针对超高速运行条件下涡轮增压器整机机芯失衡状况难以精确检测，进而导致平衡失稳的问题，以某型号涡轮增压器机芯为对象，开展超高速涡轮转子工作转速平衡实验系统研究。基于高速涡轮转子动力学建模理论，构建了高压气驱式高速动平衡测试系统架构；根据平衡机支承原理，设计了一套可柔性适配于多型号机芯的硬支承结构；采用仿真驱动的优化方法设计了气驱结构的关键参数，并提出一种涡轮增压器机芯气驱辅助零件。搭建涡轮增压器机芯平衡测试系统并进行系统性能测试和失衡矢量辨识实验，实验结果表明：所设计气驱结构搭配气驱辅助零件可驱动机芯最大平衡转速为35 480 r/min，相较于无气驱辅助零件时，转速提高了
91.8%，可实现涡轮增压器等工作转速下平衡测试；所设计系统硬支承结构在各个转速下都能良好复现机芯的振动特性；
在涡轮增压器机芯工作转速下的失衡矢量辨识误差小于10%，验证了所设计平衡测试系统的有效性和准确性。

滚珠丝杠作为一种高精度、高效率的机械传动部件，在数控机床、航空航天等领域的精密传动过程中发挥着至关重要的作用。滚珠丝杠刚度性能将直接影响设备的定位精度、运动平稳性。目前，刚度研究主要集中于理论建模，对滚珠丝杠在服役过程中刚度动态变化规律的探索相对不足，且现有刚度测量方法存在耗时长、效率低等问题。为实现对丝杠运行过程中刚度值的有效监测，提出一种基于多源信号融合与多视角宽度学习的滚珠丝杠轴向刚度辨识方法。首先，设计了一种高频信号中匀速运行段信号的自动截取方法，用于提取多源信号中有效运行段信息；其次，采用经验模态分解对信号进行滤波处理，以消除噪声并保留关键特征，在此基础上，利用皮尔逊相关系数进行特征提取，筛选出与刚度辨识相关性较高的信号成分；最后，为了提高刚度辨识的精度，结合神经网络信息抽取和宽度学习的轻量化优势，提出了神经网络与多视角宽度学习（neural network and multi-view broad learning system，NN-MVBLS）模型，该模型将神经网络作为特征提取器，对筛选出的高相关性、强独立性特征进行深层信息挖掘，并将提取的特征作为多视角宽度学习的输入，完成刚度辨识。实验表明，NN-MVBLS模型的刚度辨识精度达到92.7%，相较于其他模型展现出更高的准确性。

针对传统砂土边界面本构模型在循环荷载作用下难以准确描述砂土由固相向液化状态连续演化的问题，提出了一种刚度和剪胀胀性退化公式，可以准确模拟砂土在准液化状态下刚度退化、大剪应变演化及超孔压生成的。首先，基于动三轴不排水循环试验，分析孔压比增长特征点，确定准液化状态判据为超孔隙水压力比rE=0.9；然后，通过不同初始密实度和围压条件下的单元体数值模拟表明，该改进的模型能够精确计算砂土在循环荷载作用下应力路径、剪应变演化和砂土液化过程的连续演化行为；最后，结合振动台模型试验的对比验证，结果进一步证明了以准液化判据为基础改进的本构模型在液化全过程模拟中的可靠性。该研究为液化砂土动力行为的高精度数值模拟及可液化地基抗震设计提供了理论依据和方法支撑。

为有效控制湿陷性黄土地层中因地铁运营诱发的结构振动，采用现场实测与数值模拟相结合的方法，分析振动特性并提出针对性控制措施。研究结果表明：地铁振动能量主要集中于55~80 Hz频带，且具有显著的随机性与离散性；基于反应谱95%分位数构建的分段函数设计反应谱模型，可有效包络结构最大动力响应，并据此合成了能够包络实测记录的非平稳人工波；相较于非隔震结构，采用三维变刚度隔震支座（3D-VSIB）后，隔震结构水平向加速度峰值由约6.500 m/s2降至1.700 m/s2以下，竖向加速度峰值由1.790 m/s2降至0.124 m/s2以下；隔震结构自振频率脱离地铁振动主频带，在31.5~80.0 Hz范围内实现宽频隔振，各楼层振动级由80 dB以上稳定降至70 dB以下，满足相关规范限值，为湿陷性黄土地层中地铁运营振动控制提供了有效技术路径。

平单轴光伏支架在强风下容易发生扭转气动失稳现象，造成支架结构严重破坏。不同驱动立柱的布置方式对光伏支架发生气动失稳的临界风速有一定的影响，为提高光伏支架整体临界风速，该研究对平单轴光伏支架进行自振特性实测，采用有限元计算的方法进行相互验证，探究驱动立柱间距等因素对扭转自振频率的影响规律，结合全气弹模型风洞试验计算出不同倾角和风向角下最优驱动立柱间距比值以及临界风速，为实际工程提供参考意见。结果表明：倾角对扭转自振频率基本无影响；中间区域的扭转自振频率随中间区域与端部区域跨度比增大而减小，而端部扭转自振频率则相反；全风向下0°倾角临界风速较高建议作为大风保护角度，垂直风向和20°风向角时最优驱动立柱间距比建议取3.62，45°风向角时间距比建议取4.37。

针对基础环式风电机组基础环与周边混凝土脱空损伤判定问题，提出一种基于多域特征融合与极端梯度提升（extreme gradient boosting，XGBoost）的智能识别方法。通过加速度传感器采集基础环周边混凝土的振动响应信号，提取7类时域特征、5类频域特征及小波包时频域特征，构建高维特征矩阵；经Z-score标准化消除数据尺度差异后，采用PCA降维（前10主成分累计贡献率95.7%）优化特征输入；最终利用XGBoost分类模型实现基础脱空损伤程度（正常、初步损伤、中度损伤、严重损伤）的识别。室内试验（2000组样本）结果表明，该方法分类准确率达99.0%，5折交叉验证准确率均≥99.0%，显著优于SVM（86.3%）、MLP（96.3%）和随机森林（97.0%）模型；现场测试数据分类准确率达87.0%，初步验证了方法的工程适用性。

飞机轮胎滑水动态信号受到外部噪声干扰，影响滑水状态判定与特征规律总结。对此，本文提出一种基于经验模态分解与奇异值分解的组合降噪算法，剔除由噪声主导的低相关系数固有模态函数分量，结合滑水信号特征通过试算合理确定比例系数，依据信噪比和均方根误差指标评价降噪效果。针对不同飞机着陆滑行条件、滑水数据类型及滑水信号来源开展降噪实例分析，验证降噪算法的有效性与适用性。分析结果表明：该算法对积水对轮胎附加阻力信号降噪效果良好，信噪比大于15.0且均方根误差小于1.0，优于经验公式拟合结果，适用于常规飞机着陆滑行参数情况；对道面与轮胎接触面积、道面对轮胎竖向支撑力信号，该算法可在保留主体特征前提下实现降噪处理，降噪曲线清晰平滑，滑水极限状态明确，避免了传统判据主观性偏差；对试验实测水滑力动态信号降噪效果突出，有助于分辨水滑力特征值及随其路面状态演变规律，可为该领域相关研究和数据后处理提供借鉴。

为探究动静干涉对非稳定流动的影响机理，采用SST k-ω模型对多工况下离心泵内部流场进行数值计算，同时结合时频特征以及确定性分解方法对流动特征进行分析。结果表明：计算网格扬程不确定度为1.03%，效率不确定度为1.53%，仿真与实验最大误差为4.40%；压力脉动与径向力的主要特征频率均为叶片通过频率（BPF），流量与压力脉动幅值显著正相关，而径向力幅值主要与叶轮周向压力的不均匀分布相关；射流尾迹主要由叶片间的速度梯度引发，流场阻塞效应源于蜗壳周向非对称结构，二者共同造成内部流场的非稳定特征；小流量工况非稳定特征更显著，且具有显著的时间特征，与叶片吸力侧流动分离密切相关；大流量工况非稳定特征具有显著空间特征，与叶轮出流速度关联紧密。研究明晰了多工况下离心泵非稳定流动机制，可为离心泵振动噪声控制提供依据。

周向拉杆转子工作中轮盘间产生的相对转角会改变轮盘结合面的接触状态,使拉杆转子的弯曲刚度难以预测。利用自相关函数法生成了粗糙表面数字模型，采用有限元方法对轮盘间的接触进行微观与宏观力学仿真，得到了接触刚度、截面惯性矩与相对转角的关系。建立了考虑轮盘间相对转角、接触面粗糙度和拉杆预紧力的轮盘结合面的等效弯曲刚度模型。模型分析表明：轮盘间等效弯曲刚度在相对转角达到区间节点θc前保持不变，之后骤然下降，至区间节点θd后线性增大；等效弯曲刚度和区间节点θc、θd随预紧力增加而增大；而等效弯曲刚度与结合面粗糙度负相关。提出的弯曲刚度模型可为拉杆转子动力学分析与设计提供理论参考依据。

惯容器作为新型无源结构控制元件引入飞机起落架油气式缓冲系统，可在不显著增加系统质量的条件下提升落震缓冲性能并拓展结构设计空间。基于ISD（Inerter-Spring-Damper）结构理论，建立SD、ISD1（并联惯容）与ISD2（串联惯容）三种缓冲构型动力学模型，在MATLAB中完成数值仿真与参数寻优，对峰值载荷、最大行程及缓冲效率进行系统对比。结果表明，ISD1结构在行程约束下可同时降低峰值载荷并提高缓冲效率，而ISD2结构的性能增益有限且对惯容量与阻尼参数需求更高。基于力分解与瞬时功率分析，阐明惯容器的能量改善机理：ISD1结构中惯容支路在压缩初期吸收并暂存冲击能量，于中后段回馈释放，实现冲击能量的时间域重分配，从而形成“削峰填谷”的载荷响应并降低系统对大阻尼耗能的依赖；ISD2结构受串联同力耦合约束，惯容支路的能量暂存与回馈效应难以充分发挥，导致总体收益受限。进一步构建Simcenter 3D-AMEsim联合仿真模型，进行动力学-液压耦合模拟，其结果与MATLAB仿真在载荷响应趋势及能量分配特征上保持一致，验证了结论的可靠性。

水下爆破在基础设施建设领域得到了大规模的运用，而气泡帷幕是防止水下爆炸冲击波危害的重要技术，研究其防护机理和技术参数对水下爆破工程的安全有重要意义。为研究气幕形态对防护效果的影响，以测点冲击波峰值压力的衰减率为评价指标，先进行了室内水箱爆炸试验验证，随后利用LS-DYNA程序并结合自编代码建立了气幕中不同气泡形态分布的数值模型。结果表明，气幕的存在能显著改变水下冲击波的传播，即使较少的气流量也能对冲击波起到明显的衰减作用，气泡数量的增加能提高气幕的防护效果，最终衰减率在95%以上；在同一气量下，减小气泡尺寸能显著提高气幕的防护效果，在气流量较小时这一特性更加显著。

冲击载荷下人体颈部的安全性评价往往难以通过实验进行，建立精细化人体颈部生物力学有限元模型进行仿真是研究人体颈部在冲击载荷下的损伤风险重要的手段和工具，目前国内外建立的人体颈部的验证工况相对较为单一，尤其是缺少垂向方向的验证，而模型较为充分的验证是模型能够较好和广泛应用的前提。为此，首先建立了基于解剖学的包括人体颈部椎骨、椎间盘、关节面、韧带和肌肉等主要组织部位的精细化颈部模型并对每一部分定义了材料的本构及相应的材料参数，然后基于文献中的多个工况的数据（2个正面碰撞工况，1个后部碰撞工况和1个侧向工况）对模型进行了水平方向的实验验证，接下来开展了近似垂向的3个工况下的志愿者弹射实验，基于采集的志愿者响应数据进一步对模型开展了垂向工况下的验证，共计在7个工况下对模型进行了较为充分的验证。验证结果表明，建立的模型仿真结果与实验结果的吻合度较高，今后有望应用于不同冲击工况当中实现对颈部损伤风险的预测，为颈部的防护设计及安全性评估提供仿真工具。

为研究钨合金长杆弹超高速侵彻混凝土靶的毁伤效应及毁伤形式，采用57/10二级轻气炮驱动长径比为10的钨合金长杆弹开展混凝土靶板侵彻试验，并基于LS-DYNA软件进行超高速侵彻模拟研究。结果表明：（1）弹体侵彻深度的减小由弹体侵蚀效应主导，弹体侵彻深度随弹速的增加呈现先增后减的“逆减现象”，在约2.5 km/s达到侵彻深度峰值；（2）超高速侵彻下混凝土靶体的弹坑均呈现“弹坑+弹洞”的成坑模式，成坑直径、深度及径向裂纹数量均随弹体速度增加显著增大；（3）混凝土靶出现层裂现象由弹体侵彻引起的应力波与靶板底部反射的拉伸波重叠引起，且层裂位置随速度增加向靶底逼近；（4）当弹体长径比小于10时，增加弹体长径比将提高弹体的侵彻能力。该研究揭示了超高速侵彻下混凝土的毁伤机制，研究成果可提升重要防护工程的抗超高速打击能力，可为优化动能武器设计提供参考依据。

为了研究侧爆作用下分层岩土介质中竖井结构壁面动荷载的分布特征及规律机理，开展了由上至下为珊瑚砂、C10砂浆模拟软岩层、C80混凝土模拟硬岩层的分层岩土介质中竖井结构受珊瑚砂层中侧爆作用的1:5缩尺模型爆炸试验、数值模拟、机理分析和数据拟合，探究了竖井井壁动荷载的轴向和环向分布特征，揭示了轴向动荷载分布的非对称性成因，分析了动荷载分布特征的影响因素和规律，拟合得到了荷载轴向和环向分布的表征方法。结果表明：（1）验证了结合拉格朗日网格或欧拉网格的土体介质建模方法的有效性，试验与数值模拟结果关键参数相对误差在±20%以内；（2）爆点在砂土层时岩石层中荷载对结构响应影响较小，在分析中可只考虑砂土层中的井壁荷载；（3）岩石层产生的反射波导致井壁动荷载轴向分布的非对称性，且随比例爆距增大，最大反射荷载位置向浅层迁移；（4）井壁动荷载环向分布与反射波相关性较小，轴向分布可采用入射波产生动荷载与反射波产生动荷载叠加的方式计算，提出的井壁动荷载分布计算方法具有合理性。对荷载分布规律的分析以及荷载分布的预测方法可以为分层介质中竖井结构的抗爆分析、计算和评估提供参考。

本研究针对传统除垢效率低、覆盖面小等瓶颈，创新性地引入超声强化射流技术，系统比较其与纯射流的除垢性能，并定量解析超声波频率、射流压力与靶距对除垢效率的影响机制。结果表明，超声强化射流可显著增加射流除垢效果，破碎效率增加了69.14%，超声频率对提高破碎深度及面积存在一个最优值，射流压力可提高除垢效果，随靶距增加破碎深度及面积呈现先增大后减小的趋势。在施加超声频率为20kHz，射流压力为20MPa时，超声强化射流除垢的效果最佳。该研究为高效、低耗除垢工艺的开发提供了关键参数依据与技术路径。

结构健康监测（structural health monitoring, SHM）系统在长期运行中会产生海量监测数据，为了实现码头结构安全状态的快速预测，需建立高效的数据预测模型。针对现有的结构健康监测数据预测模型训练效率低、模型预测精度不足、泛化能力弱及易陷入局部最优等问题，本文提出了一种基于Transformer网络、长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)和基于混合策略改进的鲸鱼优化算法(multi-strategy improved whale optimization algorithm, MSWOA)相结合的监测数据预测分析模型，即MSWOA-Transformer-LSTM(MTL)模型，并针对天津港某高桩码头健康监测系统实测的结构应变、保护电位和温度等多源数据进行了分析和预测。结果表明，因MSWOA方法的引入，MTL模型的寻优精度和收敛速度明显提升。同时，通过与Transformer-GRU（gated recurrent unit）、Transformer-LSTM和WOA-Transformer-LSTM(WTL)等神经网络模型的预测结果对比可知，MTL模型在预测任务中均表现出更高的精度和更好的稳定性。

惯容阻尼器（Inerter based damper, IBD）作为斜拉索振动的有效控制装置，其多模态减振设计方法已有研究。然而，IBD的性能依赖于其刚度、惯容及阻尼系数的精确调谐。现有优化方法大多未考虑实际工程中不可避免的参数不确定性，导致其在实际应用中的减振效果低于设计预期。为此，本文提出一种基于区间模型的优化方法，考虑多源不确定性，最小化斜拉索在多源不确定性影响下的区间响应边界，从而提升IBD在参数波动下的控制性能稳定性。蒙特卡洛模拟验证表明，本文所提方法能有效降低控制系统对参数变化的敏感性，从而增强其在不确定性环境中的鲁棒性。该研究为IBD在实际工程中的鲁棒设计与应用提供了理论支撑。

随着超长斜拉桥长度和通行通航需求的增长，外置阻尼器设计安装高度日益增加，常规解决方案存在减振效率低、刚性支撑假设不适用的问题。本文研制一种融合惯容、负刚度与电涡流阻尼元件的三元被动减振装置——惯容-负刚度-电涡流阻尼器（inerter - negative stiffness - eddy current damper， INSECD），开展了力学性能试验研究及弹性支撑下减振效果研究，提出了考虑支撑刚度的斜拉索INSECD减振设计方法。本文研制了针对实桥斜拉索的足尺INSECD，开展了系列力学性能试验，验证了基于多场三维有限元仿真的旋转电涡流阻尼效应分析方法；提出考虑支撑刚度的INSECD力学模型，分析支撑刚度对INSECD力学特性和阻尼器等效安装高度的影响规律；建立弹性支撑下斜拉索-INSECD运动方程，开展系列工况的减振效果仿真分析，提出弹性支撑下的INSECD的减振设计方法。研究结果表明，力学性能试验中INSECD出力特性与理论预测结果吻合良好；阻尼器的支撑刚度会造成阻尼器等效参数迁移和减振效果的劣化，以某实桥边跨拉索1阶最优方案为例，弹性支撑使得最大附加阻尼比降低12.8-17.9%；INSECD减振方案在原有支撑刚度和安装位置处（3.62%），为1-s9拉索提供附加阻尼比为3.97%，是同等条件被动最优减振方案的2.45倍。本研究针对弹性支撑下的斜拉桥拉索提出了一种高效普适的INSECD减振设计方法，补充完善了现有的拉索减振设计理论体系。

高桩码头桩基服役环境复杂，基于传统动力响应健康监测面临传感器成本高昂、部署困难等挑战。数字图像相关（Digital Image Correlation，DIC）是一种非接触式测量技术，适用于恶劣环境、可以进行无损全场测量，但是DIC获得的动力响应监测结果是一种密集准连续场数据，具有数据量大、特征提取困难等问题，目前缺乏基于DIC连续场数据的特征提取理论和桩基损伤识别的方法研究。为解决该问题，本文基于面内自由振动的相关理论，论证连续场数据拟合残差分析的理论意义，推导位移拟合残差损伤识别指标的构建理论基础；构建残差谱距离指标，提出基于DIC场观测数据的码头桩基损伤识别方法；进一步，通过物理模型实验验证了方法的有效性。本文论证了连续场观测拟合残差损伤识别的理论基础和相关方法，为基于连续场数据的码头桩基损伤识别提供了新依据。

针对轴承剩余使用寿命(remaining useful life ,RUL)预测领域中存在的挑战，提出了一种可解释的跨工况迁移（interpretable cross-condition transfer, ICCT）的轴承RUL预测方法。ICCT通过结合多类因子计算相似度筛选合适数据集，实现了训练数据集的自适应筛选，提高迁移效率；通过结合多通道膨胀卷积和长短期记忆神经网络提取时频特征，并对高维特征进行降维可视化及分析，实现了迁移学习的平衡系数和特征差异互反馈自适应优化。在IEEE PHM 2012数据集和XJTU-SY数据集上进行了实验验证，结果表明，ICCT在使用少量数据集的情况下就达到较好的预测结果，且消融实验表明ICCT方法相比于传统的迁移学习方法平均预测准确度提高了20%左右，给迁移学习中模型的优化方向提供指导。

针对齿轮表面多形态缺陷的检测精度低与鲁棒性差，以及复杂背景下微小裂纹及断齿的漏检与误检率较高的问题，提出了一种基于动态多尺度融合与结构上下文引导的齿轮缺陷检测算法。首先，设计了动态多尺度特征混合模块（dynamic inception mixer block,DIMB），通过多分支卷积结构与动态权重融合机制，自适应捕获齿轮断齿、裂纹等不同形态与方向的缺陷特征。其次，设计了基于极坐标空洞卷积的结构上下文引导模块（polar-coordinate guided,PCG），显式建模齿轮环状结构，描述长程周期性上下文关系，有效抑制下采样过程中的正常齿隙等固有结构特征的干扰。通过采用全新的DIMB作为基础架构的核心模块及使用PCG模块实现编码下采样，构建了一个高效鲁棒的特征提取框架，以更精准表征裂纹缺陷。在公开数据集上进行实验，本文算法的准确率、召回率与mAP分别达到（99.14±0.21）%、（99.22±0.13）%与（99.25±0.32）%，检测速度为73 FPS，在精度与效率方面均优于原有DETR（Detection Transformer）系列及一些先进检测模型，显著提升了对齿轮微小裂纹的精确识别能力与复杂背景下对缺陷的判别可靠性。

针对智能轴承在低振幅工况下自供电单元输出电压不足的问题，基于磁力-压电-摩擦电多物理场耦合与协同，提出了一种旋转磁力驱动的智能轴承复合式能量采集器，有效提升了低振幅振动环境下的电压输出。智能轴承采用外拓式结构，由外圈套环、内圈拓展环、磁极和复合能量采集器组成。外圈套环嵌套于轴承外圈并固定复合能量采集器，内圈拓展环固定于轴承内圈并安装磁极。复合能量采集器采用单晶压电简支梁结构，并在振动方向上集成接触-分离式摩擦纳米发电单元，实现了压电单元与摩擦电单元协同供电。同时，建立了能量采集器动力学模型，通过COMSOL软件分析了不同结构尺寸与磁极情况对输出电压的影响，并通过试验验证其有效性。结果表明，该能量采集器能在轴承不同转速条件下有效工作。在0~1200 r/min转速条件下，压电模块稳定输出电压峰值约为16.6V，摩擦电单元稳定输出电压峰值约为4.4V，能有效满足智能轴承自驱动要求。

轴承作为机械设备中关键的旋转部件，由于真实故障数据获取困难且现有诊断方法性能受限，其工程应用效果受到制约。为此，提出了一种融合课程学习机制的深度强化学习滚动轴承故障数据生成与诊断方法。首先，该方法基于信号建模构建强化学习监督机制，采用TD3强化学习算法通过参数调节在仿真环境中生成大量在关键包络谱特征上与真实数据高度一致的故障信号，以缓解真实样本不足问题；其次，引入基于样本复杂度的课程学习机制，通过由浅入深的样本调度提升策略优化精度；最后，构建结合长短期记忆网络（long short-term memory ，LSTM)与注意力池化的深度强化学习D3QN诊断网络，并融合类别感知优先经验回放，实现合成数据预训练与少量真实样本微调的跨域迁移诊断。通过公开数据集的实验验证，所提方法的诊断准确率优于当前较为先进的诊断方法，并同时展现出良好的抗噪鲁棒性与泛化性能。

针对滚动轴承性能退化过程中存在的多阶段、非线性退化特征，提出了基于多尺度一维可变卷积网络(Multiscale One-dimensional Deformable Convolutional Network,1D-MSDCN)的滚动轴承退化指标构建方法和基于时间序列分割算法(time series segmentation,TSS)与双向长短记忆(bidirectional long short term memory,BiLSTM)网络的多阶段滚动轴承剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测方法。首先，利用包含多个一维可变卷积核的多尺度可变卷积网络，将振动信号的多种时域特征融合为一维的轴承退化指标。其次，在时间序列分割算法的基础上，引入一种针对轴承退化阶段划分结果的综合评价指标，以此获取最优的轴承退化阶段划分。最后，使用BiLSTM进行阶段性剩余寿命预测，引入阶段性网络参数更新模块更新网络参数，提高模型在轴承完全失效时刻的预测精度。通过XJTU-SY数据集验证了提出方法在退化阶段划分合理性和剩余寿命预测准确性上的卓越表现，实现了均方根误差5.07%、平均绝对误差3.96%及决定系数0.88的滚动轴承剩余使用寿命预测效果。

针对滚动轴承在复杂运行工况下退化起始点(degradation onset point，DOP)识别不准确以及跨工况剩余寿命(remaining useful life, RUL)预测精度差的问题，提出了一种基于无监督的异常检测方式和迁移学习的滚动轴承剩余寿命预测方法。该方法包括DOP检测以及RUL预测两个部分，在DOP检测部分，使用自动编码器(autoencoder, AE)实现了轴承原始振动信号的特征提取，通过one-class SVM分析振动特征从而构建健康指标(Health Indicator, HI)，使用面向分布漂移的流数据异常检测(streaming peaks-over-threshold with drift, DSPOT)算法确定动态阈值检测轴承的异常退化趋势，从而识别DOP；在RUL预测部分，应用基于模型的迁移学习方式，引入其他数据集作为辅助测试集，分别使用训练集和部分测试集数据对双向长短期记忆神经网络(bidirectional long short-term memory, BiLSTM)模型进行训练和微调，实现了跨工况下的高精度预测。最后在IEEE PHM 2012数据挑战赛提供的数据集中进行了实验验证和对比实验，相比6种RUL预测方法，预测精度分别提升了65.8%、56.2%、51.0%、13.8%、32.1%、50.1%。

针对航空发动机滚动轴承在复杂环境下复合故障样本数少或缺失的问题，提出一种基于反事实生成的零样本学习滚动轴承故障诊断方法。从因果推理的角度，结合双生成对抗网络设计一种反事实生成框架，具体通过解耦故障特征中的非因果成分，与残差卷积去噪自编码器构建的故障语义向量生成符合反事实条件的故障样本实现故障诊断。避免了随机噪声对样本真实性的影响，能够更加真实模拟复杂环境下的故障特征。此外，在双生成对抗网络引入双分类器结构，通过分类生成的故障特征和语义向量并施加正交约束，显著提升了生成样本的可判别性和特征解耦效果，从而增强了复合故障特征的多样性与真实性。实验结果显示，所提模型在复合故障识别上取得了85.33%的准确率。

滚动轴承故障诊断是工业设备健康管理的关键环节，基于深度学习的迁移诊断方法在该领域已取得显著进展。然而，现有研究大多基于单一源域进行知识迁移，而实际工业场景中常常涉及来自多个设备、不同工况或不同传感器的多源数据，且目标域的故障类别往往无法完全预知，可能存在源域中未出现过的未知故障类型，这给传统迁移学习方法带来了挑战。为此，本文提出一种适用于多源域且能识别未知故障的渐进式迁移学习诊断方法，以提升复杂工况下故障诊断的准确性与鲁棒性。该方法首先引入卷积块注意力机制，增强模型对关键故障特征的提取能力；进而设计包含隔离阶段与对齐阶段的两阶段渐进式训练框架。隔离阶段通过自适应学习决策边界，区分目标域中的已知与未知故障样本，并结合源域分类损失与开集识别损失进行优化，有效缓解多源域差异与未知类别干扰问题。对齐阶段则通过样本加权策略与对抗训练，推动多个源域与目标域在特征空间中对齐，强化类内特征的紧凑性与判别性，从而提取更具泛化能力的域不变特征。该方法在齿轮箱多工况故障数据集上进行了系统验证。实验结果表明，在开集迁移场景下，所提方法的诊断精度较现有主流方法提升6.2%至14.4%。消融实验进一步证实，所采用的注意力机制与自适应加权对抗策略对提升模型跨域泛化能力具有关键作用。本研究为复杂工业环境下的智能故障诊断提供了一种有效且实用的解决方案。

地震及其诱发滑坡是威胁山区特高压输电线路安全运行的一种主要灾害。目前针对特高压输电线路在地震及诱发滑坡作用下的动力响应和损伤机制尚不明确，尤其缺乏相关试验研究。通过自主设计的塔腿变形装置模拟了地震诱发滑坡，开展了考虑地震和诱发滑坡耦合作用的特高压输电塔线地震模拟振动台试验，系统研究了单一地震、单一滑坡及地震-同震滑坡耦合（后面均简称为震-滑耦合）情形下的坡地输电塔线响应与损伤特征。试验结果表明：单一灾害作用下结构基本处于弹性阶段，震-滑耦合作用导致结构频率显著下降，引发严重非线性损伤；铁塔第一、二横隔面及塔脚区域为结构薄弱环节，震-滑耦合作用同时加剧整体损伤与下横担局部杆件变形；震-滑耦合工况下结构应变响应显著增强，主材与斜材应变受地震主导，塔腿及横隔面应变受滑坡控制，且存在局部应力重分布现象。

为探究震源不确定性对城市道路网震后功能损失的影响，将地震动模拟方法嵌入传统的震后功能损失评估框架，设定多种震源情景，采用地震动模拟方法表达震源不确定性对地震动的影响，再与易损性函数衔接以确定道路连通概率，融合网络容量方法并考虑路段震后的重要度，形成一种考虑震源不确定性的城市道路网震后功能评估方法。以邯郸市中心城区道路网为研究对象，基于活断裂带特性设定地震M6.0、M6.5、M7.0、M7.5，每个震级建立30种震源破裂模型，计算所有震源模型下的道路网功能。研究表明，邯郸市城市道路系统的震源距在26-42 km，震源不确定性明显影响着城市道路系统功能总量及其空间分布，路段震后功能损失呈现离散特征，其空间变化趋势一致但不同情景间路段功能水平有明显随机性，这种随机性随震级的增大而增大，随震源距的增大而降低。研究成果可为城市道路网地震灾害评估及抗震韧性研究提供参考。

碳纳米管既可凭借其纳米尺度填充混凝土孔隙增加密实度，又能作为微纤维有效抑制微裂缝的产生与扩展，因而被视为极具潜力的混凝土增强材料。本研究基于正交试验设计，制备不同体积掺量碳纳米管混凝土复合材料进行力学性能优化实验；并控制0.1%的掺量，制备出抗压强度为45.45MPa、抗折强度为6.17MPa的碳纳米管混凝土，利用其对桥墩下部潜在塑性铰区进行局部增强，在此基础上，制作试件并开展与普通混凝土桥墩抗震性能进行比较的压弯扭复合受力的拟静力对比试验。结果表明：该局部增强桥墩在裂缝控制、延性能力、滞回性能及能量耗散等方面表现更优，其中位移延性系数提高约10.2%，等效阻尼系数提高约6.8%。本文研究结果可为新材料在桥梁韧性提升中的应用提供借鉴。