特种车由于其舱内空间狭窄、人员密集等特点，送风系统难以同时保证多乘、载员人体热舒适性要求，需要对特种车舱室送风系统进行合理布局和优化设计。针对某型特种车，建立其舱室简化三维模型。选取预计平均热感度、空气龄、加权温度及头足温差作为送风系统性能优劣的评判标准，结合计算流体动力学和多目标遗传算法，对送风系统布局和参数分别进行仿真优化设计。仿真结果表明，采用顶部左右条缝及脚部送风口可以有效改善乘、载员热舒适性，提高送风系统性能。进一步分析帕累托最优解，得出顶部送风口位置、送风角度和回风口位置的最优取值。本优化设计结果满足设计指标要求，为特种车送风系统设计、优化工作提供了新的思路。

针对大型结构振动测试传感布置优化问题，开发了集传感布置优化于一体的履带车辆振动测试系统。基于传感布置优化理论，提出一种惯性权值协同学习因子非线性动态调整粒子群优化算法；通过履带车辆有限元模态分析，获取节点不同阶模态振型值，依据模态置信准则开展履带车辆振动测试加速度传感布置优化计算；采用MATLAB和LabView混合编程搭建振动测试系统，开展履带车辆行进速度15 km/h的戈壁路、砂石路、铺面路以及起伏路4种典型路面谱激励下的车身振动测试试验。研究结果表明，试验测得的振动加速度最大值、最小值、均值以及均方根值与商用LabGenius振动测试软件结果基本一致，误差小于1%，验证了传感布置优化计算结果有效性及测试系统功能可行性，可为履带车辆振动测试传感优化及测试系统设计提供理论基础和实践指导。

旋转缝隙油道是重载车辆传动装置润滑系统的主要结构形式，传动系统高速旋转时，由于润滑油受到外力的作用，存在润滑油供油不足的风险，需要掌握传动装置润滑系统旋转缝隙油道内各主要参数对旋转缝隙油道通流特性的影响。为此建立旋转缝隙油道通流量的理论模型，探讨润滑系统旋转缝隙油道的润滑机理以及通流特性，分析油液温度、入口压力和旋转缝隙油道转速对润滑流场的影响规律，并利用传动装置旋转缝隙润滑油道试验台进行试验分析与结果验证。研究结果表明：随着转速的增加，靠近入口的3组径向圆管出口流量呈现小幅增加的趋势，而缝隙出口的流量随着转速增加显著减少；入口压力的增大使旋转缝隙油道各出口流量呈现增加的趋势，但缝隙出口流量增加更加显著；通过试验结果与理论计算结果进行对比，表明了车辆传动装置旋转缝隙油道通流量的理论计算模型的有效性，为传动装置润滑系统的精确供油设计提供理论依据。

针对高强化柴油机中的活塞在实机状况下热疲劳寿命难预测的问题，提出采用加速热疲劳方法的部件模拟试验寿命来预测活塞的实机寿命。基于临界面法，循环计算得到活塞在实机工作条件下和部件模拟条件下的仿真寿命结果，并运用活塞加速热疲劳试验数据对仿真的寿命数据进行验证，得到的寿命仿真计算值与试验值一致性较好，验证了临界面法的精确性；通过损伤等效分析，确定活塞实机标定工况下的寿命与台架寿命之间的关系；采用非线性拟合的方法，得到部件模拟条件试验条件下循环寿命与加载时间、最高温度之间的关联式。研究结果表明：在实机工况和部件模拟试验条件下，仿真计算得到活塞最先发生疲劳破坏的位置为喉口区域，说明二者的失效区域和失效特征具有一致性；在活塞喉口最高温度为408.6 ℃时，得到活塞实机标定工况下的寿命是部件模拟条件下的21.2倍；在活塞部件模拟条件下，最高温度相同时，活塞寿命随加热时间的减小而减小；加热时间相同时，活塞寿命随最高温度的增加而减小；根据拟合的关联式，得到活塞发生破坏时的活化能为61.5 kJ/mol。

驾驶员行为的不确定性为高级驾驶辅助系统的应用带来挑战。为更加准确预测驾驶员的换道行为，通过深入研究多层感知机(MLP)深度学习算法与支持向量机(SVM)算法，设计了MLP-SVM预测算法，应用于驾驶员换道行为预测。基于驾驶车辆信息和周围交通环境信息建立驾驶员换道行为预测模型，并采用公开实车驾驶数据集进行验证。研究结果表明，基于MLP-SVM的驾驶员换道行为预测模型，与分别基于MLP或SVM的驾驶员换道行为预测模型对比，取得的最高预测准确率为92.6%，可更早预测出换道行为，提前预测时间可达4.54 s。

为研究铪/四氟乙烯-六氟丙烯-偏氟乙烯共聚物(Hf/THV)活性材料的力学性能与点火反应特性，采用溶剂蒸发-热压烧结法制备不同配比的Hf/THV试件，并开展准静态压缩试验与基于分离式霍普金森压杆的动态加载试验。研究结果表明：Hf/THV在动态加载下发生瞬间断裂，导致断裂处温度急剧升高形成热点、引发点火反应；THV的应变软化影响Hf/THV的力学性能和失效模式，进而影响材料的点火反应；质量含量62%Hf的Hf/THV试件由于明显的应变软化而表现出较强的塑性变形能力，动态加载持续较长时间后才有极少部分发生断裂，导致反应延迟时间较长且非常微弱；质量含量88%Hf的Hf/THV试件强度较高且脆性较强，动态加载持续较短时间内便能发生大范围断裂，导致反应延迟时间短且比较剧烈，但氧化剂THV的减少导致反应不充分。

为提升导弹的制导性能，在比例导引的基础上，分别利用蒙特卡洛强化学习和Q-learning强化学习开展导航比的设计。采用蒙特卡洛强化学习的导航比设计方法，对导弹飞行过程进行粗略分段；利用Q-learning强化学习的导航比设计方法，用飞行时间、视线角速度、预计遭遇时间及目标特性等对制导环境进一步细分，根据环境和状态的变化，自适应地调整比例导引的导航比，以获得最佳的飞行制导策略。基于某型防空导弹，利用上述方法分别开展导航比设计，从全空域弹道库中随机抽取批量弹道进行仿真计算，并与传统经验设计进行对比分析。仿真结果表明，采用强化学习方法设计的导航比能够显著降低边界弹道的脱靶量，说明该设计方法能够切实提升导弹的制导拦截能力。

针对末制导阶段导弹以期望的终端落角攻击高机动目标的需求，将Super-twisting算法与自适应滑模扰动观测器相结合，提出一种满足终端落角约束的二阶滑模制导律。目标机动带来的干扰导致系统扰动的上界未知，将目标加速度视为系统扰动，设计自适应滑模扰动观测器对系统扰动进行在线估计，通过对观测器增益进行自适应调整，克服传统观测器选取增益时依赖扰动上界的缺陷。设计改进的Super-twisting算法作为制导律的趋近律，在降低抖振的同时使制导律可充分利用导弹的过载能力，从而提升系统的收敛速度，解决传统Super-twisting算法中系统状态远离平衡点时收敛速度慢的问题。基于李雅普诺夫稳定性理论，证明该制导系统能在有限时间内收敛。数学仿真结果表明：自适应滑模扰动观测器和所设计制导律有效，自适应滑模扰动观测器能够准确跟踪系统扰动，所设计的制导律能够满足期望的终端落角约束，且具有较高的命中精度，脱靶量小于0.2 m。

仿生偏振导航是一种利用天空光的偏振分布模式信息进行导航的方法，具有抗干扰性能好、误差不随时间积累等优点，受到了广泛的关注。但是其在图像采集过程中视野容易受到遮挡，导致图像信息丢失进而严重影响导航精度。针对上述问题，提出一种基于局部大气修复的偏振导航方法，建立基于图像相似块偏移量统计特性的修复模型。通过计算出天空中每一个图像块对应的偏移量直方图，得到每个像素点对应的偏移量，根据偏移量进行图像的修复。对修复后的天空图像进行处理，解算天空偏振分布模式，算出太阳方位角，实现导航的目的。仿真与实验结果表明：该算法能适应视野内部分遮挡环境，去除视野中的随机遮挡，恢复图像细节信息，部分遮挡条件下航向角误差降低至1°以内，比未修复前精度提高了约61%。

为准确预示反推式分离螺母各运动组件的分离行为，建立考虑多种火药燃烧、热散失、密封圈摩擦力、内部机构多阶段运动的数学模型。模型模拟得到的腔内压力等分离特性参量与实测值相吻合。与忽略热散失与密封圈摩擦力的模型预测结果相比，该模型对腔内压力等参量的预测结果更接近实测值，可避免腔内峰值压力33%、内套筒峰值速度47%的过预示。使用建立的模型分析装药量对分离特性的影响规律。分析结果表明：采用新模型可适当增加药盒装药量，大幅减少快燃速Al/KClO₄药量，有利于提高分离可靠性、降低分离冲击。

基于无人平台集群的分布式协同作战是未来战争的发展趋势，由此对智能集群无线自组网通信提出了快速响应的性能需求。针对现有无线自组网分布式多址接入机制在复杂多变战场环境与时断时续通信链路中存在的效率下降、无法满足快速响应需求的问题，提出基于分布式协同的编码域多址(DC-CMA)机制。DC-CMA机制以分布式无线自组网邻居节点信息维护与非正交多址技术为基础，设计高效的接入编码图样，通过降低图样稀疏性减少资源浪费，提高多址机制整体资源效率。数值仿真结果表明，在信道中断率相同时，与正交多址机制相比，DC-CMA机制可将信息交互周期缩短10%~50%，提升通信资源效率达5%~30%。利用无线自组网节点设备样机，模拟分布式协同任务数据进行端到端传输时延测试，得出DC-CMA机制相比于正交多址机制可降低平均传输时延超过30%，能够为提升无人平台集群分布式快速响应协同能力提供支撑。

面向复杂电磁环境下不依赖卫星的自主导航作战需求，研究一种多普勒雷达和合成孔径雷达(SAR)成像一体化设计技术。利用多普勒雷达完成高精度测速，测速精度优于0.2%，能实时精确地修正惯性制导的速度累积误差，提升导航精度。采用SAR成像技术通过景象匹配修正惯性制导的位置累积误差，从而实现高精度的完全自主导航。针对一体化技术引入的刚体平台对SAR成像精度的影响，利用惯性制导的瞬时高精度特性，对该平台下SAR成像进行实时补偿，并给出仿真结果。研究结果表明：经补偿后SAR图像方位向分辨率由6.01 m提升至2.88 m，聚焦深度由1.3 dB提升至-30 dB，满足景象匹配修正要求；该一体化技术同时兼顾测速和SAR成像精度，方法有效，满足自主导航作战需求。

为探究多传感器多目标被动跟踪场景下“鬼点”的形成机理，采用一种集合分析方法，将各角度测量定义为不同的点集，将目标点定义为点集的交，建立多传感多目标被动跟踪问题的数学建模，基于该模型分析得到三类典型跟踪场景下定位到“鬼点”所需几何条件。理论分析表明，传感器观测基线长度、分布特征以及传感器个数是影响“鬼点”生成概率的重要因素。设置3组仿真实验，进一步验证了上述因素对“鬼点”跟踪概率的实际影响。研究结果表明，在求解被动跟踪问题时，适当减小传感器观测基线长度、提高传感器网络相对目标团的空间布局复杂度以及增加传感器数目均能起到一定的抑制“鬼点”作用。

基于随机有限集的高斯混合概率假设密度（GM-PHD）滤波是处理多目标跟踪问题的一种有效方法。GM-PHD滤波器在密集杂波环境中会因估计误差过大而导致跟踪性能的下降，主要是因为没有充分考虑来自多目标量测的不确定性。为此，提出在考虑高斯分量权重的情况下，通过分量值改变协方差更新式，并通过引入标签，采用自适应阈值对高斯分量进行合并。理论分析和仿真结果表明：该方法在杂波环境下，目标最优次模式分配距离小，跟踪精度更高；目标数量的估计结果受杂波的影响更小，其估计值更接近真实的目标数量；通过具有不同杂波以及检测概率条件的跟踪场景，证明了该方法的目标数量估计精度和滤波性能明显好于传统算法。

针对磁场定位中2阶磁场梯度张量的理论尚不够完善的现状，提出基于磁偶极子的2阶磁 场梯度张量缩并方法。给出2阶磁场梯度张量的全局模量和局部模量计算公式，分析2阶磁场梯度张量的全局模量和局部模量及相关参数的三维空间分布规律，并给出相关参数k_H、k_Hxy和k_Hz的近似计算公式，比较1阶磁场梯度张量和2阶磁场梯度张量及其模量的分布规律及与距离的关系。计算结果表明：全局模量C_H及参数k_H值在0°≤≤90°时，随着增大而减小，在=0°时最大，在=90°时最小；局部模量C_Hxy和参数k_Hxy值在0°≤≤90°时，随先增加、后减少，当=35° 时最大，当=90°时最小；局部模量C_Hz和参数k_Hz随先减少、后增加，当=0°时最大，当=71°时最小；k_H、k_Hxy和k_Hz的拟合值与理论反演值高度吻合；在距离较近时，2阶磁场梯度张量及模量更敏感；在距离较远时，1阶磁场梯度张量及模量更敏感；在实际磁场定位的应用中，可结合1阶和2阶磁场梯度张量及全局模量进行使用。

为提高辐射源个体识别的准确率和可靠性，定义并研究孪生辐射源个体识别问题，提出基于蚁群特征选择并行分类集成学习的孪生辐射源个体识别方法。用皮尔森相关系数法确定不同分类器输出结果的分布矩阵的差异性，以基于蚁群特征选择的并行分类器中各子分类器分类准确率最高、差异性最大并使输入特征子集规模最小为目标建立设计模型，结合模型特点设计求解模型的蚁群算法。各子分类器根据其与所有子分类器的差异度和可靠度确定权重，差异度和可靠度越大，所占权重越大，根据不同权重子分类器预测结果的加权和进行最终决策。为验证方法的优越性，在原始电台采集信号、添加10 dB噪声、添加5 dB噪声3组数据下，将新方法和单一分类器、Adaboost算法及随机森林算法进行实验对比。研究结果表明，所提并行分类器设计模型分类准确率分别为88.70%、76.70%、64.80%，提高了特征的利用率和分类的准确性，优于其余3种方法。

针对单部弹载雷达在欺骗式假目标干扰的情况下存在视角单一、信息量少、难以有效抗干扰的问题，提出主被动异构弹载雷达组网抑制假目标干扰方法。该方法考虑了弹载雷达位置误差，在航迹起始阶段利用角度信息对主动和被动雷达导引头的量测量进行两两关联鉴别，从而剔除部分假目标，并使用关联成功的主动弹载雷达量测信息辅助被动雷达进行航迹起始；在航迹关联阶段，主动与被动弹载雷达分别对目标进行跟踪滤波，通过序贯航迹关联算法再次鉴别剩余假目标。仿真结果表明，该方法能够在保证较高的真实目标鉴别概率条件下对距离欺骗式假目标干扰进行有效抑制。

跨介质航行器是一种具备远程快速打击、重复出入水以及高效突防能力的新概念航行器，而其中涡轮发动机在跨介质航行器不同航行阶段的工作参数差别很大。为解决水下、空中及起飞工况下的空水共用涡轮机的气动设计，结合损失模型的方法提出一种空水共用涡轮机设计方法，通过数值仿真方法验证气动设计方法的合理性以及起飞工况的可行性。研究结果表明：在不同工况下，数值仿真结果与一维气动设计结果的相对误差均在2%以内；使用数值损失分解方法进一步分析了涡轮机的各部分损失，发现叶型损失为空水共用涡轮机的主要损失；水下工况时流场内存在激波和分离涡，部分进气度很小，损失较大；空中工况则流动更为均匀，损失较小；起飞工况时涡轮机工作在非设计点，此时主要依靠水下喷管做功，空中喷管则会产生负功率。该方法可为空水共用涡轮机的优化设计和试验提供参考。

针对目前大开口水下同步扫描激光引信存在空间利用率低和扇形盲区的问题，提出一种 小开口、5组扫描单元级联的设计方案，以实现透光窗口的小型化，提高水下激光引信的整体强度和空间利用率。针对该方案采用同步扫描多参数优化设计方法，得到小开口激光引信的最佳扫描频率、最佳脉冲频率与各扫描单元的通光时间。建立弹目在不同交会姿态下的回波能量分布模型，获得最小回波能量及其对应的弹目交会姿态。对典型弹目交会状态进行了计算模拟仿真。仿真结果表明：所提方案在提升可利用空间、解决扇形盲区的同时，满足了弹目在各种交会姿态下的探测需求，为水下同步扫描激光引信的设计提供了参考。

为提高高速水陆两栖车的航行稳定性，降低两栖车遭遇波浪时的纵倾幅度，区别于多推进器构型策略，设计具备航向保持和姿态调整功能的单矢量喷水推进器系统应用于模型两栖车。基于多参考系的动参考系方法处理旋转流域，采用SST k-ω模型计算矢量喷水推进器的输出推力。结合CFD计算的推力结果，联合Vortex仿真计算装配有矢量喷水推进器的两栖车的航行特性。通过开展拖拽水池两栖车强制自航减摇试验和自由自航航向保持试验，验证矢量喷水推进器的功能。仿真和试验结果表明：矢量喷水推进器在一定程度上抑制两栖车在航行时遭遇纵波时的纵摇幅度，两次减摇试验车体纵倾角标准差分别降低38%、23%；同时矢量喷水推进器可使两栖车在水上航行时保持航向稳定，航向保持试验中车体横向位移小于0.6 m。

针对充气自生长软体机器人现有主动方向控制方案对功能与精度难以兼顾的问题，通过对软甲亚纲海洋底栖动物腹节结构的模仿，提出非对称褶皱结构主动转向方案。通过在控制腔室内外侧布置非对称的褶皱结构，使控制腔室在充压时内外侧形成非对称的展开效果，从而形成长度差并实现对囊体转向的高精度可逆主动控制。在此基础上，完成对自生长软体机器人样机的制造。建立囊体褶皱宽度、褶皱间距等设计参数与转向半径、角度等性能关系的数学模型，并通过数值仿真与样机试验加以验证。研究结果表明：所提出的转向方案能够在保障囊体运动能力的前提下，有效驱动囊体实现大角度高精度的可逆方向控制，并具有较高的设计自由度；所建立的数学模型能够较为精确地对囊体运动性能进行预测；所设计自生长软体机器人可应用于未来城市作战中狭窄非通视空间的侦查和引导打击。

对大展弦比多段折叠翼的颤振特性进行研究，使用弯扭组合梁元模拟机翼弯曲和扭转两种变形形态，结合修正的气动片条理论，得到大展弦比机翼不同折叠姿态下的颤振速度和颤振频率数据。考虑到各段机翼折叠角的变化，基于有限元理论建立包含折叠角参数的结构动力学模型，并通过模态截断将其缩减并解耦。根据Theodorsen非定常气动力理论在频域内修正弯扭组合梁元上的气动升力和俯仰力矩，并基于V-g(V为机翼与未扰空气之间的相对速度，g为人工结构阻尼)法引入人工结构阻尼,对在不同折叠状态下的多段折叠翼进行颤振计算。研究结果表明：机翼结构的固有频率会随着折叠角的变化呈现非线性增长形态，而颤振速度和颤振频率随折叠角的变化规律基本相同，且外侧机翼折叠角的存在可有效提高机翼的颤振速度；当固定最外侧段机翼的折叠角时，机翼段数的增加对颤振速度的影响不明显。

通过傅里叶变换红外光谱仪、差示量热扫描仪、动态热机械分析仪、万能强力试验机及扫描电镜测试手段探究超高分子量聚乙烯（UHMWPE）纤维及UHMWPE纤维/氢化苯乙烯-丁二稀-苯乙烯嵌段共聚物（SEBS）复合材料的热氧老化机理，系统分析老化温度对UHMWPE纤维及其复合材料的结构和热性能、界面性能、机械强度和防弹性能的影响。研究结果表明：老化后的UHMWPE纤 维机械性能与热氧老化温度密切相关，经高温热氧老化后拉伸强度显著下降，但纤维结晶结构基本不变；UHMWPE纤维/SEBS复合材料在70 ℃和90 ℃热氧老化336 h后纤维与树脂界面已发生破坏；在90 ℃热氧老化672 h后，UHMWPE复合材料弯曲强度和弯曲模量分别下降了28%和49%；然而，在50 ℃、70 ℃及90 ℃下热氧老化1 344 h后，UHMWPE复合材料防1.1 g标准模拟破片的弹道极限速度v₅₀保持率均高于95%。

针对目前关于船用钛合金在低温和高应变率速率下的研究不足的问题，通过热处理获得3种组织的Ti6321钛合金，研究不同组织在温度-80~25 ℃、应变速率2 500 s^-1及3 500 s^-1左右的变形和断裂行为。采用低温分离式霍普金森压杆实验装置进行加载，通过光学显微镜和扫描电子显微镜等表征方法，对其微观组织演化进行观察分析。研究结果表明：随着温度的降低，Ti6321钛合金强度增加，塑性减小；在室温下，双态组织具有较好的强塑性匹配；随着温度的降低，等轴组织具有较高的强度和较好的低温塑性变形能力，表现出良好的低温动态压缩性能。断裂机制研究表明等轴组织和双态组织表现出典型的韧性断裂特征；魏氏组织断口出现高低不平的解理面，表现出明显的脆性断裂倾向。

针对现有基于深度卷积神经网络的故障诊断方法只考虑对信息局部特征的提取、忽视全局信息的不足，将可以把握全局信息的注意力机制融入卷积层，使得注意力机制参数和卷积层参数参与网络的训练，提出一种注意力增强卷积神经网络的机械故障诊断方法。通过经验模态分解、变分模态分解和小波包分解的方法提取滚动轴承振动信号的高维特征模量；将特征模量组成多通道样本输入到注意力增强卷积神经网络中进行训练，利用网络对特征模量自适应地融合和选择，从而挖掘特征模量的隐式特征；使用Softmax分类器进行分类识别；通过训练好的网络对高转速下的滚动轴承进行故障诊断；利用不同信噪比的信号对所提方法进行测试，以验证网络的泛化能力和故障诊断效果。实验结果表明：该方法能准确、有效地对航空发动机滚动轴承不同故障的损伤程度进行分类识别。

针对传统离散粒子群优化（PSO）算法仅能搜索多值属性系统（MVAS）最小完备测试集的问题，通过重塑离散PSO算法，提出一种测试序列寻优算法—PSO-测试(TS)算法。在多值D矩阵和五元组的基础上，公式化处理MVAS的诊断策略。重塑离散粒子群的过程，将离散PSO算法与MVAS的故障诊断策略融合。设置PSO-TS算法的自身认知和社会知识阶段的计算规则，并通过引入交换序提升PSO-TS算法中粒子的多样性。采用实例和随机仿真实验验证PSO-TS算法。研究结果表明：与MV-Rollout和MV-IG算法相比，PSO-TS算法的期望测试费用少，能够获得较优的诊断策略，但是运行时间较长。

为促进电解磨削加工技术的研究和应用，对其加工原理和分类进行了系统阐述，并从工艺性能、材料去除机理、加工仿真、工艺优化和工程应用、新型复合电解磨削技术等方面对电解磨削国内外研究现状进行总结。针对当前研究中存在的问题，从加工机理、加工仿真、工艺参数优化、专用加工设备研制、加工方式以及新型复合电解磨削等方面对电解磨削未来的研究进行展望。该研究为电解磨削加工理论和工程应用，尤其是新型复合电解磨削加工技术的研究思路提供了理论借鉴和技术参考。