齿轮传动系统凭借高功率密度、高效率与长寿命等优势，已成为航空航天、新能源汽车与深远海装备的核心动力单元。随着装备性能不断向高转速、大载荷与低噪声方向跃升，制造装配精度与服役性能保障需求日益迫切，基于偏差传递机理的精度预测模型与数据-物理融合的性能智能优化算法，正成为抑制振动噪声、预防疲劳断齿的关键路径。然而，当前研究面临两大瓶颈：一是传统刚体公差模型无法考虑齿轮箱毫米级柔性变形而导致误差传递分析失真，且缺乏“装配误差-时变啮合刚度-振动/寿命”定量映射；二是“精度-性能-成本”强耦合、非线性的多峰优化目标，对设计-制造-运维一体化提出更高要求。为应对上述问题，系统梳理了制造装配偏差表征方法、公差传递建模理论及性能驱动的优化策略等方面的研究进展，重点探讨了刚柔耦合效应、静动态一体化建模以及高维非线性优化等关键科学问题，以期为提升齿轮传动系统全生命周期的安全性、可靠性与经济性提供理论支撑与技术指引。

质子交换膜燃料电池（PEMFC）因能量密度高、低噪声与零排放等优势，正成为深远海无人水下航行器（UUV）最具潜力的动力方案。系统梳理了深远海UUV动力系统的发展脉络，重点比较了蓄电池、柴油机、PEMFC等不同动力方式的性能特征，强调了PEMFC在续航能力、隐身性能及环境适应性上的独特优势，比较了典型UUV用PEMFC动力的设计思路与应用成效。同时，归纳了现有的UUV用PEMFC动力在电池原理设计、水管理、储氢储氧等方面的关键技术及其应用现状，并进一步展望了其在长航时任务、多任务适配与智能能源管理等方向的应用前景。研究表明，随着储氢材料、能量调度和系统集成等技术的不断突破，PEMFC有望成为大型与超大型UUV的核心动力，为未来深海资源开发和战略作战提供重要支撑。

径向轴承作为船舶传动系统的关键核心部件，主要用于承担径向负荷和轴系自重，其润滑性能直接影响径向轴承的正常工作及传动系统的动力传递效率。通过建立计入轴瓦弹性变形的油膜厚度方程和压力控制方程，采用中心差分法和超松弛迭代法对模型进行求解，获得径向轴承的油膜厚度分布和压力分布，进一步探究了不同轴承间隙与转速对径向轴承润滑性能的影响。通过开展径向轴承模拟启停试验研究，验证了低转速下的磨损更易使油膜润滑条件变差，研究结果对径向轴承的设计优化具有指导意义。

一体式再生燃料电池兼具电解与发电两种模式，是长时储能与轻量化动力的有力候选。在一体式再生燃料电池电解模式至发电模式的模式切换过程中，水管理直接决定发电模式启动成败与性能优劣。现有研究往往以高频阻抗达阈值判定燃料电池是否可以启动发电，然而高频阻抗变化主要表征膜电导等高频过程，水在膜电极的滞留仍会导致一体式再生燃料电池的发电性能波动。结合电化学阻抗谱与弛豫时间分布，在氧气侧充满水的条件下，对一体式再生燃料电池与传统燃料电池吹扫后的发电响应进行对比分析。进一步地，以电压衰减率与阻抗变化作为联合评价指标，比较在不同吹扫策略下，一体式再生燃料电池模式切换后的发电响应情况，为其提供可操作的吹扫参数区间与评价方法。

大功率质子交换膜燃料电池（PEMFC）电堆通常由数百片双极板与膜电极依次堆叠组成。在装配过程中，初始横向装配偏差会引发极板水平偏移，使其与定位杆接触并引起杆件挠曲变形，影响定位效果，最终导致电堆装配精度与密封可靠性的降低。以直线度偏差作为装配精度的评价指标，通过单元电池滑移模型表征电堆压缩过程中极板间水平力的变化行为，结合极板与定位杆的平衡方程及接触关系，建立了整堆装配偏差的动态模型。基于该模型，系统推导出限位约束条件下各极板的位移规律、限位装置的变形响应及电堆直线度偏差，探究了密封件压缩率、定位杆直径及电堆节数对电堆直线度偏差的影响规律。研究结果表明：密封件压缩率或电堆节数的增加均会导致电堆装配精度的下降；当压缩率从10%增至30%时，400节电堆的直线度偏差增大近三倍；在相同压缩率下，400节电堆的平均直线度偏差约为10节电堆的3.35倍；适当增大定位杆直径可有效抑制杆件弯曲变形，从而提升装配精度。

为了克服传统抛光过程中抛光压力的控制，多采用单一维度的恒力抛光的方式限制，并解决现有机器人抛光过程力分布不均匀等局限性，提出一种新型的基于多维分布式力感知与驱动控制的抛光装置。该系统利用微型推杆与分布式压力传感器构建抛光压力控制闭环。分析了系统工作原理，建立了压力控制系统的非线性模型。为了复现手动抛光过程压力分布，采用神经网络控制算法，并仿真分析验证了模型的准确性。最后对比手动抛光与机器人抛光的压力分布一致性与稳定性。实验结果表明，该系统可以实现抛光压力的柔性控制，与手动抛光压力分布对比，每个传感点处绝对误差小于0.1 N，输出抛光压力较人手更为稳定，稳定性提升10%，整体压力波动小于1 N。该系统基本复现了手动抛光过程，满足对抛光压力稳定性和精确性的要求，为解决光学元件抛光过程中的压力分布不均问题提供了有效方案。

为揭示宽温域行驶工况下纯电动汽车的能量流特性，基于AMESim仿真平台构建了集成电池系统、驱动系统与热管理系统的整车能量流模型，并通过实验数据对模型进行了验证。在-7℃至35℃的宽温域范围内，基于CLTC-P工况开展能量流仿真，系统分析了环境温度与行驶工况对整车能耗的耦合影响。结果表明，环境温度对整车能耗具有显著影响：在23℃常温下，整车能耗最低，为8.43kWh/100km；而在-7℃低温和35℃高温条件下，能耗分别上升至18.16kWh/100km和12.43kWh/100km。极端温度下，热管理系统功耗占比显著增加：-7℃时占比达43.1%，主要源于制热负荷和电池内阻的增大；35℃时占比为25.5%，主要受制冷负荷增加影响。此外，行驶工况与环境温度对能耗存在耦合影响效应：低速段驱动能耗较低，但极端温度下热管理需求显著提升，导致整车能耗增加；中高速段虽热管理需求降低，但驱动能耗上升，同样导致总能耗增加。研究结果揭示了环境温度与行驶工况对纯电动汽车能量流的耦合影响规律，为热管理系统优化与能量管理策略改进提供了重要数据支撑与理论依据。

针对多视角3D目标检测模型在跨数据域部署检测性能下降问题展开研究，基于BEVDet模型对跨域泛化误差的存在及其出现环节进行系统分析，通过对不同数据域下检测性能对比实验，识别深度估计与特征提取步骤对跨域性能退化的影响。在基线模型基础上引入域分类器与梯度反转层，构建域自适应学习的特征提取器微调训练框架，增强域无关特征提取能力。使用带有域标签的数据进行训练，并设计对比实验对优化后模型跨域检测性能进行评估，实验结果表明优化后模型相较于直接引入目标域进行监督微调的模型有额外的性能提升，验证了优化方法的有效性与可行性。本研究的创新点包括从模型结构和特征泛化角度出发，将域自适应学习机制引入目标检测跨域泛化能力提升任务中，通过微调视觉特征提取器对其域间特征表示偏差，提升模型跨域泛化能力，为自动驾驶感知模型的跨域应用提供了一种可行的技术路径。

电静压作动器是水下航行器舵面运动的核心机构，作动器安装机脚处的振动是影响航行器的安全性和隐蔽性的重要指标。为了模拟电静压作动器在工作状态下的受力情况，通常用负载模拟器提供航行状态下舵面受到的负载力。加载液压缸产生的振动会对作动器自身的振动评价带来一定的干扰。为分析作动器的振动，建立了系统的有限元模型，对系统进行了模态分析，结合试验数据分析了不同转速下作动器的振动特性。液压缸内的压力脉动是作动器振动的主要激励源，其特征频率与作动器的加速度特征频率相一致。基于振动传递路径的方法，分析了1000 Hz以内加载液压缸作为振源对电静压作动器振动评价测点的稳态振动贡献量，该方法对于精确评估作动器本身的振动水平具有一定的指导意义。