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。

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。

为了解决轴承振动信号特征提取不充分导致故障诊断准确率低的问题，本文提出一种基于特征交叉注意力机制融合的轴承故障诊断方法，建立CNN-BiTCN-CATTM诊断模型。采用变分模态分解和快速傅立叶变换对原始信号进行重构，分别使用双向时间卷积网络（bidirectional temporal convolutional network，BiTCN）和卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）提取时频特征，通过交叉注意力机制（cross-attention mechanism，CATTM）融合时频特征的能力，充分提取原始信号故障特征，利用全连接层实现滚动轴承故障类型的精确诊断。试验研究表明，在含信噪比为9.32、标准差为2.98的高斯白噪声的环境下，使用CNN-BiTCN-CATTM模型轴承故障分类准确率为99.88%，相较于使用CNN、BiTCN和结合自注意力机制的卷积神经网络（CNN with self-attention mechanism，CNN-SATTM）诊断轴承故障，准确率分别提升约22.79%、4.85%和4.19%。在引入信噪比为3.31、标准差为5.96的高斯白噪声时，本模型仍然可以达到96.12%的诊断准确率。CNN-BiTCN-CATTM模型能够深入提取轴承信号中的故障特征，有效提高故障分类准确性。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

迁移学习的方法在解决齿轮箱无监督故障诊断问题上取得了极大的进展。然而，由于齿轮箱数据分布差异、噪声和干扰以及模型的局限性影响，大多方法在面对复杂的齿轮箱数据集迁移效果不佳，同时对于网络输入的可解释性研究仍然很少。本文提出了一种改进的域对抗网络（Improve Domain-Adversarial Neural Network, IDANN）。首先使用改进的时频网络作为特征提取器，在信号输入网络的时候提供可解释性和降噪功能，然后在域对抗网络中添加目标域的类级对齐方法，使用两个分类器来检测靠近决策边界的目标样本，以增强迁移性能。在东南大学齿轮箱和跨座式单轨齿轮箱数据集上验证了IDANN的有效性和可靠性，并在凯斯西储大学轴承数据集上测试IDANN在噪声条件下的性能，实验证明IDANN具有优秀的诊断性能和鲁棒性。

为探究无叶片风力发电机的风振特性，本文以某3m高、额定功率100 W的无叶片风力发电机为研究对象开展研究。首先建立风机的有限元模型，计算获得固有模态信息，并预测其风致振动。随后，对此风机的足尺模型进行风洞试验。最后，将试验结果与理论预测结果进行对比，综合分析其风致振动规律。结果表明：风机顶端横风向位移随着风速的增大表现出先增大后减小的趋势，呈现出典型的涡振现象，因此在高风速环境下无需考虑刹车系统等安全措施；同时，在风速稳定的情况下，风机顶端的位移时程接近标准正弦曲线，表现出稳定的风致振动；此外，风机各个方向的气动特征也大致相同，具有较好的全风向适应性，无需依赖额外的偏航系统即可应对风向改变。

针对FasterVit网络存在的注意力机制失衡、池化策略缺陷导致部分重要特征无法保留和损失函数不能全面考虑所有类别的信息导致学习到的特征比较分散等问题，提出了一种基于CFasterVit-TFAM与COS-UMAP模型的滚动轴承故障诊断方法。该模型由FasterVit-TFAM网络、COS-UMAP降维算法和激活函数CMSD-Softmax组成。首先，提出了一种新的注意力机制TFAM，并与FasterVit网络结合，提升了FasterVit网络信息关注的均衡性和表征能力；其次，将基于余弦均匀流形逼近与投影（COS-UMAP）降维算法取代FasterVit网络全连接层前最后一次池化操作，有效筛选并保留多维数据中的重要特征；最后，将类距均值标准差损失函数替换Softmax激活函数中的交叉熵损失函数，更全面的学习特征并提高模型的泛化性。XJTU滚动轴承故障实验结果表明，TFAM注意力机制和其他注意力机制相比诊断准确率最大提升8%，COS-UMAP对比其他降维算法诊断准确率最大提升15.8%，CMSD对比交叉熵损失函数诊断准确率提升0.5%，所提模型对故障样本的识别准确率达到了99.6%，相比FasterVit提升了1.4%，相较于其他网络模型最大提升7.8%；东南大学滚动轴承数据集仿真验证实验结果表明，所提模型对故障样本识别率达98.6%，相比FasterVit提升了2.2%，平均每轮训练时间缩短了16.92s，对比其他网络模型最大提升12.2%，有效提高了滚动轴承故障诊断模型的准确率和泛化性能。

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。

为研究装配式型钢全再生混凝土框架-再生混凝土填充墙结构的抗震性能，设计了缩尺比为1:2.5的1榀现浇型钢混凝土框架（对照组）和2榀装配式型钢全再生混凝土框架。通过低周反复加载试验探究了装配式型钢全再生混凝土框架滞回曲线、骨架曲线、刚度退化、耗能能力、强度退化和层间位移角等力学性能。结果表明：装配式型钢全再生混凝土框架与现浇普通混凝土框架破坏形态相似，均表现为梁端和柱底塑性铰区破坏；装配式型钢全再生混凝土框架刚度退化相较于现浇普通混凝土框架更为明显，最大降低幅度约为62.54%；带填充墙装配式型钢全再生混凝土框架耗能能力最优，比现浇型钢混凝土框架提高了约22.22%；现浇普通型钢混凝土框架与装配式型钢再生混凝土框架的强度退化系数在0.89~0.91之间，带填充墙装配式型钢全再生混凝土框架的强度退化系数在0.77~0.82之间；装配式型钢全再生混凝土框架位移延性系数约为2.14~4.63，与现浇普通混凝土结构相比最大提高幅度约为118.40%；现浇型钢普通混凝土框架与装配式型钢再生混凝土框架的极限层间位移角介于1/39~1/28之间。应变测试结果表明，该结构承载力主要由截面上的正应力控制，塑性铰开始形成于梁端，最后在柱底形成塑性铰，其破坏属于梁铰机制，满足强柱弱梁的抗震要求。

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。

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。

针对刚柔耦合模型在运动过程中出现柔性振动问题，研究了考虑机电耦合影响的刚柔模型动力学建模与分析。基于Lagrange原理推导了刚柔模型的运动常微分方程和柔性部件偏微分方程，实现柔性部件与刚体之间的耦合动力学计算。在此基础上引入压电本构，建立考虑机电耦合影响的刚柔耦合连续动力学方程，采用假设模态法将连续动力学方程离散化，建立系统特征方程。分别通过ANSYS软件单独仿真及ANSYS-ADAMS软件联合仿真的方式验证了推导模型的准确性与高效性。基于截断模态的系统动力学模型，对压电结构采用比例-积分-微分(proportional-integral-derivative，PID)控制进行动力学响应计算，验证了基于压电本构的电压控制对高精度刚柔模型振动有明显的抑制作用。

因外部短路引起的变压器绕组损坏通常不仅与单次短路过程相关，历次短路冲击可能导致绕组逐渐发生变形，进而产生不可逆的累积变形，从而降低其抗短路能力。首先，对一台额定电压为110.0 kV的变压器进行改造，并开展多次短路冲击试验，通过测量绕组电抗和轴向压紧力的变化，验证了短路冲击对绕组机械状态破坏的累积效应；然后，通过对油箱表面的振动信号及绕组轴向冲击力进行时频分析，揭示了累积效应对绕组振动特性的影响规律；最后，采用Wigner-Ville分布方法对振动信号进行处理，构建时频矩阵并实现特征提取，基于模糊C均值聚类算法计算绕组机械状态的隶属度，提出一种量化绕组变形累积效应的方法，并确定了绕组严重变形的判据。由试验结果可知，振动特征参量变化规律与绕组电抗和轴向压紧力具有较高的一致性。该研究成果可应用于绕组机械状态评估与早期故障预警，为变压器的安全稳定运行提供重要的工程参考价值。

爆炸成型弹丸（Explosively Formed Projectiles, EFP）的飞行稳定性直接决定弹丸撞靶的姿态、速度和密集度，进而影响EFP的侵彻性能。为了提升高超音速（马赫=4~7）EFP的侵彻威力，综述目前EFP的构型及飞行稳定性，建立了大长径比尾裙和褶皱尾翼EFP模型；构建并验证了EFP高超音速气动参数的数值计算方法。分析了尾翼式EFP的结构参数（齿根高、齿宽、实心率）对升阻力、压心和飞行稳定性等的影响规律，研究了结构不对称程度和滚转运动对尾裙和尾翼式EFP静态气动参数的影响规律。在此基础上，建立并验证了EFP飞行动力学微分方程，分析了结构非对称和滚转运动对弹道径向偏移量的影响；研究了药型罩材质对了球形、尾裙式、尾翼式EFP长距离飞行速度降的影响，定量分析了飞行稳定性对EFP存速能力的影响。研究表明，常规尾翼弹飞行稳定性判据仍适用于EFP高超音速空气弹道；通过斜置褶皱尾翼产生较低速的滚转运动，可以显著提高非对称结构EFP的空气弹道密集度；本文优化后的尾翼式EFP在飞行稳定性良好的同时，具有优异的存速能力，可为高侵彻威力EFP战斗部成型设计提供一个标准构型参考。

准确识别与定位内部缺陷对于确保混凝土结构的安全性和耐久性至关重要，冲击回波法针对只具备单一检查面的混凝土结构具有独特优势，利用冲击回波法进行混凝土结构内部缺陷测试时，其难点在于冲击回波信号特征的分析及缺陷分类识别。为此,该研究提出基于冲击回波信号时频图深度学习的混凝土内部缺陷识别方法：首先，对含不同缺陷类型（孔洞、蜂窝、裂缝）混凝土面板开展冲击回波试验；然后，将原始冲击回波信号通过短时傅里叶变换和连续小波变换转换为时频图；最后，将两类时频图组合起来进行数据扩充，构建包含缺陷类型、孔洞大小、裂缝深度时频图的数据集，采用Swin Transformer、Vision Transformer、ResNet18三种深度学习模型进行训练，根据深度学习模型相关评估指标，分析不同数据集下不同深度学习模型的表现情况，对比模型对缺陷的分类识别效果。结果表明，三种模型中Swin Transformer表现最佳，在缺陷类型分类中准确率超过95.00%，识别性能良好。

研究动能弹对典型防护靶板的冲击响应特性对改进弹丸威力设计具有指导意义。本文通过弹道冲击试验和理论建模分析，研究了12.7mm动能弹对3种典型靶板（混凝土靶（工况1）、装甲钢靶（工况2）、陶瓷复合装甲靶（工况3））的冲击响应特性，并建立了用于表征脆性动能弹断裂特性的计算模型。研究发现：基于应力波理论建立的计算模型能够较好的分析典型靶板作用下弹体的断裂起始与终止位置，且计算结果与试验结果规律一致性较好，适用可靠性较高。其中，弹体对靶板的冲击载荷产生的拉伸波和剪切波是导致弹芯断裂方式发生变化的重要因素。冲击载荷较小时，弹芯最先呈现弹性响应特性（工况1），随着冲击载荷的增大，弹芯由拉伸断裂向剪切断裂方向转变，断面也由解理/韧窝断裂（工况2）向单一的解理断裂趋势（工况3）转变，且弹芯剩余高度逐渐减小。

针对齿轮箱振动信号复杂多变，导致现有的齿轮箱故障诊断方法诊断精度不高、较弱故障特征容易被噪声淹没等问题，提出了一种基于向量加权平均优化算法（INFO）、变分模态分解（variational mode decomposition，VMD）和卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）的齿轮故障诊断方法。该方法首先采用熵权法将不同位置的振动传感器信号信息进行融合，利用向量加权均值算法（INFO）对VMD算法中参数进行优化，并设计一个复合评价指标作为参数优化的评价标准，使用奇异峭度差分谱（SKD）的方法对敏感分量进行重构；其次，从重构的信号中提取时域、频域特征并输入到CNN模型中进行分类；最后通过Shap（Shapley Additive Explanations）值法对模型输入特征的重要性进行排序，分析不同特征组合对模型分类和特定故障识别的影响。在东南大学行星齿轮数据集上进行验证，结果表明，利用所提特征组合进行故障诊断，CNN模型故障诊断准确率为98.24%，高于其他特征组合，为行星齿轮箱的故障诊断提供了一组有效的特征指标。

由于橡胶隔振器样件制备和冲击性能测试周期长、费用高，需要在样件制备前进行仿真分析以评估结构和材料设计或选型的可行性。参照隔振器跌落式冲击测试方法，在LS-DYNA软件中建立隔振器冲击性能仿真分析有限元模型，选择Mooney-Rivlin-Maxwell模型作为橡胶粘超弹性本构模型。为了获取冲击工况下橡胶材料的本构模型参数，将隔振器用橡胶材料制成球体，开展橡胶球体与钢板冲击试验与有限元仿真分析。建立广义回归神经网络（generalized regression neural network，GRNN），使用优化后的GRNN模型和试验数据对橡胶材料本构模型参数进行预测。开展橡胶隔振器冲击仿真分析计算，仿真计算与测试结果较为接近，建立的有限元仿真分析模型可以用来评估隔振器的冲击性能，为开展橡胶隔振器冲击性能仿真分析和冲击工况下橡胶材料本构模型参数的获取提供一种参考的方法。

为实现防屈曲支撑-钢筋混凝土框架结构基于韧性的抗震设计，引入韧性水平量化指标，建立建筑抗震韧性等级的分级，提出利用功能损失控制韧性指标的计算假定，并建立建筑多层级功能损失量化关系，提出根据建筑功能损失控制构件损伤及工程需求参数的方法。依据防屈曲支撑-钢筋混凝土框架结构的受力机制，提出其基于韧性的抗震设计方法并建立设计流程。将设计方法应用于一幢5层的防屈曲支撑-钢筋混凝土框架结构的抗震设计并进行罕遇地震作用下的弹塑性时程分析。分析结果表明：结构的层间位移角和层间剪力分布均满足设计要求，所提出的方法能实现预期的抗震韧性目标。

针对目前汽车油气弹簧阻尼特性无法根据路况及行驶工况自适应调整，且难以取得更好的安全性和舒适性的难题，提出了一种汽车磁流变 (magnetorheological,MR)油气弹簧设计理论及方法。基于磁流变机理及汽车悬架阻尼减振理论，提出了一种双向阻尼力可控的新型汽车磁流变油气弹簧结构方案，分析了磁流变油气弹簧工作原理；考虑气体流体可压缩性、磁流变液挤压强化效应和局部损失等因素，推导了磁流变油气弹簧的输出阻尼力及弹性力计算公式；定性定量分析了磁流变阀芯长度、间隙和气体压强对磁流变油气弹簧输出力学性能的影响；样机测试测试结果表明，推导的理论力学模型能够准确地描述不同激励下磁流变油气弹簧的力学特性，磁流变油气弹簧的输出力随着激励幅值、频率、电流的增大而增大，研究结果为汽车磁流变油气弹簧的应用提供了理论和硬件基础。

为解决某40mm埋头弹火炮炮口动能大导致系统后坐力过大的问题，提出一种将炮口制退器、膨胀波技术两者有机结合的复合减后坐技术。基于此技术，建立了埋头弹膨胀波火炮的内弹道方程，分析了其内弹道时期膛内压力、速度和身管受力等随时间的变化规律。并在此基础上，基于三维非定常Navier-Stocks方程，结合动网格技术，对该埋头弹火炮后效期的膛口流场进行了数值模拟，重点揭示了火药燃气流动对制退器受力特性的影响，并对比分析含有该复合减后坐技术与不含该技术的两种埋头弹火炮在整个内弹道及后效期的后坐力和后坐冲量变化特性。研究结果表明：在保持弹丸初速不变的情况下，采用该复合减后坐技术可以有效降低埋头弹火炮的后坐力，将后坐冲量从1720.36 N•s降低至306.04 N•s，减后坐效率达到82.2%。

本文以双转子作动器为研究背景，提出了一种单驱动型双转子作动器主动控制装置，主要由质量块、空间传动齿轮组、电机和控制器组成，通过齿轮带动转子旋转时产生的离心力作为结构主动控制力，以减小结构振动。较于传统的主动质量阻尼器，这一设计既无需考虑导轨直线行程限制，又通过结构优化解决了双驱动型双转子作动器中电机难以同步问题，实现了更高效稳定的振动控制。为研究单驱动型双转子作动器的减振性能，首先用拉格朗日方程力学分析法建立单驱动双转子作动器系统力学模型、单自由度结构与单驱动型双转子作动器的状态方程。其次针对单驱动型双转子作动器系统的减振问题，将极点配置法与超螺旋滑模控制算法相结合，为其设计控制器，再利用改进的蜣螂优化算法对控制器所包含的控制参数进行优化。相较于其他控制算法，所提的控制算法更容易获得控制器的参数，避免了控制器参数需大量繁琐复杂的试凑问题，方便实际工程调试。最后，用李雅普诺夫函数证明了该系统的稳定性，数值仿真验证了单驱动型双转子作动器系统及其控制算法的可行性和有效性。

飞机的抗坠撞性能不仅受其自身结构设计的影响，还与飞机坠撞时的速度、着陆姿态以及道面环境等因素紧密相关。以典型民机全机结构为对象，建立全机坠撞动力学模型，并基于文献中的试验数据对模型进行验证。进一步开展不同坠撞速度、俯仰角、滚转角、道面环境等因素影响下的仿真分析，探讨不同因素对飞机坠撞响应的影响规律。结果表明：随着坠撞速度的增加，机身下腹部坠撞载荷初始峰值和平台载荷逐渐增大，机身变形范围和地板加速度峰值也逐渐增大；随着俯仰角的增加，坠撞载荷波形发生显著变化，初始峰值载荷显著减小，地板加速度峰值也逐渐减小，且中机身框段结构的地板加速度峰值随俯仰角的变化更为敏感；飞机局部机身结构的坠撞速度受飞机俯仰角影响显著，在飞机整体垂直坠撞速度不变的情况下，俯仰角越大，前机身框段的坠撞速度越大，总体呈现出从机头到后机身框段的非线性增大趋势；滚转角对飞机的坠撞载荷和机翼前缘结构加速度峰值影响较小，而对机身的地板加速度峰值有显著影响，机身下腹部靠近滚转方向的一侧变形增大，产生新的塑性铰；相比刚性道面，在黏土道面坠撞时，飞机垂向坠撞初始峰值载荷减小，航向坠撞初始峰值载荷显著增大；飞机坠撞后在黏土道面上砸出沟壑状变形，不同俯仰角下的沟壑形状和变形扩展过程显著不同；在黏土道面坠撞时机体变形和地板加速度峰值较小，相比刚性道面坠撞对乘员安全造成的风险更小。

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。

砖石古塔是重要的文化遗产建筑，现存数量较多且结构造型独特，因其高宽比大、材料抗剪能力偏低，地震作用下动力响应显著，极易发生破坏。通过对不同结构形式古塔的震损规律及影响因素进行总结，归纳了古塔结构自振周期计算公式，对比分析了古塔原位动力测试结果。针对古塔结构损伤识别、动力响应、破坏机制、振动控制的关键问题，总结分析了砖石古塔地震响应的基本规律、震害形成与控制的力学机制。结合古塔结构损伤识别研究，分析了砖石古塔振动台试验、数值分析所得结构动力响应的基本特征，总结了塔体的地震反应变化规律；针对地震作用下砖石古塔破坏模式，分析了古塔地震破坏机制，整理了古塔现有可靠性评估方法，明确了地基土对塔体结构地震反应的影响，指出了古塔结构修复及减震控制的关键问题，为砖石古塔抗震研究及结构性能提升提供了参考。

为研究黏滞阻尼器在真实高频响应下的振动特性并识别其Maxwell模型参数，给出一种基于最小二乘的Maxwell模型参数识别方法，开展物理子结构为黏滞阻尼器的高速列车减振器实时混合试验，得到车速在250km/h至400km/h范围内黏滞阻尼器真实滞回响应，并根据阻尼器真实响应识别黏滞阻尼器Maxwell模型参数。结果表明，随着列车车速增大，黏滞阻尼器力与位移峰值响应均增大且位移基频提高，所识别Maxwell模型标准化刚度增大而标准化阻尼减小；所给参数识别方法精度较高，不同车速下黏滞阻尼器识别力与实测力时程的均方根误差不超过20.9%，且列车车速越大，均方根误差越小。该研究可为高频振动下黏滞阻尼器性能评估与工程应用提供参考。

移动荷载作用下动力冲击问题与桥梁设计、运营维护密切关联，涉及桥梁结构建造经济性与服役安全性。当前的众多研究主要聚焦车辆过桥的动力放大，而单个车辆过桥行为的动力放大系数往往并不等同于桥梁设计阶段采用的动载系数。论文基于车-桥-墩耦合系统模型动力响应数值仿真计算，给出桥梁动力冲击系数(Bridge Impact Factor, BIF)的定义和计算方法。针对某高墩大跨梁桥，开展BIF计算和影响因素研究，分析限行速度、路面平整度等对BIF的影响。结果表明：BIF是与桥梁状态相关的固有特征参数，和桥梁的容许荷载、限行速度、路面平顺性等因素密切相关；BIF随着限行速度增大而增大，但当限行速度超过最不利速度后，BIF则保持不变；路面不平度对BIF有更显著的影响，随着路面不平度的增加，BIF进一步放大；当桥面发生恶化时，可以实施桥面铺装修复或限速限载来确保BIF在允许范围内。该研究揭示了桥梁BIF取值及衍化规律，可为同类型桥梁设计及运维管理提供指导与参考。

岸桥齿轮箱零部件数量多、故障类型丰富，且故障数据难以获取，其诊断面临小样本、多分类的问题。针对上述问题，提出了一种基于频域振动图（frequency domain vibration image，FDVI）和条件去噪扩散概率模型（conditional denoising diffusion probabilistic model，CDDPM）的故障诊断方法。首先将获取的振动信号转为FDVI图像，充分表征各故障的振动信号的特征信息。然后，使用CDDPM对小样本数据进行扩充，将标签信息输入到模型以控制生成故障样本类别，同时采用跳层采样加快样本生成速度。将扩充后的样本集输入卷积神经网络分类器中进行训练，提升分类器对小样本多类故障诊断的效果。在对CWRU数据集的17种故障类型和岸桥缩尺实验台数据集的29种故障类型的小样本诊断实验表明：样本扩充后CWRU数据集故障识别率由89.86%提高到99.30%；岸桥数据集故障识别率由68.63%提高到95.75%。上述分析表明所提方法能完成小样本条件下岸桥齿轮箱多类故障诊断任务。

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。

基于快速傅里叶变换的快速迭代收缩阈值算法（fast iterative shrinkage threshold algorithm based on fast Fourier transform，FFT-FISTA）具有较高的计算效率，但其忽略点扩散函数的空间变化及卷绕误差，造成声源识别性能的损失，为此提出基于函数波束形成的改进FFT-FISTA算法。改进算法以函数波束形成输出作为FFT-FISTA算法的迭代输入，建立函数波束形成、声源分布及升幂空间转移不变点扩散函数的线性方程组，基于周期边界条件下的快速傅里叶变换进行迭代求解，使被运算的非周期函数变为一个周期函数，解决补零边界带来的波数泄漏问题，可提高运算准确性，进一步提升成像性能；通过指数运算锐化点扩散函数主瓣，拓展点扩散函数空间转移不变性假设的适用性。仿真和实验结果表明：相较于常规FFT-FISTA算法，改进算法能提升成像空间分辨率及动态范围，扩大FFT-FISTA算法的有效成像区域，压缩气体泄漏实验结果验证了改进算法的有效性。

双锥聚能装药对装甲目标具有较强的毁伤效应，试验及高精度仿真对双锥聚能装药毁伤性能的改进具有重要意义。为研究不同结构及材料双锥形药型罩聚能装药对钢靶板侵彻性能的影响，设计了5种不同结构的双锥形药型罩，同时考虑不同药型罩材料（紫铜、高熵合金）及壳体对双锥药型罩聚能射流侵彻性能的影响，开展了双锥药型罩射流侵彻钢靶板的静破甲试验。基于流体弹塑性控制方程组，构造了适用于聚能射流形成及侵彻仿真的高精度欧拉算法，集成算法为计算程序并对试验工况进行模拟。数值模拟与试验结果相互对比，验证了自主构造的高精度数值方法的准确性。研究结果表明：对于不同结构的紫铜双锥形药型罩，其射流头部速度伴随着药型罩内锥角的增大而减小，射流长度逐渐变小，有效侵彻质量及侵彻深度逐渐增大。对于相同结构的紫铜与高熵合金药型罩，其聚能射流侵彻口径及穿深差异不大。高熵合金射流头部速度更大，侵彻口径从上到下较为一致。

桥梁结构的健康监测对于保障交通安全、延长使用寿命、提升运营维护效率等都具有重要的意义，但现有的桥梁监测方法在测量性能、成本及效率上还有待提升。为此，基于新型非接触式微波全场振动测量方法，开展桥梁轻量化监测的应用技术研究。阐述了微波全场测振系统的硬件架构以及全场多目标识别与位移提取的感知原理。发挥微波全场测振的优势，从设备、感测、数据三个层面建立了桥梁轻量化监测方法，提出了基于微波的桥梁全场域多跨挠度与多索索力测量技术。开展不同工况下滑台模拟振动测量实验，验证微波全场测振相较于传统微波测振技术在抑制耦合干扰上的有效性。开展系杆拱桥的结构动态响应户外测试，测量并分析了桥体多测点挠度变化与吊杆索力分布，验证了所提方法能够高效地实现桥梁全场域挠度与索力的测量，为桥梁轻量化健康监测提供了新的技术手段与思路。开展了微波测振仪与传统加速度计吊杆基频测量对比实验，进一步验证了所提方法的准确性。

悬索桥作为柔性桥梁在运营过程中主梁的挠度控制尤为重要。为预测既有悬索桥主梁在随机车流与环境温度复合作用下的竖向挠度，本文建立了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)、长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory，LSTM)、概率密度估计层和桥梁监测数据的集成性挠度区间预测方法。基于南溪长江大桥健康监测数据建立了环境温度、车载和挠度监测数据时间序列训练集，通过CNN-LSTM组合层捕捉时间序列中的局部特征和长时记忆，采用高斯分布作为概率密度分布函数，通过极大似然法评估高斯分布的参数，输出最佳的挠度预测值和概率区间。在此基础上，提出了识别既有悬索桥主梁异常挠度及预警阈值方法。研究表明：相较于LSTM和CNN-LSTM模型，CNN-LSTM-GD模型在预测微小挠度波动和极端挠度上具有更好的预测能力，挠度预测值和监测数据基本吻合。在24h时间尺度上，相较于传统LSTM模型在均方根误差(Root Mean Square Error，RMSE)和决定系数(coefficient of determination，R2)上分别提升了54.40%和10.22%，相较于CNN-LSTM模型，在RMSE和R2上分别提升了38.43%和5.31%。