研究目的：为了缩短机床温升试验时间，提出一种机床热特性快速辨识方法，利用较短时间的温度采样数据即可准确预测出完整的温升曲线，进而获得热平衡时间及稳态温度等热特性参数。
创新要点：提出了基于自适应无味卡尔曼滤波的机床选点温升快速辨识方法，其中最短辨识时间判据可以有效解决如何寻找准确辨识热特性参数的最短采样时间问题，而自适应无味卡尔曼滤波则可以实时调整参数，防止外界因素对辨识的干扰。
研究方法：由于无味卡尔曼滤波在非线性状态预测和参数辨识上具有优势，所以本文将无味卡尔曼滤波算法应用到机床选点温升辨识上。为了防止辨识过程中的发散退化等问题，将无味卡尔曼滤波发展为自适应无味卡尔曼滤波（图1）。在快速辨识方法上提出了最短辨识时间判据（图2）。文章中又将此算法应用到实际的立式加工中心温升辨识上，证明了该算法的可行性及有效性（图5和6）。最后又将带有自适应调整过程的无味卡尔曼滤波算法和不带调整过程的算法做了对比，显示了自适应调整过程对辨识算法的重要性（图6和11）。
重要结论：基于自适应无味卡尔曼滤波的机床选点温升快速辨识方法可以准确快速地辨识出温升曲线，获取热特性参数，将原来394 min的热平衡试验时间缩短，只需28 min即可得到温升变化情况。

温升；快速辨识；自适应无味卡尔曼滤波；机床

研究目的：为改善实际工程结构在不确定性条件下的多性能指标，提供一种高效的区间多目标优化方法。
创新要点：建立一个目标和约束均为区间不确定性参数函数的区间约束多目标优化模型，提出并实现基于径向基函数、区间分析和非支配排序遗传算法（NSGA-II）的区间多目标优化算法。
研究方法：首先，利用区间序关系将每个区间目标转换为同时优化其中点和半径的确定性双目标，利用区间可能度法将区间约束转换为确定性约束，并在此基础上，利用加权法和罚函数法将每个区间目标的约束优化问题转换为相应的无约束优化问题；然后，利用拉丁超立方实验设计和有限元分析构建预测各待优化结构性能指标值的径向基函数；最后，将径向基函数、区间分析法与NSGA-II相结合，快速求出转换后确定性无约束多目标优化问题的所有Pareto最优解，并通过考虑材料不确定性的高速压力机滑块机构设计实例验证该方法的有效性。
重要结论：目标和约束均为不确定性参数函数的区间多目标优化模型能有效反映实际工程中同时改善结构多性能指标的需求。基于径向基函数、区间分析和NSGA-II相结合的区间多目标优化算法将传统区间优化模型求解中的嵌套优化过程简化为单层遗传优化过程，大大提高了求解效率，并可获得多目标优化问题的所有Pareto最优解。

区间多目标优化；不确定性；径向基函数；区间分析法；非支配排序遗传算法（NSGA-II）

研究目的：通过实验方法定量研究在相变材料较为剧烈的熔化传热过程中散热器倾斜角度的改变对其瞬时性能所产生的影响。
创新要点：定量研究在倾斜角度从水平到垂直时，储能式散热器在脉冲式热负荷作用下瞬时性能的变化规律，并在所研究的工况范围内给出了最优的倾斜角度参考值。
研究方法：采用电加热方法模拟电子器件所产生的热源，通过调节电压改变脉冲式热负荷的强度和作用时间，并根据热电偶测量所得的加热表面温度变化来表征储能式散热器的瞬时性能。
重要结论：在一定的倾斜角度下工作，可以有效提升基于相变材料的储能式散热器的瞬时性能。在加热功率为40 W、以75 °C为目标时，其有效保护时间的相对增长可达约67%。

散热器；倾斜角；相变材料；储热；热管理

研究目的：为超大跨度斜拉桥抗风设计与抖振控制提供参考。
研究方法：基于ANSYS建立了苏通大桥三维有限元模型，并在MATLAB平台模拟了苏通大桥三维脉动风场。考虑主梁断面气动自激力，进行了苏通大桥抖振时域分析。根据苏通大桥动力特性和抖振时域分析结果，重点分析了多重调谐质量阻尼器（MTMD）用于抖振控制的参数敏感性。考虑MTMD的控制效果、建造费用、施工难度及鲁棒性等因素建立了关于MTMD设计参数的目标函数，并基于一阶优化算法进行目标函数最优解的非线性搜索，据此获得了MTMD在约束条件下的最优设计参数。
重要结论：1. 苏通大桥侧向抖振位移主要由第一阶侧弯振型控制，竖向抖振位移主要由第一阶竖弯振型控制；2. MTMD的控制效果对设计参数的变化十分敏感，其中质量比和频带宽敏感性更强；3. MTMD的最优设计参数可以通过一阶优化算法获得，并可通过零阶优化算法对优化结果进行验证；4. 采用优化后的MTMD设计参数，苏通大桥的抖振响应可以得到明显抑制，且侧向抖振控制效果更加明显。

大跨斜拉桥；抖振响应；振动控制；多重调谐质量阻尼器（MTMD）；控制效果；优化算法

研究目的：减小张力索网结构所求实际预应力与预期预应力之间的差异，并更完善地描述结构力学行为。
创新要点：提出张力索网结构全过程分析概念,并用10个状态描述了其物理或分析的状态,以及15个过程揭示了状态间内在的逻辑关系和力学分析理论；在应力释放分析中，采用逆分析法提出了一种用于求解合理零应力状态的迭代计算方法；在预应力成形分析中，为获取预应力状态建立了另一种迭代计算方法。
研究方法：应力释放分析主要包括四个步骤：构件无应力长度及伸长量计算，最小范数最小二乘法，数值迭代方法，和执行程序（图4）；预应力成形分析在能量方程的基础上提出了控制方程的显式表达式，并为避免初始刚度矩阵的奇异问题而采用了合理自应力模态（图5）。
重要结论：比较本文提出的计算方法与动力松弛法得到的零应力态，发现结果吻合良好，证明计算过程收敛性良好且结果准确。在预应力成形分析中，采用本文迭代方法可以有效消除所求实际预应力与预期预应力之间的差异。此外，提出的所有计算方法都符合模块化流程，具有广泛适用性。

张拉索网结构；零应力态；预应力态；预应力释放分析；预应力成形分析；找形分析；逆问题

研究目的：为了同时预测固体氧化物燃料电池（SOFC）的电压、温度动态特性和设计控制器，建立SOFC的控制相关动态辨识模型。
创新要点：为了建立SOFC更精确的最小二乘支持向量回归机（LSSVR）动态模型，采用遗传算法（GA）优化LSSVR的参数。所建GA-LSSVR模型可同时预测SOFC的电压和温度动态特性。
研究方法： 1. 分析SOFC的电化学和能量平衡子模型。2. 利用所选择的最优LSSVR参数，建立了SOFC的GA-LSSVR动态辨识模型。通过仿真分析和比较，验证了所建模型的有效性 （图3和4）。3. 利用所建模型的预测结果，与模拟退火算法优化最小二乘支持向量回归机（SAA-LSSVR）和5折交叉验证最小二乘支持向量回归机（5FCV-LSSVR）模型的预测结果进行了比较，表明所建立的GA-LSSVR模型具有较高的预测精度（表3和4）。
重要结论：通过比较SAA-LSSVR和5FCV-LSSVR模型的预测结果，发现所建GA-LSSVR模型具有较好的预测性能和精度。基于所建立的GA-LSSVR模型可进行有效的多变量控制器设计。

固体氧化物燃料电池（SOFC）；控制相关；动态建模；最小二乘支持向量回归机