在双碳目标的背景下，制造企业的数字化转型对于促进绿色化转型，进而实现经济效益和环境效益的平衡具有十分重要的意义。以2011—2021年沪深A股上市制造企业作为研究对象，实证检验制造企业数字化转型对环境、社会和治理（environmental，social and governance，ESG）责任表现的影响。研究发现，数字化转型正向促进制造企业ESG责任表现，且经过稳健性和内生性检验后结论依然成立。机制检验表明，数字化转型可以通过缓解制造企业的融资约束，进而促进其ESG责任表现的提升。调节效应表明，数字普惠金融能够加大数字化转型对制造企业ESG责任表现提升的影响力度。异质性分析表明，在创新资源投入高以及处于低碳试点城市的制造企业，数字化转型对企业ESG责任表现的促进作用更加显著。研究结论从政府和企业两个层面对提升ESG责任表现提供了对策建议。

折叠翼无人机可服役于多任务剖面，飞行环境复杂且易受低空突风的影响。开发一种新型的具有非侵入性特征的参数化气动弹性模型，用以快速计算在不同折叠角度下Z形折叠翼的离散突风响应特性。首先，对现有Z形折叠翼进行了结构和气动方面的增强设计。其次，基于舒展状态下颤振计算的Nastran输入文件，重构任意折叠角下的参数化气动弹性模型。最后，考察了折叠角、飞行速度、突风速度幅值、铰链阻尼等参数对折叠翼突风响应特性的影响。结果表明，增大折叠角可有效减缓突风响应，飞行速度和突风速度幅值的增大对翼尖加速度和翼根弯矩响应的贡献明显，铰链阻尼参数的存在会减缓翼尖加速度响应，但同时会增大翼根弯矩响应。

作为一种比单一导航系统精度更高、稳健性更好的导航方案，全球导航卫星系统/惯性导航系统（global navigation satellite system/inertial navigation system，GNSS/INS）组合导航，在各种运动载体中得到广泛应用。针对环境遮挡或电磁干扰导致卫星导航信号中断从而降低组合定位精度的问题，提出一种基于全连接神经网络（fully connected neural network，FCNN）的GNSS/INS组合导航定位方法，该方法由训练模块和预测模块构成。在GNSS信号正常的情况下，该方法利用INS解算的位置和速度信息与组合导航输出的位置和速度信息对FCNN模型进行训练；当GNSS信号中断或失效时，利用前期训练的FCNN模型预测输出导航解。采用实测数据对所提方法进行了验证，结果表明，提出的基于FCNN的GNSS/INS组合导航方法可有效地抑制单一惯导定位误差发散的情况，提高GNSS信号中断时GNSS/INS组合定位结果的精度和可用性。

针对现有能量法无法准确描述齿轮存在齿面剥落的时变啮合刚度，造成齿轮传动系统故障的动力学建模方法不完善的问题，提出改进能量法。考虑不同类型的齿面剥落，建立一种考虑齿面剥落的时变啮合刚度公式。将所建立的齿面剥落时变啮合刚度公式引入六自由度传动系统，建立一个能够模拟齿面剥落的齿轮传动系统动力学模型。采用Newmark-β法进行求解，将数值模拟结果与试验数据进行对比分析，验证了所建立模型的准确性。基于该模型分析了不同齿面剥落关键参数对时变刚度的影响和对应的刚度变化规律及动力学响应的频率特性规律。研究结果表明，考虑齿面剥落的齿轮传动系统特征频率左右两侧会出现间距10Hz的次生频率峰值。

以一种六自由度桌面式上肢康复机器人（desktop upper limb rehabilitation robot，DULRR）为研究对象，观察到传统的位置控制无法满足患者康复训练的需求，可能导致其在康复过程中二次受伤。针对这一问题，提出一种基于位置闭环的自适应柔顺性控制方法。首先，根据DULRR的运动学模型，构建基于模糊比例-积分-微分（proportional-integral-derivative，PID）的位置控制器。然后，利用阻抗模型将力信号转换为速度和位置信号的特点，提出了基于压力传感器的自适应柔顺性控制器，与所提出的模糊PID控制器相结合，形成了完整的DULRR被动康复训练控制方法。最后，通过仿真分析和样机实验的方式，验证了基于位置闭环的自适应柔顺性控制方法的优越性。实验结果表明：相较于传统的PID控制器，在DULRR系统下模糊PID响应时间更短、稳态误差更小，体现出了较好的轨迹跟踪能力。同时，该控制器表现出良好的柔顺性效果，满足了患者早期被动康复训练的需求，并避免了康复过程中的二次伤害。

电力行业碳排放仍然是当前我国碳减排任务的重点。分析了我国30个省份生产侧、消费侧电力碳排放情况，阐明了省际碳排放空间转移和部门转移的规模和路径。主要采用多区域投入产出（multi-regional input-output，MRIO）模型进行相关研究。结果表明，碳转移是导致地区生产侧、消费侧碳排放差异的主要原因，整体呈现出碳排放由经济发达省份转移到电力供应过剩的欠发达省份的态势。从部门级来看，大部分电力转移是由建筑业和服务业的电力需求引起的，其碳排放占比达到57.89%。有效地识别了各省电力碳排放时空特点和转移特征，为制定省域尺度的电力行业碳减排方案提供科学依据和理论基础，该研究将服务于“双碳”目标的建设和完成。

为了满足大型构件连接需求，以TA15丝材为原料，采用钨极惰性气体保护焊（tungsten inert gas，TIG）对激光沉积制造（laser deposition manufacturing，LDM）和热等静压（hot isostatic pressing，HIP）制备的TA15母材进行连接。结果表明，连接试样不同区域组织存在差异，其中HIP母材微观组织为等轴晶，晶粒内部为双态组织；HIP母材热影响区A（heat affected zone A，HAZ-A）呈现等轴晶；TIG连接区呈现β柱状晶，晶粒内部为细小网篮组织；LDM区呈现β柱状晶，晶粒内部的网篮组织较TIG连接区粗大；LDM母材热影响区B（heat affected zone B，HAZ-B）晶粒形状仍为柱状晶。连接试样的室温抗拉强度和延伸率分别达到了1 046.3±13.7 MPa和6.2%±0.6 %。与母材相比，连接试样的抗拉强度提高，塑性下降。连接试样的断裂位置为HAZ-B，断裂机制属于半解理半韧性断裂。

为了进一步提高DD6镍基单晶高温合金表面质量和耐蚀性能，选取甲酰胺-氨基磺酸溶液，对DD6镍基单晶高温合金开展电化学抛光实验，研究了抛光电压、电解液浓度和抛光时间对抛光后表面质量的影响。结果表明，在抛光电压为20 V、电解液浓度为1.2 mol/L、抛光时间为2 min条件下，表面粗糙度最低值为0.358 \mathrm{\mu } \mathrm{m}，此时表面效果达到最佳。同时发现，在高电压（30 V）和高酸浓度（1.6 mol/L）的条件下，DD6样件表面出现不规则的蚀坑和杂质颗粒，表面质量较差。经过电化学抛光，DD6样件的光亮度明显提高，通过实验得出抛光电压是影响表面光亮度的关键参数。分析表面元素得出，抛光后表面O元素含量少，说明抛光过程中并未生成含有金属氧化物的钝化膜。DD6样件抛光前后Tafel曲线表明，抛光后DD6样件的自腐蚀电位更正，自腐蚀电流更小，因此电化学抛光也提升了DD6样件的耐蚀性能。

基于烙印理论和高阶理论，以2015—2021年沪深A股军民融合上市公司为研究样本，采用实证回归方法，验证CEO信息技术背景对军民融合企业创新绩效的影响及内在机理。研究结果表明，CEO信息技术背景对军民融合企业创新绩效和数字化转型具有显著正向影响；数字化转型在CEO信息技术背景对军民融合企业创新绩效的促进过程中起到部分中介作用；政府补助在数字化转型对军民融合企业创新绩效的促进过程中起到正向调节作用。在经过稳健性与内生性检验后，上述研究结论依旧稳健。进一步异质性分析发现，CEO信息技术背景对军民融合企业创新绩效的促进作用及其内在机理在民参军企业与东部地区更为显著。

为解决小尺寸单人旋翼飞行器的飞行稳定性问题，针对整机尺寸小、载重大的特点，提出增稳结构方案，建立动力学模型并进行了模态仿真分析。首先，确定了飞行器的重心位置，确保设计满足飞行稳定性要求。其次，针对摇摆、振动等稳定性问题，提出了增稳结构方案。最后，通过不同阻尼器阻尼值的驾驶舱动力学仿真，确定了阻尼器方案，并完成了模态仿真分析。研究结果表明，研究的目标飞行器在保持小尺寸的同时，通过合理的结构设计和飞行控制策略，能够实现稳定飞行，满足实际应用需求。

针对航空发动机主轴承故障信号传输路径复杂、不稳定和故障特征提取困难的特点，提出了一种基于时域特征参数、频域特征参数和本征模态函数（intrinsic mode function，IMF）能量矩特征参数融合降维的故障识别方法。首先，分别选取60组轴承滚动体故障、内圈故障、外圈故障和正常轴承数据，提取时域特征、频域特征及能量矩特征。由于3种参数组成的融合向量维度过大、数据量庞大和信息冗余，利用主成分分析方法（principal component analysis，PCA）对3种数据进行融合降维，根据主成分累积贡献率提取有效的主成分分量。最后，将降维后的特征向量输入支持向量机（support vector machine，SVM）中进行模式识别，诊断不同类型的轴承故障。结果表明，相对于使用单一特征参数等模型的故障识别正确率，该方法能够在复杂的信号中提取出有效的故障特征向量，之后运用故障特征向量准确地对故障类型进行识别分类，故障识别率达到98.75%。

目标检测作为遥感图像处理领域的关键任务之一，一直是遥感图像处理的研究热点。尽管深度学习方法在此领域取得了显著进展，但在应对遥感图像的尺度变化和复杂背景时，仍面临着不小的挑战，这在一定程度上限制了检测精度的进一步提升。为了解决这个问题，提出了一种创新的遥感图像目标检测方法，该方法融合了显著性引导的图像自适应融合模块，并对Faster-RCNN进行改进，提升目标检测的准确性。首先，在图像预处理阶段提出了一个基于显著性引导的图像自适应融合模块，有效地集成了图像的语义信息和浅层细粒度的细节，使模型能够优先考虑对象区域，同时最大限度地减少背景干扰。其次，在引入MobileNetV3作为Faster-RCNN的特征提取器后，提出了一个注意力增强特征金字塔网络，将注意力与上采样结合起来，进一步增强了目标特征并输出高质量的特征图，从而有效提升了多维特征的提取效果，为后续的目标检测任务提供了更为精准和丰富的特征信息。再次，设计了一个多尺度区域建议网络，这种设计能够更准确地捕获不同大小和形状对象的特征，进而增强特征的表达能力，有效提升目标的检测精度。最后，在DIOR和ROSD数据集上进行实验验证，所提出的网络模型相较于其他先进方法展现出了更高的检测精度，充分证明了其优越性和有效性。

为了解决训练样本有限和极端环境条件下飞机结构强度分析的难题，提高分析效率，将深度迁移学习方法应用于RX4E电动飞机复合材料层合板的力学性能研究。基于复合材料层合板试验结果的分析，对比了多种深度学习模型对试验结果的预测，最终选定卷积-长短期记忆（convolutional long short-term memory，CLSTM）网络作为最优的深度学习模型。此外，还引入了迁移学习（transfer learning，TL）模型，以精确预测复合材料层合板在不同温度、湿度及铺层方式下的应力-应变关系。结果表明，提出的TL-CLSTM网络模型在预测复合材料的力学性能方面具有显著的优势，特别是在预测应力-应变关系方面，其均方误差和均方根误差分别为10^-5和10^-3。所提出的模型克服了传统力学性能测量方法的复杂性和低效性，能够有效地预测电动飞机复合材料层合板的力学性能，为电动飞机制造研究提供了新的途径。

因其强大的信息存储和编程能力，DNA被视为最有前途的新型信息存储与处理材料，亟需开发新型DNA操纵技术及信息处理策略，以在非传统介质中实现纳米级信息存储与处理，为构造新一代智能分子信息处理系统提供工具。基于生物体内信号调控与通讯的基本机制，从DNA变构的角度，对近年来的相关研究进行了总结。首先，对DNA电路的相关研究进行了总结，包括DNA链置换技术及蛋白质酶的应用。然后，从信息处理及计算平台两方面，对智能分子信息处理的重要研究成果进行了分析与总结，包括DNA神经网络、具备学习能力的模拟生化反应系统、基于DNA折纸的计算框架等。通过梳理这些成果，分析了当前智能分子信息处理研究中面临的关键问题，并给出了潜在的解决方案。最后，对该领域的未来发展方向及应用前景进行了总结与展望，相信分子信息处理技术将为人类社会带来更加高效、智能的信息处理方式。

为了探究叶根通槽对跨声速压气机静叶叶栅性能的影响，以高负荷扩压叶栅NACA65-K48模型为基础，通过数值仿真比较不同宽度和高度叶根通槽对压气机叶栅气动性能和流场结构的影响。结果表明，叶根通槽能够有效地削弱吸力面壁面涡强度，抑制沿节距和叶高方向范围的角区分离，减少叶栅的流动损失。其抑制效果随叶根通槽宽度和高度增加均呈现先增强后减弱趋势。当通槽宽度为12%弦长、高度为5%叶高时，叶根通槽对通道内流动改善效果最明显，叶栅流动损失减少11.19%。

针对改善高温合金GH4169表面完整性的问题，对高温合金GH4169试样进行了超声喷丸和热暴露试验。首先，进行了覆盖率为98%~125%、喷丸强度为0.15 A和0.25 A的超声喷丸试验。然后，对试样分别进行了250、400、550 ℃的1 h和10 h的热暴露试验，最后研究了超声喷丸对高温合金GH4169表面粗糙度、硬度、微观形貌和残余压应力的影响，并分析了热暴露后残余压应力的变化。研究结果表明，经超声喷丸后，高温合金GH4169表面发生塑性变形，表层硬度显著提高。近表层晶粒细化明显，晶粒尺寸由表层至深度呈梯度分布，并在表层引入残余压应力。当喷丸强度从0.15 A提升至0.25 A时，晶粒细化程度提升了29%。高温合金GH4169经过高温热暴露后，表层残余压应力发生热松弛，最大松弛速率发生在热暴露初期阶段，之后便趋于稳定，与热暴露时间无关。热暴露温度越高，近表层残余热松弛越剧烈，最大残余压应力深度位置越大。

为了改善选区激光熔化TC4合金的表面质量，采用超声辅助磁力研磨技术进行光整加工。模拟了不同磁极尺寸和研磨区域下磁通密度的大小和分布情况。对空化泡在复合场下受力进行分析，研究磁场对空化效应的影响机理。分析了施加超声振动前后试样表面形貌的变化规律，研究了振幅、研磨转速和研磨时间对表面粗糙度的影响规律。结果表明，随着磁极直径和高度的增加，磁感应强度增加，磁通密度的分布逐渐由不均匀向均匀变化。在80 mm的固定位置研磨效果较好，平均磁场力为17.12 mN，表面粗糙度为0.673 μm。施加超声振动后，原始表面凸起和缺陷被完全去除，表面有细长的划痕，表面粗糙度降至0.243 μm。与磁力研磨工艺相比，表面粗糙度降低了60%。磁场对空化效应的抑制作用降低了空化泡溃灭时释放的能量，从而减小了空化效应对表面造成的损伤。

从太阳能无人机研究情况、能源系统和气动布局3个方面进行综述，旨在为实现太阳能无人机“永久”飞行提供指导。研究历程方面，Sunglider以其80 m翼展成为目前已知最大的太阳能无人机，Helios保持的29 500 m飞行高度记录至今未被打破，PHASA-35以其40 m/s的速度成为飞行最快的太阳能无人机。太阳能无人机的载荷比正稳步提高，我国的彩虹T4的载荷比约为0. 286，仅次于Helios的0. 457。能源系统方面，砷化镓薄膜多结电池以其高达33. 6%的转换效率成为未来应用的重点。锂硫电池是能量密度最高的电池，能量密度高达650 Wh/kg，但其稳定性需进一步改进。气动布局方面，飞翼布局的气动效率较好，但稳定性不高且操作性较差，未来研究方向是在优化稳定性和操作性的同时保持其气动效率。

以校园巡视无人直升机（unmanned autonomous helicopter，UAH）为例，针对无人直升机低空飞行过程中三维航迹规划的问题，提出了一种基于蚁群优化（ant colony optimization，ACO）算法的三维多层次航迹规划算法。首先，根据环境和UAH自身性能特点的约束条件对校园环境进行三维栅格建模，并对静态障碍物的分布情况进行高度分层，分层建立二维栅格地图。然后，采用改进信息素更新机制的ACO算法进行二维航迹规划。当无人直升机前方遇到静态或动态障碍物时，利用其垂直起降的特点实现高度层的变换。在新的高度层中再利用蚁群优化算法重新规划航迹，最终实现无人直升机低空飞行任务的三维航迹规划。仿真实验结果表明，改进信息素更新机制的ACO三维航迹规划算法能较好地实现无人直升机在低空飞行时的三维航迹规划。

提出一种使用功能属性（functional attribute，FA）及有向交互标签（directional interaction tag，DIT），对基于系统思维的过程分析（system-theoretic process analysis，STPA）方法所涉及的层次化控制结构模型（hierarchical control structure model，HCSM）进行拓展与改进的方法。通过该方法构建层次化功能控制结构及交互模型（hierarchical functional control structure and interaction model，HFCSIM），达成对STPA的实质性提升与完善。通过这一改进，STPA中HCSM的构建没有严谨而具体方法和形式，以及组件间交互信息不完整且过于依赖“头脑风暴”和难以保障模型一致性等问题得以解决，并从根本上确保了分析结果的系统性、完整性和正确性。最后以飞机机轮刹车系统为例，验证了该改进方法的有效性。

在蜂窝车联网（cellular vehicle-to-everything，C-V2X）这一通信技术框架下，车辆基本安全消息（basic safety message，BSM）的准确性对于确保道路交通安全是至关重要的。然而，BSM数据易受到传感器故障或环境干扰等非恶意因素的影响，导致数据异常并可能误导驾驶决策。针对此问题，提出了一种两阶段训练方法以校正BSM中的异常数据。第一阶段，通过无监督混合生成式模型学习正常BSM数据的行为模式与分布特征，并引入内存模块在特征空间中构建细粒度的原型存储库，增强模型对正常行为模式多样性的理解。第二阶段，基于第一阶段获得的网络参数，采用自监督学习策略进行数据校正。结果表明，该方法表现出了良好的校正能力，并显著减少了BSM数据的误差。

在低温状态下，复合材料贮箱容易产生微裂纹。准确地预测低温状态下结构微裂纹起始与演化规律对于贮箱结构设计及优化至关重要。为此，建立了嵌入式多纤维代表性体积单元模型，研究低温状态对考虑就位效应的复合材料层合板微裂纹起始及扩展规律的影响，该模型由两个0°相邻约束层和90°中间层组成。在横向拉伸载荷及低温条件下，获得了结构中微裂纹起始应变及拉应力，并对微裂纹起始与演化的规律进行了研究。结果表明，低温条件显著影响了结构微裂纹起始位置及扩展路径，且温度越低，结构越容易萌生微裂纹。在纤维排列较为紧密的区域，低温条件下更容易发生界面脱粘现象。热应力的存在还导致了常温和低温状态下模型微裂纹起始位置存在差异。在常温和低温状态下，中间层的结构损伤演化规律基本一致。

为探讨企业标准化能力对创新绩效的影响，以资源保存理论为基础，利用20项实证研究数据样本，构建元分析结构方程模型（meta-analytic structural equation modeling，MASEM），揭示二者之间的潜在关系。结果表明，标准化能力正向促进创新绩效；对于科技型企业，标准化能力促进创新绩效的正向影响更为显著；在考虑中介变量时，标准化能力促进创新绩效的正向影响更为显著；知识转化在标准化能力对创新绩效的影响中起部分中介作用。建议企业应根据自身情况制定合理的标准化战略，积极投身标准化制定，加强对知识资源的利用。

模糊支持向量机是一种结合了支持向量机和模糊理论的分类算法。现有的模糊支持向量机算法可以在一定程度上克服噪声数据的影响，但存在成本敏感性，导致对数据的先验分布估计不准确。提出一种新的模糊支持向量机算法，该算法在设计样本的模糊隶属度函数时，利用采样点及其邻域密度的相似性构建的离群因子来更好地获取数据的分布信息。利用UCI数据集对优化后的模型进行验证，证明了其良好的性能。

针对强噪声背景滚动轴承故障特征难以被提取的问题，提出了参数优化变分模态分解（variational mode decomposition，VMD）和最大相关峭度反卷积（maximum correlation kurtosis deconvolution，MCKD）提取滚动轴承故障特征的方法。首先，采用改进麻雀算法对VMD参数进行离线寻优，得到最优参数组合并对原始信号进行分解。其次，根据包络谱峰值因子和样本熵构建出一种新筛选指标，对分解各固有模态函数（intrinsic mode function，IMF）分量进行筛选与重构。然后，对重构信号经改进麻雀算法在线法优化的MCKD进行增强。最后，对增强的信号进行包络解调分析，从而提取滚动轴承故障频率信息。仿真和实验结果表明，该方法能够增强淹没在强噪声中的冲击成分，有效提取滚动轴承故障特征。

在航空航天产品中存在大量薄壁类零组件，零组件制造误差和零组件应力释放等会导致零组件在装配过程前出现变形。如果装配的所有零组件的尺寸或公差在极限尺寸下仍能实现互换，这往往对零组件要求太高，生产周期也过长，零组件制造成本也过高。针对产品零组件变形的不确定性，开展实测数据建模方法研究，将零组件几何模型、材料弹性参数、实物数据、虚拟装配和仿真分析等技术有效融合在一起，结合装配前零组件数据采集，对零组件变形体装配过程进行动态仿真分析，使得部分超差的零组件仍可进行正常装配。进而结合大数据、人工智能技术，给出现场变形体的装配性的等价模型及应用软件，实现基于生产现场零组件的实测数据可快速判定变形的零组件是否可装配，确保生产线可连续生产。

为了提高飞机的飞行性能及飞行安全性，根据适航规定确立飞机翼梁结构的实际工况。通过设计翼梁结构参数、构建综合目标函数、设置约束条件、构建可靠性优化数学模型，完成对翼梁结构的可靠性优化设计。采用Kriging与贝叶斯优化的可靠性双层优化求解策略，对翼梁结构进行求解。结果表明，随着目标函数调用次数的递增，翼梁结构的质量呈现出明显的下降趋势，不同工况下翼梁结构的位移也随之减少，最终得出翼梁结构的质量最小值和不同工况下的最小位移。研究结果为飞机翼梁结构优化设计提供了理论支撑。

随着航空航天领域的飞速发展，航空铝合金铸件的高质量修复技术具有重大的经济效益和科研价值，为此，开展了ZL105铝合金的激光沉积修复技术研究。探索了最佳的激光沉积修复工艺参数，分析激光修复区的组织形貌及试样的显微硬度和室温拉伸性能。结果表明，修复区与基体形成良好的冶金结合。修复区组织细密，由柱状树枝晶和等轴晶组成。修复区显微硬度较基体提升了16%，修复件强度可达基体强度的96%以上，且随着修复比的增大，修复件的强度逐渐降低，但塑性提高。修复试样断裂机制是“韧+脆”的混合断裂。

近年来，作为对现实世界关系的重要抽象手段，地理社会网络吸引了大批学者对其进行研究，其中半径有界k-core搜索聚合空间上邻近且相互之间关系密切的用户构成子图集合，在广告投放、社交关系分析等方面具有广泛应用价值。但各子图间高度的用户重叠降低了搜索效率，过多的集合数量造成了用户选择困难。为了解决这两个问题，提出了规模最大的半径有界k-core（largest radius bounded k-core，LRBK）搜索问题，旨在搜索满足空间和内聚性约束且规模最大的社区。结合已知最佳的半径有界k-core搜索算法RotC+，首先提出了一个基本算法，又结合有效的剪枝和优化策略提出了一个优化算法，最后在5个真实世界数据集上进行了大量实验。实验结果表明，优化算法对比基本算法的效率最高提升了约20倍。

针对目前传统人工巡检效率低、存在视野盲区、成本较高等问题，设计了一种基于DiMP算法的安防巡检系统。该系统采用模块化设计，在嵌入式机载计算机上实现了无人机的自主飞行控制及跟踪功能。为提升巡检过程中对小型目标的跟踪精度与准确性，采用多尺度特征融合策略对 DiMP目标跟踪算法进行改进，将不同尺度的图像金字塔特征与骨干网络特征进行融合，为骨干网络提供信息丰富的融合特征。优化后的DiMP算法在UAV123数据集上的目标跟踪成功率和精度分别提高了2.6%和3.4%，同时在VOT2018数据集上实现了38 fps的跟踪速度。最后，在室外环境验证无人机安防巡检的效果。结果表明，改进的目标跟踪算法能够在无人机上实时运行，并能够对目标进行长时间且稳定的跟踪。

采用质量分数为30%过氧化氢溶剂，通过水热/超声联合制备的方法剥离和改性六方氮化硼（h—BN），制备羟基化六方氮化硼纳米片（BN—OH）。以BN—OH、硅烷偶联剂（APTES）和六苯氧基环三磷腈（HPCTP）为填料，采用熔融共混的方法制备了BN—OH/APTES—HPCTP膨胀型耐火涂层。探究BN—OH和HPCTP对膨胀型耐火涂层阻燃性和抑烟性的影响。根据锥形量热仪（cone calorimeter，CCT）测试可知，BN—OH/APTES—HPCTP膨胀型耐火涂层的火灾增长指数（fire growth index，FGI）最低，热释放速率峰值（peak heat release rate，pHRR）和烟气释放速率峰值（peak smoke produce rate，pSPR）相比传统膨胀型耐火涂层分别降低了17. 37%和22. 39%。研究结果表明，HPCTP辅助膨胀体系（IFR）催化环氧树脂（EP）膨胀形成炭层，改性氮化硼（BN—OH/APTES）有利于提高炭层的致密性，阻挡可燃性气体接近基材，从而减少火灾对基材的破坏。

考虑消费者电池技术敏感度和积分交易价格因素，针对由动力电池供应商和纯电动汽车制造商组成的二级汽车供应链，将新版双积分政策单车积分计算方法中的续驶里程、能量密度和电耗调整系数等纳入到供应链收益模型，并通过仿真实验讨论了新版双积分政策的有效性，比较了新旧版双积分政策对企业决策的影响。研究结果表明，与旧版双积分政策相比，新版双积分政策可以有效地提高电池技术水平，有利于纯电动汽车制造利润增长，但并不完全有利于政府收益增长。政府通过引导消费者提升电池技术敏感度可以有效提升电池技术水平，而单独依赖积分交易价格效果不佳。新版双积分政策为纯电动汽车制造商提供了更多策略选择，例如不同续驶里程的汽车制造商可以采取不同的策略来达到最优化生产目的。

为了降低电动飞机的研制成本，研究了基于全寿命周期的电动飞机多学科优化设计。通过研究电动飞机全寿命周期费用的组成，得到电动飞机的全寿命周期成本估算模型。建立电动飞机气动、飞行性能、质量和经济性学科分析模型，以电动飞机全寿命周期费用最低为优化目标，提出一套基于全寿命周期费用的轻型电动飞机多学科设计优化方法。以某型四座电动飞机为例，利用并行子空间优化算法对模型进行优化找到了最优解，从而得到最优的总体设计方案，验证了方法的有效性。本方法可应用于电动飞机概念设计，为电动飞机研发提供技术支持。

为了研究进气损失对核心机起动性能的影响，开展了起动性能专项验证试车。采取在进气道前安装稳压系统的方式模拟进气损失的产生，并录取了核心机起动性能。为做对比，在不安装稳压系统的条件下，也录取了核心机起动性能。试验完成后得到了进气损失对起动性能参数的影响规律，并研究了稳压系统造成进气压力损失的原因及进气损失的计算方法。试验结果表明，进气压力损失降低了起动过程的转速上升率，对起动有不利影响。稳压系统不同组成部分产生流动损失的原因不同，针对不同组成部分可采用不同的优化方法来降低压力损失，如改善整流网和蜂窝器的粗糙度、合理选择扩压段的扩散角等。

为减弱转子叶顶间隙处的流动损失，以NASA Stage 35为研究对象，优化转子叶顶间隙形状。通过数值模拟研究不同转子叶顶间隙形状对单级压气机性能和流场结构的影响机理。结果表明，叶顶间隙值减小后，稳定裕度有较大提升，平行式小间隙、凹型间隙和凸型间隙分别增加2.21%、2.30%和2.54%，峰值效率几乎不变。改型后总压比提升，转子前缘区域的高熵增区面积减小。削弱激波与叶尖泄漏流相互作用程度，抑制前缘溢流现象，降低转子通道内高涡量区，减弱转子通道堵塞现象，静子通道内总压损失系数降低。改型后转子失速机制发生变化，转子失速可能是由转子压力面附近涡波破碎、吸力面较大的附面层分离及径向潜流在机匣角区聚集造成的。

随着航空航天领域的发展及科技的进步，无模旋压应用的领域越来越广泛，其无需芯模支撑即可通过旋压的方法获取预成形工件，达到效率高、耗材少的目的。然而，缺少芯模支撑会导致原始坯料在成形过程中的金属流动方向和速度难以确定。对成形工件的微观结构进行研究可以反映宏观上的金属流动及塑性形变，也可以深度揭示旋压成形方法的相关机理。目前，关于无模旋压成形微观组织演化的研究尚少，对其进行总结概述，根据其微观特征分析旋压参数对成形精度的影响；通过微观结构的晶粒取向与晶粒尺寸对旋压工艺过程中金属流动进行细致分析；根据旋压工件的微观结构特点对其力学性能进行研究，有助于揭示旋压工艺的成形机理。

针对动态工艺需求及工艺数据复杂多变的工艺路线规划问题，提出了一种基于深度循环Q网络（deep recurrent q-network，DRQN）的工艺路线柔性规划方法。首先，结合长短期记忆网络（deep recurrent q-network，DRQN）的结构优势，充分挖掘序列数据中的特征，提高工艺路线规划的准确性和稳定性。其次，借助深度Q网络及自适应调整策略的强大动态决策能力，解决需求变更和加工环境变化带来的挑战。最后，采用“选择性遗忘”机制，提高频繁工艺更改时工艺路线规划的响应速度。仿真实验结果表明，所提方法能有效地解决零件发生特征重构的工艺路线规划问题。

研究了同时具有可拒绝工件和共同窗口的单机排序问题，其中共同窗口的起始和结束时间都是决策变量。若工件在共同窗口期内加工完成，将不会产生额外费用，反之，则会产生提前或延误费用。对于被拒绝的工件，会有相应的拒绝费用。目标是确定哪些工件被接受或拒绝、接受加工的工作集合中的加工次序以及共同窗口的起始和结束时间，从而使得排序费用和拒绝费用的加权和最小，其中权重是位置权重。经过理论分析和算法设计，证明该问题存在时间复杂性更低的最优求解算法。

“一带一路”倡议在我国企业高质量发展中具有突出作用，而创新质量的提升是企业获取竞争优势的关键手段。因此，“一带一路”倡议如何提升企业创新质量，已成为现有研究的重要议题。以2009—2022年我国上市公司数据为研究样本，从创新质量视角探究“一带一路”倡议对企业创新的影响。研究发现，“一带一路”倡议提升了我国企业的创新质量，其传导路径为资源获取效应、熊彼特效应和逃离竞争效应。研究结果为我国精准制定参与“一带一路”建设鼓励政策提供了实证依据，也为企业创新质量提升路径选择提供了借鉴。

基于脑电（electroencephalogram，EEG）测量技术，对网络购物者与购物网站交互后的行为意向进行客观预测。运用脑电实验的方法，测量网络购物者进行购物网站首页交互任务过程中的脑电及网络购物者完成任务之后对购物网站的行为意向，采用方差方法提取影响网络购物者行为意向的显著性脑电，基于偏最小二乘（partial least squares，PLS）方法建立被试脑电与行为意向之间的关系模型，并对模型进行验证。结果表明，所构建的模型能够很好地预测网络购物者对购物网站的接近或规避趋势。