研究钢纤维混凝土劈裂破坏的细观损伤机制，对在役钢纤维混凝土结构的健康检测具有重要意义。通过多通道声发射系统，采集混凝土和钢纤维混凝土试件(钢纤维含量分别为15和45 kg/m3)劈裂破坏过程中的声发射信号，并结合主成分分析法和k-means聚类算法，对混凝土和钢纤维混凝土的损伤特征进行分析。结果表明，钢纤维的加入抑制了混凝土中裂纹扩展，有效地改善了混凝土的峰后韧性；声发射计数和能量参数变化特征反映了钢纤维混凝土试件宏观变形、破坏的细观损伤演化过程。最后，识别出了钢纤维混凝土中砂浆基体开裂和钢纤维拉拔的两种损伤机制。与砂浆基体开裂相比，钢纤维拉拔产生的声发射信号具有计数高、幅值高、能量强和持续时间长的特征。

我国沿海台风多发地区的低矮建筑围护结构风灾损失值得关注。基于台风过程研究了低矮建筑围护结构在风致内外压、飞掷物冲击、结构抗力等多因素影响下的易损性。针对典型低矮建筑场景建立了飞掷物冲击概率模型，可以有效考虑风向、风速、建筑高度和间距，以及飞掷物起飞位置等实际因素。研究结果表明：低矮建筑围护结构的台风风灾易损性分析中有必要考虑台风过程，极值风速相似的台风也可能造成较大差别的建筑损伤极值；建筑损伤极值发生时刻一般滞后于极值风速时刻，损伤极值的持续时间与台风时长有关。研究中建立的飞掷物冲击概率模型相较于传统模型对我国沿海地区典型低矮建筑场景更为适用。

由于光热发电定日镜所处环境恶劣风速较大，强风不仅影响定日镜聚光效率，还会对定日镜造成破坏。为此，本项目组设计了一款用于定日镜的动力吸振器。本文将从磁场强度、质量比，结构尺寸三个方面对其进行优化设计，提高其移频范围与吸振效果。首先建立吸振器-定日镜系统数学模型，确定吸振器最优参数进行结构设计，然后对吸振器模型进行磁路、热力学以及动力学仿真，分析其参数合理性，最后通过实验检验结构有效性。仿真结果表明，优化后吸振器磁场强度、温度满足实际使用需求，系统预期移频范围为3.97Hz，吸振效果为29.38%。实验结果表明结构优化有效，实验与仿真结果基本一致。当励磁电流增大至6A，系统移频范围为3.813Hz，相比优化前提高了240.45%；在8.67Hz激励下，随着电流增加，定日镜振幅逐步下降，在1.8A~2.4A范围内，吸振效果可达到15.90%，相比优化前提高了32.50%。本文研究结果可为定日镜风致振动吸振器设计提供参考。

惯容是一种新型的力学元件，其常与弹簧元件和阻尼元件相互连接后形成惯容式阻尼器，以协同发挥耗能减振作用。在工程结构的振动控制中，惯容式阻尼器（如调谐惯性阻尼器（tuned inerter damper, TID）和调谐黏滞质量阻尼器（tuned viscous mass damper，TVMD））往往比传统的粘滞阻尼器具有更出色的减振性能。为了探究TID和TVMD这两种惯容式阻尼器的减振机理及优点，本文基于简化的单自由度减振结构，利用动力学理论推导了两种惯容式阻尼器在动力条件下为结构提供的附加等效刚度系数和阻尼系数的表达式。通过对这些表达式的分析研究，得出了惯容式阻尼器提供附加正负刚度和产生耗能增效机制的显式条件。此外，本文还基于滞回曲线展现了惯容元件的负刚度特性，并说明了在耗能增效机制下，阻尼器内部惯容元件和弹簧元件对粘滞阻尼元件两端响应的放大作用，从而直观解释了惯容式阻尼器的减振优势。

在实际工业生产中，工况的不同会导致数据分布差异，这使得不同工作条件下的轴承故障诊断成为一个挑战。针对上述问题，提出了一种基于多对抗和平衡分布自适应的故障诊断方法。首先，通过改进的残差网络直接从原始振动信号中提取域不变特征，提高特征提取效率的同时保留了丰富的故障特征信息。其次，提出了关联对齐与多对抗域自适应相结合的域自适应方法，同时对齐源域和目标域的边缘分布和条件分布以最小化域间数据分布差异。再次，对平衡分布自适应方法进行改进，设计了一种平衡因子为自适应过程中的边缘分布和条件分布分配权重，增强跨域故障诊断效果。最后，通过公开轴承故障数据集验证所提方法的有效性，实验结果表明，相较于流行的域自适应方法，所提方法具有更高的故障诊断精度，在不同工作条件下轴承的故障诊断任务中具有实际的应用价值。

结合理论计算、有限元仿真和实验测量，研究了基于声学黑洞的声学迷宫结构的优化设计方法，给出了具有5.01和7.75个倍频程的小尺寸、宽频吸声结构。首先，基于传递矩阵法，建立声学黑洞的数学模型，计算声学黑洞的反射系数，并将理论计算结果与有限元仿真结果进行对比。然后，基于声学黑洞的导纳变化规律，设计单、双旁支管声学迷宫结构，通过优化设计，实现迷宫结构和声学黑洞导纳的匹配。最后，基于声学迷宫结构导纳的匹配结果，应用模拟退火算法构造优化模型，获得了宽频吸声的小尺寸声学迷宫结构，并打印3D样件进行实验验证。研究结果表明：应用双旁支管声学迷宫代替声学黑洞管道中的环腔，经优化设计，旁支管迷宫和声学黑洞的导纳可以实现完美匹配，并可以在保持吸声性能不变的前提下，实现结构的小尺寸设计，优化后的结构有效吸声带宽是优化前的13.36倍，倍频程是优化前的3.64倍。

谐波减速器是一种依赖柔性构件的可控变形的传动机构，其主要部件长期受持续变化的交变应力影响，故障风险显著高于常规传动机构。谐波减速器部件的故障位置、运动关系及承载区的时变特性会导致其故障特征频率呈现出区间分布及周期性变化的特点。同时谐波减速器依靠多个旋转部件在狭小空间内的紧密配合实现传动，单一故障的横向传播会导致多种故障特征同时出现，增加了故障定位难度。提出了一种等效方法，通过将柔性轴承在连续瞬态下的运动关系等效为常规轴承的方式明确了柔性轴承故障特征频率的时变规律。给出了刚轮、柔轮、柔性轴承及交叉滚子轴承典型故障特征频率的计算方法。开展了谐波减速器故障模拟试验，基于试验数据对谐波减速器故障特征频率的理论计算结果进行了验证，给出了多种故障模式下的时、频域故障特征。结果表明,试验实测值与理论分析结果相符，利用给出的故障特征分析方法可以获取准确的谐波减速器故障特征频率。

针对单一振动信号包含故障信息易被隐藏以及单一深度学习模型诊断能力不强导致轴承故障诊断精度低的问题，提出了一种基于多域信息融合的深度学习故障诊断方法。利用变分模态分解方法（variational mode decomposition，VMD）将原始振动信号分解为多个IMF分量，同时对每个IMF分量进行快速傅里叶变换（fast Fourier transformation，FFT）转化为频域样本；然后将多个IMF分量和其对应频域样本分别输入至多个深度度量学习(deep metric learning，DML)模型和深度置信网络(deep belief network，DBN)模型分别进行初步诊断分析，并利用简单软投票法对这些初步诊断结果进行融合从而获取最终诊断结果。最后通过对不同轴承故障的诊断试验分析，结果表明本文提出的方法不仅具有较好的诊断效果，而且诊断性能分别优于基于时域和基于频域的信息融合诊断方法。

传统的力修正迭代混合试验方法采用了固定的模型进行恢复力修正，存在模型不够精准导致迭代轮次增加的问题。针对该问题，提出基于自适应模型的力修正迭代混合试验方法。该方法采用迭代所有轮次的恢复力修正值与每轮迭代物理子结构的真实恢复力搭建自适应模型进行迭代恢复力修正，提高了迭代收敛速度与迭代收敛精度。以单层框架黏滞阻尼器减震结构为例，分析了不同的权重分配系数与初始模型参数对于迭代收敛速度和收敛精度的影响；通过对不同自振周期的结构分别验证，分析结构自振周期对该方法的影响。结果表明：不同的权重分配系数和模型参数对迭代收敛速度与迭代收敛精度有较大影响；在权重分配系数为0.025，初始模型参数为0.80时，迭代收敛速度和收敛精度远高于传统的力修正迭代混合试验方法；基于自适应模型的力修正迭代混合试验方法在不同的单层框架结构迭代收敛速度与迭代收敛精度远优于传统的力修正迭代混合试验方法，对于自振周期小于1.0 s的结构，该方法优势更明显。

串联式工业机器人（以下简称机器人）刚度低，铣削加工过程极易由于工艺参数或机器人位姿选取不当产生颤振，颤振会降低工件表面质量、损坏机器人装备。针对机器人铣削加工颤振稳定性预测问题，通过构建机器人刚度模型的方式研究了机器人末端刚度随空间位姿的变化规律；阐明了主轴系统速度效应对刀尖动力学特性的影响规律，采用数据拟合的方法建立了主轴转速与刀尖固有频率之间的映射函数；构建了综合考虑机器人-主轴系统耦合效应的铣削动力学模型，采用锤击试验方法获得机器人铣削系统刀尖的阻尼比与模态质量，得到了包含不同影响因素的机器人铣削加工稳定性叶瓣图，揭示了机器人-主轴系统耦合作用下铣削颤振稳定性的动态变化规律，进行了试验验证。结果表明，与现有模型相比，考虑机器人-主轴系统耦合效应构建的稳定性叶瓣图更加符合实际铣削状态，可有效提升机器人铣削颤振的预测准确率。

针对传统卷积神经网络故障诊断方法提取特征不丰富，容易丢失故障敏感信息，且在单一尺度处理方法限制实际复杂工况下故障特性的深度挖掘问题，提出了注意力机制的多尺度卷积神经网络（Multi-scale Convolutional Neural Network，MSCNN）和双向长短期记忆网络（Bi-directional Long Short-Term Memory，BiLSTM）融合的迁移学习故障诊断方法。该方法首先应用不同尺寸池化层和卷积核捕获振动信号的多尺度特征；然后引入多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention，MHSA）自动地给予特征序列中的不同部分不同的权重，进一步加强特征表示的能力；其次利用BiLSTM结构引入双向性质提取特征前后之间的内部关系实现信息的逐层传递；最后利用多核最大均值差异（Maximum-Kernel Mean Discrepancy，MK-MMD）减小源域和目标域在预训练模型中各层上的概率分布差异并利用少量标记的目标域数据再对模型进行训练。实验结果表明，所提方法在JNU、PU公开轴承数据集上平均准确率分别为98.43%和97.66%，该方法在重庆长江轴承股份有限公司自制的轴承故障数据集（CME）上也表现出了极高的准确率和较快的收敛速度，为有效诊断振动旋转部件故障提供了实际依据。

针对不规则地形地震动放大效应的相关规定均是以孤立地形为对象，但山区地形常以群山形式存在，相邻地形会影响地震波传播，从而改变地表运动规律。因此研究非孤立地形的地震动放大效应对山区建筑的抗震设计及提升震后灾害评估准确性具有重要意义。本文首先阐述了在泸定6.8级地震中磨西台地不利地段发生的典型地形放大效应。随后利用仿真手段深入探索了复杂区域地形（山脊、峡谷）对台地地震动放大系数的影响。从放大系数空间分布、加速度傅里叶谱及幅值比的角度进行量化研究，并通过大量变参分析获得复杂区域地形对台地表面的运动规律。结果表明，在某些情况下《抗规》低估了台地地形效应，放大系数建议值难以保证结构“大震不倒”，需进行调整和细化。此外，相邻山脊和峡谷对台地表面均有明显影响，不应被忽略，因此建议相关规范增加调整系数来考虑相邻地形之间相互影响。

弹性梁系统作为一种基本工程单元，被广泛应用于建筑、航天航空、海洋工程等领域，控制弹性梁系统的振动水平具有重要工程意义。为揭示双耦合非线性振子（double coupling nonlinear oscillator, DCNO）在双梁系统振动控制中的潜在应用，建立了含 DCNO的双梁系统动力学行为预报分析模型，并采用拉格朗日法预报双梁系统的动力学行为。在确保数值结果正确的基础上，研究了 DCNO的典型工作模式，探讨了 DCNO参数对双梁系统动力学行为的影响规律。研究结果表明， DCNO的引入能够有效实现双梁系统各子结构的同步振动控制。一方面，当 DCNO处于多频线性/非线性振动控制模式时，双梁系统各子梁主共振区处的振动均得到了有效抑制，且多频非线性振动控制模式激发了双梁系统的复杂振动响应，使得弹性梁与DCNO之间出现振动能量时域单向传递现象；另一方面，根据振动控制的需求，DCNO的工作模式及振动控制效果可通过调控其核心控制参数实现，设定合适的DCNO核心控制参数有利于增强DCNO对双梁系统主共振区的振动控制效果。

现行隔声评价标准中交通噪声频谱修正量参考的是上世纪八十年代北欧测量得到的交通噪声数据。为了研究Ctr修正量是否适用于评价建筑外窗对新时代城市道路交通噪声的隔声性能，本文对多种城市交通道路进行噪声监测，根据测量结果提出一组新的交通噪声频谱修正曲线CA，计算11种常见外窗构造在不同频率范围内的计权隔声量，并对比分析不同频谱修正量声压级频谱的差异性。结果表明：不同城市道路交通噪声频谱都具有低频声压级高、中频平稳、高频下降的相似特点；当今的城市道路交通噪声低频能量远低于Ctr所参考的频谱，其能量频谱分布更接近于C100-3150；对比分析11组外窗的交通噪声频谱修正量CA与现行标准的频谱修正量的差异，CA均落于C和Ctr参考频谱之间的范围内; CA与C、Ctr参考频谱的相关系数R2的值均>0.9且高于C与Ctr的相关性，因此CA对城市道路交通噪声频谱修正具有更好的适用性与代表性，研究结果可为临街住宅的隔声降噪工程提供数据参考。

为研究近岸水下钻孔爆破能量波传播规律，评估地震波、水击波协同作用下水库大坝的毁伤效应及地震波对库岸基坑的毁伤效应，以桂林市第二水源工程-引水工程取水口水下钻孔爆破工程为背景，采用全耦合拉格朗日-欧拉算法开展近岸水下钻孔爆破数值模拟研究，分析爆破能量波传播形态变化及衰减规律、水库大坝及库岸基坑动力响应特征。研究结果表明：1）现场测试水击波峰值压力随距离比例药量（Q1/3/R）的衰减特征、大坝振动速度时程曲线及峰值振动速度变化规律与数值模拟的结果具有较高的吻合性，且现场测试和数值模拟得到的水击波峰值压力衰减特征均与Cole经验公式有较高的拟合性，验证了水下钻孔爆破数值模拟模型的可靠性。2）基于水击波在水库库水、地震波在水库库底岩体中传播衰减特征的直观分析结果，将爆破能量波传播过程划分为三个阶段：爆炸阶段、扩散阶段及衰减阶段；爆破能量波传播引起介质振动速度v=0.1cm/s的地震波、水击波的影响范围依次为270m、206.28m，均未传播至水库大坝坝脚。3）水击波峰值压力随爆心距、深度增加衰减显著，基于爆破相似类比法建立了同时考虑爆心距与水下深度的双因素水击波峰值压力经验计算公式，可用于可靠预测水域中任意位置的水击波峰值压力。4）爆破能量波在水库大坝中传播引起芯墙与坝体产生明显的动力响应，坝体迎爆面底部区域振动响应较为显著且坝脚区域产生损伤；坝体迎爆面坝底监测点峰值振动速度仅为0.17cm/s，小于规范规定限值2.5cm/s，初步判断水库大坝处于安全稳定状态；坝体迎爆面坝脚区域最大损伤比仅为25%，为确保大坝绝对安全，需要考虑对水库大坝采取适当的隔振及防护措施。5）爆破地震波在库岸岩体中传播，引起库岸基坑迎爆面、基坑坑底及坑侧、基坑背爆面依次出现动力响应，迎爆面库岸基坑坑顶的峰值应力与峰值振动速度最大，近距离大药量爆破会对库岸基坑的安全稳定造成不利影响，需要对库岸基坑采取严格的加固和隔振措施。研究成果也可为类似工程爆破施工能量波传播规律分析和不利影响评估提供参考。

为带状弹簧以卷绕伸展的形式应用于空间可展结构时，常出现松脱问题。提出了一种多根带状弹簧卷绕松脱模型：将松脱后的卷绕段分为外部阿基米德螺线状的膨胀区与内部半圆弧状的过渡区，建立应变能解析模型。根据最小势能原理求解了稳定松脱内径与稳定松脱形态，推导了临界中心体半径、稳定端部力与临界端部力。用ABAQUS软件建立多根带状弹簧卷绕松脱的有限元模型，将稳定松脱内径、稳定松脱形态、临界中心体半径与临界端部力的数值分析结果与理论模型计算结果进行比较，并通过试验验证了稳定松脱形态与稳定松脱内径，证明了理论模型的准确性。

非线性气弹系统在平稳风速下呈现极限振荡环的振动特性，在风扰下呈现无序、非线性和随机的振动特性。本文提出了一种基于输出反馈的分数阶自适应控制器(FDAC)，用于风速扰动下非线性气弹系统的振动控制。首先，本文基于分数阶微积分和直接自适应控制理论设计了分数阶自适应振动控制器。其次，理论推导了合适的分数阶参数范围，理论分析了FDAC比整数阶自适应控制器(DAC)在气弹控制和抗扰控制方面更具优越性，并利用Kalman-Yacubovich定理证明了控制系统的稳定性。本文通过仿真试验,说明了FDAC能够在大范围、随机强风扰动下显著提高非线性气弹系统的振动控制和抗扰控制性能，试验结果验证了理论推导。

旋翼作为无人机噪声的重要来源，降低其气动噪声对于提高公众对无人机的接受度具有重要意义。鉴此，提出一种具有波浪形桨尖构造的旋翼设计方案，该方案仅在旋翼桨尖处以特定波浪线型为导线进行放样设计，同时耦合波浪形前缘、波浪形尾缘和波浪表面结构三种特征，该方案可在降低噪声的同时，最大程度保留旋翼气动性能。随后通过CFD仿真以及实验研究分析波浪形桨尖构造对旋翼气动性能以及气动噪声的影响，揭示其降噪机理，并开展波浪形桨尖参数优化设计。仿真和实验结果表明，具有波浪形桨尖构造的旋翼仍然具有较好的气动性能；在声学性能方面，波浪形桨尖构造降低了旋翼中高频范围内的宽带噪声，其中波形参数N=8的旋翼降噪效果最好，并在旋翼下洗流附近降噪显著，总声压级较Base旋翼下降1.5~4 dB。

车轮多边形和钢轨波磨作为高速铁路典型轮轨周期性磨耗均会加剧轮轨振动，影响行车安全。为探究极端条件下当车轮多边形和钢轨波磨共存时的相互作用：首先，考虑高速铁路典型轮轨周期性磨耗建立了轮轨系统的有限元模型，探究了具有频率相关性的轮轨周期性磨耗竞争机制;然后，对比研究了具有频率相关性的轮轨周期性磨耗同/异相位接触时的轮轨摩擦耦合振动特性;最后，研究了具有频率无关性的轮轨周期性磨耗相互作用时的轮轨摩擦耦合振动特性。研究发现：在具有频率相关性的车轮多边形和钢轨波磨共存时的极端条件下轮轨系统最不稳定；具有频率相关性的轮轨周期性磨耗处于同相位时会加剧轮轨系统的不稳定，且同/异相位之间轮轨摩擦耦合振动的差距会随着波深的增加而增大；具有频率无关性的轮轨周期性磨耗的振动频率越接近对轮轨系统稳定性的影响越大。

钢管混凝土结构具有良好的力学与抗震性能，已被广泛应用于超高层建筑与大跨度桥梁的建设中。然而随着服役时长增加，钢管与核心混凝土之间形成的脱粘缺陷会对建筑的服役性能产生不利影响。本文提出了超声相控阵法与叩诊法对钢管混凝土脱粘缺陷进行半定量检测，并开发了相应的检测装置。对于超声相控阵法，采用全聚焦成像对超声全矩阵捕获数据进行成像，并提取钢管-混凝土界面反射的幅值，通过反射系数曲线评估钢管混凝土脱粘缺陷的严重程度。对于叩诊法，基于敲击而产生的两种不同结构振动模态，采用小波变换分析回声数据中的能量分布，并采用振动模态能量比检测脱粘缺陷是否存在。所提的两种方法成功应用于深圳赛格大厦异常晃动事件后的结构安全评估中，对赛格大厦钢管混凝土外框柱的脱粘缺陷进行了全面检测，并计算了综合脱粘率。检测结果表明，赛格大厦钢管混凝土外框柱整体脱粘率约为50%，脱粘情况严重。通过两种方法检测结果的对比分析，结果表明：超声相控阵法与叩诊法均可对钢管混凝土中的脱粘缺陷进行半定量检测；两者相比，叩诊法具有更高的检测效率，而超声相控阵法具有更高的检测分辨率与检测精度。

输电线路长期承受风荷载、导线振动、舞动等动力荷载作用，导致螺栓预紧力损失甚至发生松脱，严重影响输电塔及线路安全。铁塔连接节点通常采用螺栓连接，螺栓承担剪力及横向振动荷载。然而，相关规范仅规定螺栓的紧固扭矩达到紧固及防松的目的，影响防松特性的其他因素往往被忽略，可能影响螺栓的长期紧固状态及日常运行维护。首先，对输电杆塔常用6.8级M16粗制高强螺栓开展横向振动试验，研究了不同频率、振幅和扭矩对螺栓预紧力及防松特性的影响；然后，开展横向振动荷载下螺栓防松特性的模拟分析，并与试验结果及规范规定进行对比验证；最后，考察了横向振动状态下螺栓变形和螺纹区应力，以及不同初始预紧力下螺栓松动规律。研究结果表明：预紧力下降曲线分为快速下降和平稳下降两个阶段，当横向振动频率越小，振幅越大，扭矩越小时，螺栓越容易发生松脱；横向振动荷载下，螺纹区应力分布不均匀，整体呈倒梯形分布；螺纹应力分布由螺杆段向自由端逐渐降低，最大应力点从中间位置移至两侧；预紧力越高防松性能越好。因此，可知规范规定的扭矩法所对应的预紧力较低，建议使用预紧力控制，取0.5倍~0.6倍屈服紧固轴力。

电磁作动器作为振动主动控制的核心部件，设计一款基于Halbach磁极阵列的新型安培力式电磁作动器，具有高力密度和低输出力波动率的特点。分析电磁作动器的多物理场耦合关系，建立电磁场-能耗场耦合优化模型，其中能耗场采用神经网络代理模型建模方法以提升计算效率；采用NSGA-II优化算法开展多目标优化设计，结合熵权逼近理想解排序法获取最佳设计参数组合。试制电磁作动器样机并开展试验分析，结果表明：电磁作动器在30-250Hz频段内，力常数可达20N/A，非线性度小于10%；在250Hz峰值正弦激励电流8A时作动器能耗为105.20w，具有力衰减率低、线性度良好和低功耗的优势。

为弥补以往学者理论中的缺陷，文章提出修正后的地震下结构响应实时预测理论和方法，并改进了先前建立的神经网络模型的缺陷。对利用神经网络进行地震作用下结构响应实时预测的有效性进行了论证，指出了以往理论中存在的遗漏。论文着重阐述了在实际应用中面临的问题，包括训练集预处理和训练后模型应用方法等。在修正理论不足的基础上，文章深入探讨了利用训练后模型进行结构响应预测的方法，提供了可实际应用的地震作用下结构实时响应预测方法。对数据集的预处理方法进行了改进，确保在模型预测时不会发生误差的爆发式累积。为提高结构响应预测的精度和效率，文章引入了一种EraquseqNet模型，基于编解码器神经网络模型、双向神经网络模块和注意力机制。相较于其他神经网络方法，文章利用注意力机制解决了信息冗余导致精度下降的问题，并通过双向神经网络模块解决了长时间地震作用下响应预测精度迅速下降的难题。

磁流变弹性体（MRE）隔震支座竖向承载力低，竖向荷载对支座力学性能影响显著，限制了MRE支座的工程应用。通过增设竖向连杆承担竖向荷载，永磁铁提供恒定磁场，研发了MRE片与钢板交替叠合、剪切刚度双向可调的隔震支座。采用有限元方法分析了MRE片厚度、永磁铁厚度和永磁铁放置位置等对支座磁路的影响，设计制作了芯体直径为60mm，由26片MRE和25片钢板组成的MRE叠层隔震支座。开展了不同频率、振幅、电流大小和配重下支座力学性能试验，基于试验结果，采用粒子群算法对支座的Bouc-Wen模型进行参数识别，建立了支座的Bouc-Wen模型。结果表明，所设计的MRE支座竖向承载力高，力学性能稳定，Bouc-Wen模型可以准确的描述支座的滞回特性，拟合数据与试验结果吻合较好。

飞机、船舶中精密光学仪器对振动环境要求日趋严格，基于Stewart平台的主动控制方法受到广泛关注。该研究首先调研了国内外Stewart主动隔振平台应用研究的发展历程，总结了有效载荷(Kg)、主动带宽(Hz)、最大振幅衰减(dB)等主要性能指标；其次，从Stewart主动隔振平台的关键技术，包括Stewart平台构型、各向同性优化与动态稳定性、耦合因素及解耦方法、动力学建模方法、智能材料驱动器的非线性及迟滞现象、主动控制算法进行了详细的概述，讨论了关键技术对主要性能指标的改进效果，指出了尚待解决的问题；并概述在复杂、时变振动环境中，多通道耦合自适应算法对Stewart隔振平台振动控制的优势。最后对Stewart主动隔振平台在精密光学仪器中的进一步发展进行了展望。

针对小样本强噪声环境下，传统深度学习模型抗噪性差，模型训练不充分等问题，提出一种基于自适应最大二阶循环平稳盲解卷积(Adaptive Maximum Second -order Cyclostationarity Blind Deconvolution, ACYCBD)结合马尔可夫变迁场(Markov Transition Field, MTF)与MobileViT的滚动轴承故障诊断方法。首先，通过参数自适应的CYCBD算法增强强噪声背景下轴承故障的冲击信号，降低强背景噪声的影响，然后，采用MTF将预处理后的一维轴承振动信号转变为具有时间关联性的二维特征图像，最后将MTF图像输入MobileViT网络中进行训练，得到故障诊断结果，运用东南大学齿轮箱数据集和沈阳工业大学实验室滚动轴承数据集验证所提方法在小样本强噪声条件下的故障识别准确率，结果表明，在小样本强噪声条件下，ACYCBD处理后的数据，训练的模型具有更高的准确率，相较于其他数据预处理方法最大相关峭度解卷积、VMD、集合经验模态分解准确率分别提高了1.73、1.99、2.2个百分点，利用MTF进行模态转换后相较于格拉姆角场、连续小波变换、RP准确率分别高出了2.59、3.12、2.72个百分点；与其他深度学习模型进行对比，所提方法在上述条件下有着更高的抗干扰能力和泛化性能。

铁路轨道平顺性状态关乎列车运行的安全性和舒适性，因此对轨道不平顺特征分析、轨道质量评价及轨道平顺性发展预测的研究具有重要的现实意义。本文综述了近年来关于轨道平顺性评估及其状态预测的相关研究工作，主要围绕轨道不平顺分布特征分析、轨道服役状态评价和轨道平顺性发展预测三个方面展开，讨论了既有的各类研究的先进性与不足之处，分析了未来可进一步深化的研究方向。研究结果表明：在轨道不平顺分布特征研究方面，未来需要进一步融合动态与静态不平顺检测数据特征，同时需要加强对敏感薄弱轨道区段的跟踪研究；轨道平顺性状态评价方法方面，目前以时域幅值管理为主，频域波长管理指标还处于探索阶段，未来需进一步研究频域波长与时域幅值的关系，构建蕴含波长参数的轨道质量评价体系；在轨道平顺性发展预测研究方面，相比于有砟线路和普速铁路，无砟线路和高速铁路的研究相对较少，相关研究未充分考虑轨道结构状态性能的演化，未来需要根据实际环境与养修因素来构建满足工务生产要求的预测模型。

为了充分利用流体诱导螺旋弹性铜管(HECT)振动增强传热，以获得更高综合传热性能的HECT换热器装置，基于安装正向螺旋引流板的HECT换热器(HECT-FSB)和逆向螺旋引流板的HECT换热器(HECT-RSB)，采用双向-流固耦合法，研究了旋流条件下入口流速(Uin)对HECT振动强化传热性能的影响。研究表明：Uin在计算范围内增加，HECT的振幅增大、传热系数提高，HECT换热器的进出口压降增大、PEC值减小；HECT-RSB换热器的HECT振幅和传热系数、进出口压降明显高于HECT-FSB换热器。HECT-FSB换热器的PEC值高于HECT-RSB，振动强化传热性能更佳，在Uin为0.3 m/s时，高出了9.00%。HECT-RSB换热器的JF因子最大，综合传热性能最佳，与已发表文献中换热器相比，Uin在计算范围内JF因子平均提升了2.7%。该研究可为HECT换热器装置综合性能提升提供技术支撑。

为了弥补汽车被动悬架没有主动控制力的缺陷，设计了一种基于传统被动悬架结构的直线电机式主动悬架。在被动悬架中加入直线电机，可以增加主动悬架的阻尼力，降低汽车的振动。首先，对直线电机的结构进行设计，其次，运用Ansys/Maxwell磁场分析软件和控制变量法，优化直线电机各部分结构尺寸参数，结果表明：直线电机电磁推力的波动降低了83%，同时稳态推力提升了10%。最后，在Matlab/Simulink中搭建直线电机式主动悬架的仿真模型，使用模糊PID对直线电机式主动悬架系统进行控制，分别在时域和频域进行分析，结果表明：相较于被动悬架，直线电机式主动悬架的车身加速度、悬架动挠度、轮胎动载荷都得到了有效抑制，车身加速度功率谱密度也有了大幅度的降低，有效地提高了车辆平顺性和操纵稳定性。

变工况条件下，基于深度学习的列车轮对轴承故障诊断模型的训练集与测试集通常来自不同的工况，不同工况振动信号数据分布差异引起的领域漂移问题导致模型准确率降低。基于域适应的变工况轴承故障诊断方法需要获取目标工况域的样本数据参与训练，这在工程实际中难以实现，因此无法实现未知工况的轴承故障诊断。针对以上问题，本文提出了一种基于多尺度CNN与双阶段注意力机制网络模型（TSAMCNN）的轴承工况域泛化故障诊断方法，其中多尺度特征提取模块从多个尺度上提取时域振动信号中更丰富的故障信息；然后双阶段注意力模块从通道和空间两个维度自适应地增强故障敏感特征并抑制工况敏感特征和无用特征，最终提取工况域不变故障特征，从而实现工况域泛化轴承故障诊断。通过变转速和变负载列车轮对轴承故障诊断实验，证明了TSAMCNN模型可提高变工况条件下轴承故障诊断的准确率、抗噪性能和工况域泛化能力。此外，对双阶段注意力机制的权重向量和模型各模块提取的特征进行可视化分析，提高了模型可解释性。

针对含复杂的多区域接触的卷曲展开机构，本文将其简化为带刚性转盘的变长度柔性构件，建立多体系统动力学模型，以实现高效仿真。首先基于任意拉格朗日-欧拉描述的绝对节点坐标法（ALE-ANCF）对变长度梁进行建模，然后将复杂接触问题简化为移动边界的约束关系,给出一种增删节点处理方法，有效解决了单元长度变化引起的奇异和精度问题，在此基础上建立了刚-柔耦合多体系统的动力学模型，用隐式算法实现了动力学方程的数值求解。通过滑绳和动滑轮算例验证了建模方法的有效性。最后建立了卷曲机构充气展开系统的简化动力学模型，该模型采用任意拉格朗日-欧拉移动网格实时跟踪卷曲机构的位置，精准捕捉移动边界点，从而高效确定接触行为。分析了气压力与黏附力对展开动力学特性的影响，通过控制黏附力分布，实现了卷曲机构的匀速展开，对工程实际具有参考价值。

针对湍流边界层内壁面压力脉动功率谱的计算问题，本文结合Grasso修订的TNO-Blake解析模型、RANS时均流场解，发展一种脉动压力计算方法，近壁面附近采用RANS数值解，对于壁面附近湍流各向异性特性，流向和横向异性模型参数采用Stalnov推荐数值，法向异性模型参数采用试验参数，对某平板上一点处的压力脉动功率谱进行了计算，分析了湍流能谱模型、迁移速度等影响，并与Goody模型结果进行对比，研究表明，本文计算方法合理可行，能快速获取壁面压力脉动功率谱，可为工程装备设计的振动噪声分析提供输入。

爆炸作用下地面建筑目标的破坏分析对制定实战打击策略和工程防护具有重要的实践指导意义。采用LS-DYNA有限元分析软件对已有含填充墙钢筋混凝土（RC）框架结构的近区爆炸试验进行复现，充分验证了所采用的精细化数值仿真方法的适用性。结合建筑结构混合单元建模方法，对典型三层含填充墙RC框架结构在典型战斗部（100kg和200kg TNT当量）爆炸作用下的动态响应开展了仿真分析，考察了爆炸波在结构内部的传播和结构损伤特性。基于等效单自由度（SDOF）方法预测了爆炸荷载作用下框架结构梁、柱、板和填充墙等构件的损伤等级，建立了内爆炸作用下建筑目标的破坏简化分析方法，并通过与精细化数值仿真结果对比检验其适用性。结果表明：在100kg和200kg TNT爆炸工况下，精细化数值仿真分析中建筑物整体功能性和结构性毁伤等级均为中度和轻度，等效SDOF简化分析得到的相应毁伤等级与数值仿真结果一致。此外，从各构件的毁伤等级可以看出，相比于板、梁和柱等承重构件，砌体填充墙更易发生破坏，从而导致爆炸波在层内水平方向房间的毁伤破坏范围更大。

自治水下机器人（AUV）因其机动灵活、鲁棒性强、运动范围广等优势广泛应用于水文监测、海底科考、巡逻侦察等领域。为保安全高效地完成各种作业任务，AUV的运动控制技术研究显得尤为重要。本文按照AUV发展的时间进程，重点从运动控制相关角度对国内外AUV的典型产品进行介绍，并展示了团队最新研制的“盛鲸一号”AUV及其运动控制技术。根据AUV的运动控制研究现状，AUV的运动控制可分为路径跟踪、轨迹跟踪和镇定控制三种类型，其研究内容主要集中在制导方案的设计和控制器的优化上。AUV模型不确定、外界干扰和执行器饱和是影响运动控制系统的三大主要挑战。为应对这些难题，深度强化学习、滑模控制、自抗扰控制、神经网络、自适应控制、S面控制和模糊控制等智能控制技术已得到广泛应用，能够有效抑制AUV动力学模型变化以及海浪、洋流等环境干扰对跟踪精度的影响。针对执行器饱和问题，模型预测控制、深度强化学习和滑模控制技术表现尤为突出。现有研究显示，信息型AUV的数量较多，AUV的运动控制系统在精确性和鲁棒性方面具有显著优势。未来AUV的发展将聚焦于采用可再生能源驱动的长航程AUV和具备自主操纵机构的多模式AUV。同时，AUV的运动控制趋势将向低功耗运动控制和集群运动控制方向发展。

非线性能量汇(nonlinear energy sink，NES)在被动控制中有着广阔的应用前景，然而这一领域的研究主要集中在单向吸振器上，这限制了其在实际应用中对多向振动的适用性。设计了一种多向NES，利用相互正交的两组钢丝绳结构，实现了单振子空间任意方向自适应吸振。基于拉格朗日方程建立了系统多向振动控制方程，采用了谐波平衡法对稳态响应进行近似解析分析，并利用四阶龙格-库塔法进行数值验证，其后研究了多向NES的减振效果。结果表明，多向单振子NES能够有效地抑制多向振动，对任意单向激励也同样有效。该研究为NES在多向振动控制中的应用及设计提供了参考。

输电线路舞动是在覆冰和大风条件下产生的一种低频、大幅的振动现象，严重危害电网的安全。本文针对500kV输电线路，利用数值模拟方法开展了覆冰分裂导线的舞动响应和控制研究。首先以新月形、扇形和D形覆冰分裂导线为例，研究了不同覆冰形状下分裂导线尾流效应和风攻角对导线气动特性的影响规律，根据得到的气动力系数计算气动载荷，进行了覆冰分裂导线舞动响应研究。在此基础上提出了新型防舞线间间隔棒和新型防舞相间间隔棒的舞动控制方法。通过与安装普通防舞线间间隔棒的档距中央导线舞动位移响应对比，安装新型防舞线间间隔棒可以使单相分裂导线舞动响应减小93.18%（垂直方向）、60.30%（水平方向）；而安装新型防舞相间间隔棒和新型防舞线间间隔棒可以使三相分裂导线舞动响应减小90.73%（垂直方向）、86.05%（水平方向），舞动控制效果显著，本文研究结果为覆冰分裂导线的舞动控制提供了一种新的方法。

冲击振动测试因其方便、低成本，且单次冲击能同时激发多阶模态等特点，被广泛应用于模态分析中。为实现冲击测试中模态参数识别的高效求解和不确定性分析，提出一种快速贝叶斯快速傅里叶变换模态参数识别方法。该研究从频域结构振动方程入手，构建似然函数，基于拉普拉斯逼近算法以高斯概率分布形式近似求解模态参数的后验概率分布。首先，求得各模态参数的梯度并利用坐标下降法最小化负对数似然函数 (negative log likelihood function，NLLF)，此时得到的模态参数值即为后验均值。然后，基于矩阵代数手段，求得NLLF在后验均值处的二阶导数矩阵，其逆矩阵给出模态参数的后验协方差矩阵。最后，通过数值模拟和试验室测试数据验证该算法的准确性和高效性，以及相对于基于环境激振测试和自由振动测试的优越性。

冷却叶片是重型燃气轮机的核心构件，服役于严峻工况，常常因振动过量而失效。准确掌握冷却叶片振动机理，对重型燃气轮机叶片进行合理化设计与维护具有实际意义。以NACA0012翼型叶片为例，基于Euler-Bernoulli 梁理论将模型简化为含不等大双通道单轴对称性的旋转悬臂输流管，利用假设模态法与 Lagrange 法建立了轴向-弦向-挥舞-扭转四自由度耦合动力学模型。通过和文献结果对比，确认了该研究建立动力学模型的准确性。研究了流体流速、输流管转速、拉伸-弦向耦合和挥舞-扭转耦合效应等对系统固有频率的影响。研究发现：转速对各自由度刚化效应影响不同，导致复杂的模态顺序交换；拉伸-弦向耦合和挥舞-扭转耦合会引发模态转向现象，导致不同阶振动频率降低或升高；对于长细比较大的 Euler-Bernoulli 梁来说，单轴对称截面的非对称性的影响主要集中在挥舞-扭转刚度耦合；在一定转速范围内，挥舞-扭转耦合效应可能诱发系统发生颤振失稳。另外，该研究讨论的轴向力对一维构件扭转振动的硬化效应是对现有振动力学课程中一维波动方程相关内容的延伸与发展，该研究关于结构动力学建模及其数值方法，也可以作为本科生或研究生振动力学课程扩展阅读材料。

随着近年海上风力机设计的大型化，叶片前缘的雨蚀失效问题变得愈发突出，不仅影响机组的风能转化效率，对结构的稳定运行也构成潜在威胁。采用光滑粒子动力学研究雨滴内部的本构关系，以有限元方法建立叶片前缘的代表性体积单元（representative volume element, RVE)模型，两者相互耦合，研究雨滴在叶片表面形成的冲击响应过程。考虑自然降雨的实际工况，建立与降雨强度相关联的雨滴尺寸模型，以及雨滴的空间分布模型；通过单雨滴的冲击仿真，研究叶片表面冲击载荷以及雨滴内部的速度分布，从而解构雨滴冲击的物理过程，并通过冲击的应力、应变场分析，为潜在损伤区提供评价；建立多雨滴冲击的仿真模型，研究冲击应力场之间的耦合作用，以及涂层表面的塑性应变累积效果。研究结果表明，水锤冲击是造成塑性应变累积的关键因素，横向喷射阶段的应力响应幅值虽小，并呈现一定的无序特征，但如果存在多雨滴耦合冲击的情况，则会在耦合区内出现应力峰值，并对叶片变形和失效存在潜在影响。

针对噪声背景下滚动轴承信号故障特征提取与智能诊断问题，本文提出基于逐次变分模态分解(successive variational mode decomposition, SVMD)以及注意力机制-残差神经网络(convolutional block attention module-residual neural network，CBAM-ResNet)的轴承故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行SVMD分解成一系列本征模态分量，根据包络熵和峭度融合评价指标选择含故障特征明显的模态分量并重构；将重构信号进行短时傅里叶变换得到时频图像。之后利用CBAM能够自适应捕捉图形特征的特点，把重构信号的时频图像输入CBAM-ResNet模型进行特征提取和故障模式识别。在CBAM-ResNet模型训练过程中，使用迁移学习的方法初始化ResNet模型的参数来提高模型的泛化性。与其他传统模型相比，本文所提方法的分类准确率高达96.68%，具有更强的故障特征提取能力。实验结果表明，CBAM-ResNet模型在变工况环境下也具有较高的识别精度。