针对箱型钢结构施工安装现场的环缝焊接问题，设计了一种直-弧组合轨道式焊接机器人系统。对该系统进行了基于标准D-H模型和Craig修正模型的运动学对比分析，总结了各模型的运动学建模和求解过程的区别及适用性。针对箱型钢结构环缝焊接的焊枪运动轨迹规划，提出综合轨迹规划法（CTPM）。该方法使机器人以最少的自由度在箱型钢结构环缝焊接时实现焊枪任意空间位姿调整功能，使得针对箱型钢结构直角焊接的轨迹规划更加简便高效。计算和仿真结果表明：所设计的机器人系统能够满足箱型钢结构环缝焊接的功能要求，综合轨迹规划法能够实现在箱型钢结构环缝焊接时对焊枪空间位姿的有效调整。

铝合金是汽车、航空等领域轻量化过程中的重要应用材料，但铝合金强度和塑性的不足限制了其应用。为了提高5052铝合金的强度及塑性，采用多道搅拌摩擦加工的方法成功制备出碳纤维增强铝基复合材料。对复合材料的力学性能和组织形貌进行了测试和分析，结果表明：复合材料的抗拉强度相较于母材提升了18.9%，延伸率提升了19.7%。通过扫描电镜和透射电镜观察发现复合材料中碳纤维弥散分布，复合材料断口观察到韧窝内有明显的碳纤维拔出痕迹，说明复合材料的强度及塑性提升与碳纤维的弥散分布及碳纤维的载荷转移作用有关。

光刻机工件台是光刻机的关键子系统，其中的线管组件是其传输信号、动力及冷却液等必不可少的组成部分。线管组件产生的扰动力会恶化工件台系统的超精密运动性能，因此抑制线管组件扰动力对提高工件台系统的运动性能具有重要意义。该文以工件台系统的子系统掩模台系统的线管组件为例，以减小线管组件扰动力波动、提高掩模台运动性能为目的，建立了线管组件有限元模型，对线管组件的主要结构参数进行了优化，提出了线管组件优化的一些准则，并进行了实验验证。实验表明：该有限元模型与实验相比的一阶频率误差在10%以内，验证了模型的准确性。仿真实验结果表明：优化后的线管组件L向扰动力波动幅值减小80%。

该文以应用于高速、高加速混联加工装备中的一种3-PRRU空间3自由度并联机构为研究对象，研究其动力学建模及动力学各向同性评价方法。基于虚功原理，建立了3-PRRU并联机构的动力学模型，并从动能角度出发，提出了两个评价机构各向同性性能的指标。针对该指标，提出了一种5维图像描述方法，并对3-PRRU并联机构进行各向同性性能评价。该动力学各向同性评价指标具有量纲统一、物理意义明确的优点，可以更准确地对并联机构的动力学性能分布进行表征。

在辐射伏特电池换能器件表面直接制备⁶³Ni辐射源的方法存在加载量少、活性低、PN结性能退化等问题。该文提出一种利用氧化铟锡（ITO）薄膜作为导电层材料实现在透明封装玻璃表面电镀⁶³Ni源的方法。根据辐射源自吸收效应理论模拟计算了⁶³Ni-Si辐射伏特电池辐射源的最佳厚度。采用磁控溅射工艺在400 μm玻璃基底上制备了厚度为180 nm的ITO导电薄膜，利用电化学工作站，对ITO薄膜表面进行电镀镍，对镀镍之后的薄膜材料微观形貌、薄膜厚度进行表征，并对基于该辐射源制备方法的⁶³Ni-Si辐射伏特型同位素电池电学输出性能进行理论仿真，仿真结果表明：在厚度为2 μm、活度为7.25×10⁸ Bq、面积为36 mm²辐射源的辐照下，辐射伏特电池理论上能够输出85.4 nW输出功率。

汽车碰撞事故中，肋骨密质骨厚度分布对肋骨骨折特性有显著影响，其形态学特征与人体参数等因素密切相关。该文定量描述了肋骨密质骨厚度分布，并分析了年龄、性别、身高和身高质量指数（BMI）等人体参数的影响。以60例中国人医学计算机断层扫描（CT）图像数据为样本，采用基于CT值分布特征的肋骨密质骨厚度测量方法，对每例CT图像的左侧12根肋骨进行了分布式测量。应用统计学方法，研究了位置和人体参数对肋骨密质骨厚度的影响。结果表明：肋骨序号、肋骨截面序号、测量点位置等位置参数和性别、身高、BMI等人体参数均对肋骨密质骨厚度具有显著影响。该研究所确立的肋骨密质骨厚度分布模型可应用于开发参数化人体有限元模型，有助于定量研究人体参数对肋骨骨折的影响。

基本再生数是传染病动力学中反映传染病传播潜力最重要的参数，对基本再生数的估算是传染病传播风险评估工作的核心内容。该文针对2013年末发生于西非的埃博拉疫情的风险评估问题，提出了改进的最小二乘法作为疫情参数拟合方法，并对该次埃博拉疫情中3个重灾区国家（几内亚、塞拉利昂、利比里亚）境内的早期疫情数据进行了拟合，估算出了疫情的基本再生数，拟合结果与实际数据吻合得较好；通过分析几内亚境内疫情的早期数据，改进前人研究中所采用的基于均匀混合假设的易感者S（susceptible）、携带者E（exposed）、传染者I（infectious）以及移出者R（removed）（SEIR）模型，提出了多次疫情假说模型，较好地解释了几内亚境内疫情数据波动现象。该文提出的拟合标准和传染病动力学建模思路对于确定病毒传播性质、评估防疫措施效果、预测传播趋势以及遏制未来可能出现的疫情有着重要意义。

为了提高货物或人体放射性筛查的可靠性，提出了一种基于主成分分析和Mahalanobis距离的异常γ能谱识别方法。该方法首先对大量不含异常放射性的测量对象产生的正常γ能谱进行主成分分析，提取出其所有主成分，并按从大到小的顺序，选取前若干主成分构成子空间；将正常及待识别γ能谱在此子空间上投影，得到它们的Mahalanobis距离，通过比较这些距离的相对大小实现对异常γ能谱的识别。Monte Carlo模拟实验和实际测试实验表明，在子空间信息量占原始信息比例大于99%时该方法可靠有效。

氦气压气机是高温气冷实验堆氦气透平发电系统的关键部件，其气动性能直接影响系统发电效率。氦气压气机径向间隙和轴向间隙对其气动性能有重要影响。该文以氦气压气机模型级为研究对象，采用试验验证过的数值计算方法，研究了叶顶间隙与轴向间隙对压气机气动性能的影响和机理。分析结果表明：减小叶顶间隙会减小泄漏流、回流、二次流，能够提高压气机的压比和效率，当间隙小于0.3 mm（叶高的2%）时尤其明显；动叶的偏离设计点的轴向移动会降低压气机的效率，可允许的轴向间隙变化范围为±1.0 mm。该研究结果揭示了叶顶间隙与轴向间隙对模型级的影响，可为氦气压气机整机气动性能的研究与优化提供依据。

设备和物资采购在国际工程设计、采购和施工一体化（EPC）项目中具有重要地位。已有对供应链一体化与采购管理的关系的研究多侧重理论分析，对EPC项目关注较少，对二者的作用机理还缺少系统实证分析。该文提出国际工程EPC项目采购集成管理概念模型，并通过问卷数据，使用偏最小二乘法结构方程模型分析验证模型路径。分析结果揭示了采购集成管理中的3条路径：关系集成直接影响采购绩效；关系集成促进采购过程管理，进而影响采购绩效；关系集成通过信息集成促进采购过程管理，进而影响采购绩效。其中，关系集成通过信息集成对采购过程管理的间接作用大于其对采购过程管理的直接作用，关系集成对采购绩效的直接作用大于其通过信息集成和采购过程管理对采购绩效的间接作用。该研究结果有助于指导EPC承包商有针对性地进行采购集成管理，提升采购绩效。

水工混凝土在干燥多风环境下浇筑时，浇筑坯层层面将受到环境影响，层间劈拉强度也会随之减小。为了分析混凝土层间劈拉强度在环境影响下的性能变化及研究层面状态的判断方法，对不同水工混凝土材料在不同环境影响下的层间劈拉强度、下层混凝土内含水量进行了相关试验研究。研究结果表明：在干燥多风的环境影响下层间劈拉强度衰减会加剧，层间劈拉强度与下层含水量存在对应的函数关系，含水量可作为预测层间强度的指标。针对下层混凝土表面更易出现缺水等极端情况，提出了层面重塑方法，该方法可明显提高层间强度。

为研究降雨变化对流域水量平衡的直接及间接影响，该文基于Eagleson的生态水文最优性理论，建立了植被盖度降雨响应模型，用归因分析法区分了由降雨变化直接引起的水量平衡变化以及植被响应降雨变化对水量平衡产生的间接影响，并在科尔沁地区西拉木伦-老哈河流域对该方法进行了应用。研究结果表明：植被盖度和降雨量之间存在正相关关系，这一关系受到降雨强度和降雨频率的影响。降雨量增加主要增加了蒸散发和非生长季土壤水分蓄变量的占比。降雨量增加对水量平衡各项变化的直接贡献都是正向的，而植被响应降雨后对水量平衡变化产生的间接贡献对除了蒸散发以外的各项均为负向的。蒸发系数和降雨之间的关系受到植被对降雨变化响应的影响。

语音识别模型中帧间独立假设在给模型计算带来简洁的同时，不可避免地降低了模型精度，增加了识别错误。该文旨在寻找一种既能满足帧间独立假设又能保持语音信息的特征。分别提出了基于k均值和基于归一化类内方差的语音识别自适应聚类特征提取算法，可以自适应地实现聚类特征流的提取。将该自适应特征分别应用在Gauss混合模型-隐Markov模型、基于段长分布的隐Markov模型和上下文相关的深度神经网络模型这3种语音识别模型中，与基线系统进行了实验对比。结果表明：采用基于归一化类内方差的自适应特征可以使得3种语言模型的识别错误率分别相对下降10.53%、5.17%和2.65%，展示了语音自适应聚类特征的良好性能。

在传播环境不发生改变时，唯一能带来不确定性的因素是用户位置的不断变化。该文研究了用户位置移动范围与无线密钥生成速率上界的关系。针对两种极端的静态环境场景，分析了其密钥生成速率上界。结果表明：在简单的信道环境中，信道状态分布并不是Gauss分布，此时的密钥生成速率上界仅受到用户位置改变的影响。该文分析了在简单的单反射面场景下密钥生成速率上界与信道的估计误差之间的关系。通过数值仿真得到了多散射点场景下不同信道估计误差下的密钥生成速率上界，结果表明在合法用户具有较高信噪比情况下，用户位置移动范围在1个波长左右即可获得较高的密钥生成速率上界。

密集小区技术是满足未来高容量、高能效蜂窝通信的关键技术之一。在密集小区场景下，虽然单个基站的能耗降低了，但是由于基站总数大幅度增多，蜂窝网络的总能耗还是会随业务的增多而提高。基于用户业务排队的用户分配、频谱分配和功率分配可以有效地提升系统性能。该文研究在多载波正交信道下，基于用户业务排队进行用户调度、载波分配、功率分配来降低系统长时间的总能耗，同时保证用户业务传输的需求。通过利用Lyapunov优化理论，把问题转化成一个混合整数规划问题，并给出了多载波正交信道下的用户调度、载波分配、功率分配的算法。仿真结果验证了该算法能够降低系统能耗，同时与以优化系统和速率为目标的算法具有一致的系统和速率。

由于第五代移动通信（5G）中异步多址机器间通信等场景的特殊需求，非正交多载波技术得到广泛关注，偏移正交幅度调制滤波器组多载波技术（FBMC/OQAM）成为候选波形之一。该文首先分析了窄带干扰（NBI）和频选信道下残余固有干扰（RⅡ）对FBMC系统的影响。分别设计了NBI消除模块和RⅡ消除模块。为进一步提高系统性能，设计了将FBMC和基于迭代译码的比特交织编码调制（BICM-ID）相结合的接收机结构，在FBMC解调器与软入软出（SISO）译码器间进行迭代的消息交换。仿真结果表明：FBMC相比CP-OFDM，对NBI具有更好的鲁棒性，因此采用擦除法消除NBI影响获得了良好的效果；且经过数次迭代后，接收机性能接近假设所有先验信息已知时的最优性能界。对于不同星座类型在迭代过程中的性能也进行了分析比较。

基于深度学习的神经机器翻译已在多个语言对上显著超过传统的统计机器翻译，成为当前的主流机器翻译技术。该文从词粒度层面出发，对国际上具有影响力的6种神经机器翻译方法在维吾尔语-汉语翻译任务上进行了深入分析和比较，这6种方法分别是基于注意力机制（GroundHog），词表扩大（LV-groundhog），源语言和目标语言采用子词（subword-nmt）、字符与词混合（nmt.hybrid）、子词与字符（dl4mt-cdec）以及完全字符（dl4mt-c2c）方法。实验结果表明：源语言采用子词、目标语言采用字符的方法（dl4mt-cdec）在维吾尔语-汉语神经机器翻译任务上性能最佳。该文不仅是首次将神经机器翻译方法应用到维吾尔语-汉语机器翻译任务上，也是首次将不同的神经机器翻译方法在同一语料库上进行了对比分析。该研究对维吾尔语-汉语机器翻译任务和神经机器翻译的进一步研究工作都具有重要的参考意义。

不确定性的出现使传统算法无法直接用于聚类不确定数据流。该文提出一种不确定数据流环境下基于密度的聚类算法，其中提出不确定度的概念以衡量不确定数据的分布信息，并在改进面向确定数据的聚类算法DENCLUE的基础上，提出一种可处理数据不确定度的UDENCLUE算法，以降低数据的不确定性对聚类结果产生的影响；提出滑动窗口下基于密度的不确定数据流聚类算法USDENCLUE，通过聚类特征指数直方图技术实现快速剪枝，可以高效处理噪音数据、演化数据流并生成任意形状的簇；采用真实数据集及人工合成数据集对USDENCLUE与CluStream聚类算法进行比较，实验结果表明了所提出算法的高效性和有效性。

现有基于模糊语言变量的信息系统风险评估方法的运行，一般需要在相关领域专家协助下产生由标准参数梯形模糊数描述的语言变量项集，此类方法的实践有效性往往取决于其在专家无法参与的情况下处理不同类型模糊数以及变化的语言变量项集的能力。该文提出了一种利用三角模糊数的n阶语言变量项集减项算法，并采用4类典型的语言变量三角模糊数对该方法的正确性进行验证。结果表明：在无需相关领域专家介入的情况下，该方法能够实现n阶语言变量项集等价变换过程的自动化，为现有的信息安全风险评估系统的改进提供了方法。