弱化了传统分析方法对分析者知识结构的依赖，分析结果更为客观科学，可为飞行学员的培养和飞行员的能力持续提升提供有效技术支撑。

放电室构型设计是离子推力器结构设计的基础与核心，直接影响到放电室工作能效及整机工作寿命。针对新型航天器在轨飞行任务对大推力、长寿命连续变推力离子推力器的应用需求，探究了影响10 cm离子推力器整机效能的放电室关键参数因子，揭示了发散场放电室的磁场发散度、电子通道面积及阴极位置等敏感参数对放电室性能的影响作用关系。开展了10 cm离子推力器放电室参数构型的优化与验证。结果表明：在不改变整机结构的情况下，通过优化放电室关键参数，10 cm离子推力器最大输出推力由20 mN提升至25 mN，提升近25%，推力调节范围由1～20 mN扩展至1～25 mN，全范围内推力分辨率均优于50 μN，且推力器在20 mN最佳工作点的阳极电压由43.5 V降至38.4 V，放电损耗由345 W/A降至308 W/A，预估整机寿命将由15 000 h提升至17 500 h。研究为推动10 cm离子推力器的在轨扩展应用提供了一定的技术支撑。

为探究旋转惯性液压变换器（RIHC）的主要性能及其能量转化机制，针对由等效两位三通快速切换阀驱动的旋转惯性液压变换器构型建立其理论分析模型。通过与传统比例液压系统（CHPS）对比实验，验证所建理论模型并给出两者能效差异。结果表明：所建理论模型可有效预测RIHC的主要性能，可通过系统吸油流量量化旋转惯性效应的大小，稳态吸油流量在有效占空比0.5时达到峰值。脉宽调制信号有效占空比控制模式下，随着飞轮转速、负载压力的增加，测得阀口节流损失与系统效率线性化增加。实验表明：负载压力在0~4 MPa范围内，RIHC相较于CHPS最高可减少89%的阀口节流损失，系统效率提升15.7%。

神经随机微分方程模型(SDE-Net)可以从动力学系统的角度来量化深度神经网络(DNNs)的认知不确定性。但SDE-Net面临2个问题，一是在处理大规模数据集时，随着网络层次的增加会导致性能退化；二是SDE-Net在处理具有噪声或高丢失率的分布内数据所引起的偶然不确定性问题时性能较差。为此设计了一种残差SDE-Net(ResSDE-Net)，该模型采用了改进的残差网络(ResNets)中的残差块，并应用于SDE-Net以获得一致稳定性和更高的性能；针对具有噪声或高丢失率的分布内数据，引入具有平移等变性的卷积条件神经过程 (ConvCNPs)进行数据修复，从而提高ResSDE-Net处理此类数据的性能。实验结果表明：ResSDE-Net在处理分布内和分布外的数据时获得了一致稳定的性能，并在丢失了70%像素的MNIST、CIFAR10及实拍的SVHN数据集上，仍然分别获得89.89%、65.22%和93.02%的平均准确率。

四旋翼无人机集群可以被用来进行区域侦察,以建立对环境与兴趣目标的认知。为四旋翼无人机集群提出一种分布式协同搜索算法和动态目标包围技术，以解决在未探测区域定位和监测目标中所遇到的挑战。为降低所提算法的复杂度，通过栅格划分方法将任务区域划分为2级栅格子区域。考虑到动态目标的随机性，设计一种数字信息素来引导多无人机对任务区域进行2次搜索，并以快速搜索到目标为奖励函数，通过滚动优化决策得到最优解作为无人机的输入。然后，基于一致性协议设计一种多无人机协同跟踪与围捕协议，以获取动态目标的实时信息。数个仿真结果与室外飞行实验验证了所提算法能够使四旋翼无人机对未知区域中动态目标进行有效搜索与动态监视。

上浆剂对高性能碳纤维（CF）表面的修饰作用及对其复合材料界面性能的调制作用至关重要。以湿法制备的宇航级T800碳纤维为研究对象，分析上浆前后纤维表面微结构、化学组成和化学反应特性的变化规律，并对其复合材料的宏微观界面性能进行表征评价。采用X射线光电子能谱（XPS）、差式扫描量热法（DSC）、傅里叶变换红外光谱（FTIR）等表征方法，分析上浆剂的反应性及其与环氧树脂（EP）、双马来酰亚胺树脂（BMI）的化学反应行为。结果表明：在树脂固化温度条件下上浆剂与纤维表面基团发生化学反应，使得纤维上浆剂提取量及纤维表面活性碳元素含量降低，并且上浆剂与EP、BMI工艺具有良好的化学反应性。经过高温处理后CF表面的上浆剂失活，CF/EP的界面剪切强度发生一定变化，CF/BMI的界面剪切强度下降13%。综上可见：具有化学活性的环氧类上浆剂可明显改善CF表面特性，进而对复合材料的界面性能产生影响，其中上浆剂与树脂体系的反应性对界面亦有影响。

六边形薄壁结构被广泛应用于吸能防护领域。为提升六边形薄壁管的吸能性能，对常规六边形薄壁管和内凹六边形薄壁管在横向压缩载荷作用下的变形模式和吸能性能进行对比研究。针对这2种六边形管分别建立考虑应变强化效应的理论模型，运用商业软件ABAQUS进行有限元分析。对比理论模型和有限元分析得到的六边形管变形模式及载荷-位移关系，理论结果和有限元结果具有良好的一致性。针对2种六边形管，分别设置不同的侧边倾斜角，探究不同六边形管在横向压缩载荷作用下的塑性变形行为和吸能性能。结果表明：内凹六边形管相比于对应的常规六边形管具备更优的吸能性能，内凹六边形管的冲程效率和总吸能分别为对应的常规六边形管的1.41~1.62倍和1.79~1.83倍。另外，内凹六边形管所需的横向安装空间更小。

在城市大型停车场的智慧建设研究中，目前主要集中于硬件的升级改造及简单的人机交互，存在数字模拟与物理对象脱节、大数据利用率低的问题。为此，提出依托数字孪生技术对停车场的全要素进行数字仿真和物理映射，搭建4层数字孪生停车场基本体系架构，包括停车场全要素物理实体、停车场信息物理融合、停车场数字孪生模型、停车场应用智能服务平台，通过实时的信息传输，实现物理空间、物理对象与数字模型、虚拟对象之间的虚实映射；通过数字孪生域的不断仿真迭代，实现对物理域的实时决策和仿真预测，为用户及管理员提供泊位分配、泊车诱导、风险评估等服务。在所搭建架构内，分析了停车场全要素孪生数字精准建模、短时泊位预测、泊位分配与交替停车、泊车诱导这4大关键技术的重要性及设计要求，并通过ThingJS、MATLAB等工具对地下停车场三维空间结构进行建模及对场内泊车诱导路径规划的仿真和可视化，初步验证了构建数字孪生停车场的可行性。

柔性机翼在气动载荷作用下产生较大变形，几何非线性因素不容忽视。利用机翼柔性特点，通常采用梁模型进行结构建模。从几何精确梁理论出发，结合Hamilton原理推导了几何非线性梁的动力学平衡方程。不同于经典的位移基有限元，采用梁广义应变作为插值变量，得到广义质量阵、广义阻尼阵、刚度阵及载荷列向量，建立非线性应变梁模型。结合Newmark数值算法和牛顿-拉夫森（Newdon-Raphson）迭代法建立了动力学方程求解算法。针对典型算例，开展静、动力学分析，并分别与有限元软件的仿真结果进行对比。结果表明：在相当计算精度下，所建模型收敛特性更好。为进一步验证所建模型在工程实际应用中的精度和有效性，开展针对典型大展弦比机翼的地面静力试验。试验表明：仿真结果与激光位移计和光纤传感设备测得的变形值具有较高的一致性，验证了所建模型具有较高精度。

针对现有安全帽检测算法难以检测小目标、密集目标等缺点，提出一种基于YOLOv5s的安全帽检测改进算法。采用DenseBlock模块来代替主干网络中的切片结构，提升网络的特征提取能力；在网络颈部检测层加入SE-Net通道注意力模块，引导模型更加关注小目标信息的通道特征，以提升对小目标的检测性能；对数据增强方式进行改进，丰富小尺度样本数据集；增加一个检测层以便能更好地学习密集目标的多级特征，从而提高模型应对复杂密集场景的能力。此外，构建一个面向密集目标及远距离小目标的安全帽检测数据集。实验结果表明：所提改进算法比原始YOLOv5s算法平均精确率（mAP@0.5）提升6.57%，比最新的YOLOX-L及PP-YOLOv2算法平均精确率分别提升1.05%与1.21%，在密集场景及小目标场景下具有较强的泛化能力。

为研究基于深度强化学习的平流层浮空器高度控制问题。建立平流层浮空器动力学模型，提出一种基于深度 Q 网络（DQN）算法的平流层浮空器高度控制方法，以平流层浮空器当前速度、位置、高度差作为智能体的观察状态，副气囊鼓风机开合时间作为智能体的输出动作，平流层浮空器非线性动力学模型与扰动风场作为智能体的学习环境。所提方法将平流层浮空器的高度控制问题转换为未知转移概率下连续状态、连续动作的强化学习过程，兼顾随机风场扰动与速度变化约束，实现稳定的变高度控制。仿真结果表明：考虑风场环境对浮空器影响下，DQN算法控制器可以很好的实现变高度的跟踪控制，最大稳态误差约为10 m，与传统比例积分微分（PID）控制器对比，其控制效果和鲁棒性更优。

针对空间非合作目标点云配准过程中目标残缺、机动过快等问题，对飞行时间深度(TOF)相机点云配准过程进行研究。利用相机可同时获取灰度与深度图的特点，提出一种基于霍夫变换的点云配准算法，在提供精确初始位姿的同时，也加速了最近点搜索过程。对TOF相机摄得灰度图进行边缘检测，利用边缘点以随机霍夫变换的方法拟合椭圆中心，使待配准点云与参考点云中心配准。随后检测图像几何特征，与对应参考点特征相配，提高初始位姿精度，既避免所提算法陷入局部最小，也可解决目标点云缺失无法配准的难题。在最近点搜索过程中，引入kd-tree改进算法，以$3\sigma $准则剔除单次k邻近的离群点，提高了相机动态性能。以某实拍卫星模型对所提算法进行仿真分析，成功验证了其对于残缺目标配准的可行性与鲁棒性。同时，在完整与残缺点云目标下，所提算法较于常规霍夫变换法相比分别提速955.3%和440.4%，且精度相当，具有较为广泛的应用前景。

针对大多竞争失效可靠性研究未考虑失效阈值随机性的情况，提出一种随机失效阈值影响下的竞争失效系统可靠性评价模型。分析冲击影响下退化过程中退化量及退化率的变化，并在此基础上考虑阈值随机性。讨论累积退化影响下的冲击过程，以系统所能承受的强度分布描述冲击失效阈值，并结合累积退化量的期望水平建立随时间变化的冲击失效阈值，从而明确描述了冲击失效阈值与退化过程之间的依赖关系，给出竞争失效过程的可靠性函数。以微电机系统为例进行对比及敏感性分析，验证了随机失效阈值的引入更能反映系统真实运行状态。

针对同族调制类型通信信号识别难度大、深度学习模型普遍存在泛化能力弱的问题，基于经典AdaBoost.M2算法，提出改进样本权重的AdaBoost.M2算法，用于解决大样本情况下学习率与加权后样本数据难以相适应的问题。改进后的新样本权重确保训练样本数据的数量级在加权后不变，并使算法更迅速地关注到难分类样本，提高了弱分类器综合性能，降低了加权投票模型中弱分类器重要性之间的差异。针对部分样本的统计特性易淹没于噪声中造成难分类问题，提出随机特征裁剪方法，使算法避免过度关注异常特征，降低了极难分类样本对AdaBoost.M2算法性能的负面影响，提升了算法的泛化能力，并以低信噪比数据进行实验验证。针对调制类型同族信号难分类的问题，选取同族调制类型的通信信号开展模型训练和测试。实验结果表明：相比于单一卷积长短时记忆全连接深度网络（CLDNN）算法，改进AdaBoost.M2算法对低信噪比PSK族类和QAM族类通信信号的测试集准确率分别提高了8.5%和11.25%，相比于直接集成CLDNN的经典AdaBoost.M2算法，测试集准确率分别提高了8.25%和6.5%。

固定极性Reed-Muller (FPRM)逻辑电路面积优化是当前集成电路设计领域的研究热点。但现有FPRM逻辑电路面积优化方法存在优化效率低和优化效果差等问题。FPRM逻辑电路面积优化属于组合优化问题，提出一种自适应混合人工蜂群(SMABC)算法。所提算法在引领蜂搜索阶段引入细菌觅食算法中的细菌趋化行为，使引领蜂向靠近优秀蜜源的方向搜索，提高了所提算法的收敛速度；对跟随蜂的选择概率进行改进使其依据种群的变化自适应改变，提高了所提算法的全局搜索能力；对侦查蜂的转换条件进行改进，增加了侦查蜂在进化过程中的扰动幅度；且在进化过程中引入精英保留策略以提高种群质量。此外，提出一种基于SMABC算法的FPRM逻辑电路面积优化方法，所提方法收敛速度最快且面积优化率最高为54.62%，平均面积优化率为15.33%。

现有的路径规划算法对路径规划过程中的路径安全性问题考虑较少，并且传统的近端策略优化(PPO)算法存在一定的方差适应性问题。为解决这些问题，提出一种融合进化策略思想和安全奖励函数的安全近端策略优化(Safe-PPO)算法，所提算法以安全优先进行路径规划。采用协方差自适应调整的进化策略( CMA-ES)的思想对PPO算法进行改进，并引入危险系数与动作因子来评估路径的安全性。使用二维栅格地图进行仿真实验，采用传统的PPO算法和Safe-PPO算法进行对比；采用六足机器人在搭建的场景中进行实物实验。仿真实验结果表明：所提算法在安全优先导向的路径规划方面具有合理性与可行性：在训练时Safe-PPO算法相比传统的PPO算法收敛速度提升了18%，获得的奖励提升了5.3%；在测试时采用融合危险系数与动作因子的方案能使机器人学会选择更加安全的道路而非直观上最快速的道路。实物实验结果表明：机器人可以在现实环境中选择更加安全的路径到达目标点。

针对在轨航天器执行机构故障诊断研究相对较少、姿态控制系统背景建模相对简单、算法自主性不强等问题，提出一种基于核主元分析（KPCA）的飞轮自主故障诊断方法。建立使用飞轮组的刚体航天器三轴稳定姿态控制系统；在力矩模式和转速模式下分别建立飞轮伺服系统，并给出飞轮常见故障及其模型；在上述模式下分别采集飞轮组输入输出的差值数据，进行同源扩维，通过改进特征向量归一化准则，优化了KPCA统计量法，并建立一种综合指标，通过比对该指标是否超限判断有无故障，减少对单一指标的主观侧重；在经典的贡献图法基础上进行溯源合并，计算综合贡献率，以此定位故障飞轮。仿真结果表明：所提方法能够实现航天器飞轮自主故障诊断，2种模式下，正确率较传统方法分别平均提高约40.94%、22.23%，适用于单点故障、多点故障、轻微故障等多种情况。

飞行试验集科学性、实践性、风险性、复杂性于一体，现有依据经验的飞行试验体系需求确定模式，其规范性和科学性较差。结合飞行试验特性，在美国DoDAF2.0的基础上，提出一种基于模型的飞行试验体系需求建模方法，将用户要求转换为体系的功能需求、任务需求和系统需求，并围绕这些体系需求确定需求建模框架。结合某A型民机飞机性能要求从功能需求视图、业务活动视图、业务系统视图等视角进行需求建模，验证所提方法的可行性。

针对无人机编队中控制器设计需要基于模型信息，以及无人机智能化程度低等问题，采用深度强化学习解决编队控制问题。针对编队控制问题设计对应强化学习要素，并设计基于深度强化学习对偶双重深度Q网络（D3QN）算法的编队控制器，同时提出一种优先选择策略与多层动作库结合的方法，加快算法收敛速度并使僚机最终能够保持到期望距离。通过仿真将设计的控制器与PID控制器、Backstepping控制器对比，验证D3QN控制器的有效性。仿真结果表明：该控制器可应用于无人机编队，提高僚机智能化程度，自主学习保持到期望距离，且控制器设计无需模型精确信息，为无人机编队智能化控制提供了依据与参考。

常温居里点陶瓷基正温度系数材料在常温段热控领域具有广阔应用前景，但其存在低温区电阻率过大的问题。基于此，以Ba_0.64Sr_0.36TiO₃为基体并采用固相烧结工艺，研制出低温区电阻率为800 Ω·cm的常温居里点PTC材料，分别利用实验和仿真手段对其温控性能进行研究。结果表明：在低温、低电压工况下，该材料可将受控体温度迅速维持在25.6 ℃附近，而其他加热元件控制温度均偏离常温。该材料热控响应时间少于其他加热元件的50%。在−5~5 ℃的周期性变化环境中，该材料控温波动幅度最小，只有2.1 ℃。在真实低温环境下，该材料能将受控体温度快速升至约22.3 ℃，在12 h内温度波动不到2 ℃，有效抑制了外界环境对热控过程的干扰。

非重叠视域摄像机网络行人目标跨视域跟踪是智能视觉监控的基本问题之一。针对基于外观一致性假设的行人跨视域跟踪方法对光照或衣着变化敏感的问题，提出一种融合基于2D骨架图的步态特征与时空约束的跨视域行人跟踪方法。从单视域局部轨迹提取骨架集合计算步态特征，建立跨视域目标跟踪问题的整数线性规划模型，模型参数由步态特征相似度和时空约束定义，利用对偶分解算法实现问题的分布式求解。通过步态特征与更加精细化的时空约束融合，显著提升了仅基于步态特征的跨视域跟踪算法对于光照和衣着变化的鲁棒性，克服了单独使用步态或时空特征时判别力较弱的问题。在公开数据集上的测试结果表明，所提方法跟踪准确，且对光照和衣着变化具有鲁棒性。

针对航迹密集情况下地球同步轨道（GEO）目标容易关联错误的问题，提出了一种基于雷达测距和测速二维判决的GEO目标实时关联算法。利用空间目标两行轨道根数（TLE）建立待关联初始库属目标集；根据空间目标轨道预报误差扩散规律设置粗关联门限，得到二次关联库属目标集；利用雷达测距和测速精度高的特点构建二次关联代价函数，根据归一化加权均方根误差最小原则得到关联结果。仿真结果表明：该算法在目标航迹密集的情况下取得了较好的关联效果，具有较高的关联正确率。

航空静止变流器(ASI)是机载电源系统的关键部分，为进一步提升ASI的工作效率和可靠性，在双输入双Buck逆变技术基础上提出一种高效高可靠性无环流ASI拓扑。该拓扑不仅能够四象限运行和部分功率单级传输，而且实现了所有工作模态下桥臂无环流运行。分析了拓扑的四象限运行工作模态、拓扑的等效数学模型等，研究了基于单极性层叠式双载波调制的无环流ASI主功率管的驱动方式。优化了调节器参数，拓展了变流器闭环控制系统的稳定裕度。开展了该拓扑与全桥逆变等拓扑的开关损耗、工作效率等方面的实验研究。结果表明：该拓扑及其控制方法正确可行，部分功率实现了单级传输，工作效率高，并且具有无桥臂直通风险、无需体二极管续流等优点，为高效高可靠性航空静止变流技术奠定了基础。

针对麻雀搜索算法(SSA)搜索精度不高、全局搜索能力不强、收敛速度慢和易于陷入局部最优等问题，提出了一种基于混合策略的麻雀搜索算法(HSSA)。采用改进的Circle混沌映射初始化种群，提高种群多样性；结合樽海鞘群算法改进发现者的搜索公式，提高算法迭代前期的全局搜索能力和范围；在加入者的搜索公式中引入自适应步长因子，提高算法的局部搜索能力和收敛速度；通过镜像选择机制，提升每次迭代后的个体质量，提高算法的寻优精度和寻优速度；在位置更新处加入模拟退火机制，帮助算法跳出局部最优。利用8种测试函数进行测试，结果表明，改进算法比SSA有更好的寻优性能。将改进前后算法与极限学习机结合进行实验，人体表面肌电信号数据集的分类预测精度从80.17%提高到90.87%，证实了改进算法的可行性和良好性能。

针对飞机在腐蚀环境下服役的寿命预测问题，开展了某型飞机机身壁板搭接结构的腐蚀-疲劳交替试验。基于试验结果和飞机结构寿命包线理论体系，建立了该型飞机机身壁板搭接结构在不同服役地区、不同飞行强度下的寿命包线，并基于寿命包线对其剩余寿命进行了预测。通过开展验证试验，将试验结果与计算结果进行对比，发现预测误差为17.4%。说明结构寿命包线是飞机典型搭接结构寿命预测的有力工具，其预测结果是飞机服役过程中检修周期及寿命管理的一项重要参考依据。