近年来，地缘政治冲突（俄乌冲突）、技术遏制（中美贸易摩擦）等复合型危机持续冲击全球，凸显了全球供应链的脆弱性.提升供应链韧性既是保障世界各国特别是中国可持续发展的关键举措，也是建设制造强国的重要依托.基于此，本文详细梳理了现有供应链韧性的相关研究成果，围绕其起源、概念界定和驱动因素等方面进行回顾和总结，系统分析其研究演进路径，并从协同优化、资源配置、动态响应、风险管理4个关键维度对未来可能的研究方向进行了展望，进而为全球及中国供应链韧性研究提供理论支持和决策参考.
为了解释超声作用下磨粒切削材料的去除机理，对单粒磨削过程进行了分析，建立了未变形切削厚度和磨粒与试件的固定速度比（vs/vw）的数学模型.在AISI 304 试件上进行了固定速度比的普通磨削（conventional grinding，CG）、切向超声振动辅助磨削（tangential ultrasonic vibration assisted grinding，TUVAG）以及径向超声振动辅助磨削（radial ultrasonic vibration assisted grinding，RUVAG）的单颗粒试验.结果表明，在固定速度比条件下，试件在CG与TUVAG作用下都是以塑性变形的形式去除，但超声辅助显著提高了材料去除率.试件在RUVAG作用下材料的去除方式与未变形切削最大厚度agmax的值息息相关. agmax小于0.8 μm时，试件表现为脆性断裂的形式去除；之后随着agmax逐渐增大，试件转变为塑性变形的形式去除.
提出一种电梯门机运行异常检测和故障定位方法.首先，从电梯门机的运行数据中分离出开关门曲线并将其划分为10个运行段，提取各段的数据特征.其次，提出基于箱线图的异常检测方法并利用各运行段的累积数据特征进行异常诊断；为防止数据不满足正态分布而造成的诊断误差，加入了门机特征数据的正态性检验方法，并对不满足正态分布的数据进行Box-Cox变换，使其满足正态分布.最后，提取电梯门机分段特征数据，采用极限学习机（ELM）对门刀卡阻故障、整体阻力增大故障和同步带松脱故障3种故障进行分类模型训练.经实验验证，提出的异常检测方法和故障定位方法准确度高，具有较高的应用推广价值.
为探究SiC陶瓷的磨削去除机理及磨削参数对磨削力影响规律，基于SPH （smoothed particle hydrodynamics） 法建立了单磨粒冲击SiC陶瓷仿真模型，分析了SiC磨削裂纹产生和扩展机制；通过单因素试验分析了vs，vw和ap对SiC磨削去除机理、法向磨削力和切向磨削力的影响规律.结果表明，磨粒冲击导致中位裂纹和横向裂纹产生，随着磨粒压入深度的增加，横向裂纹向材料近表面区域扩展，当横向裂纹扩展至材料表面形成脆性断裂；随着vs的增大，vw和ap的减小，磨削表面产生的凹坑区域和凹坑深度减小，塑性去除区域变大，法向磨削力和切向磨削力均呈减小趋势.研究成果为SiC构件的高效低损伤加工提供重要依据.
为研究降雨滑坡的控制及临滑预警技术，以熊家山滑坡为原型，通过分析边坡变形的时空特征，设计了相似模型试验.以普通预应力锚索（简称PR锚索）和NPR锚索为加固材料，运用高速摄像机、孔压、土压和锚索力传感器，分析了降雨诱发的滑坡规律和锚索控制机理，并结合现场试验探究了滑坡牛顿力变化规律.结果表明：孔隙水压力突降与边坡局部滑塌近似同步；NPR锚索力突降，边坡内部产生局部变形；PR锚索因无法承受大变形被拉断失效，而NPR锚索凭借恒阻大变形特性产生高应力吸能控制功能，促使边坡达到二次平衡状态；NPR锚索在滑坡前表现出明显的“先突增，后突降”的变形-临滑动力学规律；现场试验揭示了滑坡全过程牛顿力演变规律，提前7.5 h发出临滑预警.
音乐情感识别研究在音乐智能推荐和音乐可视化等领域有着广阔的应用前景.针对该研究中存在的仅利用低层音频特征进行情感识别时效果有限且可解释性差的问题，首先，构建能够学习音符语义信息的基于乐器数字接口（MIDI）数据的情感识别模型ERMSLM（emotion recognition model based on skip?gram and LSTM using MIDI data），该模型的特征是由基于跳字模型（skip?gram）和长短期记忆（LSTM）网络提取的旋律特征，利用预训练的多层感知机（MLP）提取的调性特征以及手动构建的特征3部分连接而成；其次，构建融合歌词和社交标签的基于文本数据的情感识别模型ERMBT（emotion recognition model based on BERT using text data），其中歌词特征是由基于BERT（bidirectional encoder representations from trans formers）提取的情感特征、利用英文单词情感标准（ANEW）列表所构建的情感词典特征以及歌词的词频—逆文本频率（TF-IDF）特征所组成；最后，围绕MIDI和文本两种数据构建特征级融合和决策级融合两种多模态融合模型.实验结果表明，ERMSLM和ERMBT模型分别可达到56.93%，72.62%的准确率，决策级多模态融合模型效果更优.
基于零部件的基本库存水平补货策略，在多周期订单产品需求不确定情况下构建两阶段随机优化模型：第一阶段在需求未知情况下，规划不同零部件基本库存水平决策变量，实现系统收益最大化；第二阶段针对订单交货期约束创新性设计订单指派决策变量，考虑在不确定需求收益和订单延期惩罚情况下，最大化订单期望收益.通过采样获取不同需求场景，并将不确定需求转成期望需求，针对该期望需求下的单阶段确定性模型求解，并与随机模型结果进行对比.数值实验表明，随机模型的优化结果远差于确定性模型，即未知信息具有一定的价值；同时通过对模型中参数的灵敏度分析，得到了实际中提升系统收益的策略.
为了研究不同组构砂岩宏观-微观破坏特征的内在联系，对香花岭矿区三种砂岩开展物相分析、沉积相判别及单轴压缩和剪切试验，观察微观结构差异.研究结果表明：陆相沉积石英砂岩抗压强度最大，长石砂岩次之，海相沉积海绿石砂岩最小；单轴压缩试验宏观上石英砂岩、长石砂岩发生脆性破坏，而海绿石砂岩呈现出具有软化特性的延性破坏，微观上石英砂岩发生沿晶破坏，断面平整，长石砂岩发生沿晶和穿晶破坏，断面呈小扇贝状，表面附着少量碎屑，海绿石砂岩断面呈平板-花团复合状，晶粒破碎且擦痕明显，晶粒、胶结物质及结构弱面共同控制破坏特征；剪切试验微观上石英砂岩先发生沿晶破坏后发生穿晶破坏，断面不平整、擦痕及碎屑多，长石砂岩以沿晶破坏为主伴随穿晶破坏，断面部分平整、擦痕及碎屑较多，海绿石砂岩同时发生沿晶破坏和穿晶破坏，断面平整、几乎无擦痕和碎屑，砂岩微观破坏特征受晶粒和晶间胶结物质强度的共同影响.
二次碳化物的尺寸、含量对高碳高合金马氏体钢的力学性能及耐磨性有着重要影响.本文采用扫描电子显微镜、透射电子显微镜和磨粒磨损实验等手段，研究了高碳高合金马氏体钢锻造及球化退火过程中二次碳化物的演变行为及其对高碳高合金马氏体钢力学性能及耐磨性的影响.结果表明：球化退火显著增加了锻造空冷态实验钢中二次碳化物的含量及尺寸；在奥氏体化过程中，二次碳化物通过钉扎晶界显著细化了奥氏体晶粒，同时二次碳化物的存在降低了马氏体中合金元素固溶量，进而有效提升了实验钢的冲击韧性.高硬度的微米级二次碳化物配合高韧性马氏体基体可有效阻碍磨粒切削并减轻磨损表面的微观断裂，进而提升实验钢的耐磨性.
利用劈裂法在花岗岩试件中预制不同倾角的Y型组合节理，进行单轴压缩实验，分析组合节理倾角对破坏模式、峰值强度、表面变形场、声发射能量释放特征的影响，探究不同破坏模式下的破坏机理.实验结果表明：1）含Y型组合节理岩石随节理倾角变化呈现整体破坏、楔形体弹射破坏和沿主节理面破坏三种主要模式；2）组合节理夹角、主节理倾角均与岩石强度具有负相关关系；3）破坏模式从整体破坏转变到弹射破坏、沿主节理破坏时，滑移变形集中区域由次节理向主节理转变，AE高能级事件诱发原因由主、次节理压密及滑移错动向主节理压密及滑移错动转变；4）随主节理倾角的不断增大，主节理面上释放的能量更高、能量的分布更加不均匀.
结晶器喂钢带工艺是提高大截面连铸坯中心质量的有效方法之一.本文发展了液相-柱状晶-等轴晶三相体积平均凝固模型，探究了喂入钢带的碳浓度对连铸大圆坯凝固组织结构及宏观偏析分布的影响规律.结果表明：喂入钢带的碳浓度会极大地影响等轴晶与柱状晶的生长，碳浓度过低或过高均会降低喂钢带对等轴晶体积分数提高的效果.通过调控钢带溶质浓度可以直接影响铸坯内溶质浓度及分布，喂入1.0倍钢液碳浓度（rC=1.0）的钢带对连铸坯宏观偏析的改善效果最佳，其中铸坯径向碳极差和宏观偏析指数极值差分别为0.165 7%和38.36%.
针对单一纵向或扭转振动辅助岩石钻削的局限性，提出纵-扭复合振动辅助岩石钻削方案.首先对该方案的理论模型进行分析；然后基于EDEM（event driven execution manager）软件的离散元法（discrete element method， DEM）对不同情况下岩石的钻进机理和效果进行模拟，结果表明添加纵-扭复合振动辅助相对于无振动、纵向振动和扭转振动方案，钻头受到的最大合力分别减小了36.45%，9.34%和32.84%，钻进速度分别提高了26.02%，4.27%和16.13%；最后对所提方案的钻进效果进行试验验证，得到添加纵-扭复合振动辅助后的钻头支架应变相对于只添加扭转振动辅助时减小了35.48%，钻进速度提高了31.25%.研究表明纵-扭复合振动辅助方法可以提高岩石钻削效率.
为了建立ESP工艺条件下DP600热轧双相钢的铁素体相变动力学数学模型，采用动态相变膨胀仪对实验钢分别进行等温相变和连续冷却相变实验.基于实测的铁素体相变孕育期和铁素体体积分数，在变形温度以上结合经典形核理论计算铁素体相变孕育期，变形温度以下通过实验数据拟合?GV计算铁素体相变孕育期.考虑冷却速度的影响对可加性法则进行修正并基于此计算了连续冷却条件下的铁素体相变开始温度和体积分数.结果表明：修正后的相变模型计算的铁素体相变开始温度和体积分数与实测值吻合良好，可用于预测ESP工艺下DP600钢的铁素体相变行为.
为识别危险作业岗位作业人员的心理负荷，提高人机系统可靠性，以含能材料起爆作业诱导被试人员心理负荷，采集30名被试人员在静息状态和心理负荷下的心率、脑电图和眼动信号进行心理负荷识别研究.首先，采用配对t检验与秩和检验对采集的心率、脑电图和眼动信号进行统计分析，8种脑电、3种眼动及9种心率特征在静息状态和心理负荷下具有显著变化；其次，对初选获得的生理指标分别采用Pearson 相关分析、最大相关最小冗余（MRMR）算法和主成分分析（PCA）进行特征降维；最后，基于上述3种方法降维处理后得到生理指标采用Logistic Regression，KNN，SVM，XG-Boost，Decision Tree和Random Forest机器学习方法进行心理负荷识别.结果表明，基于MRMR的心理负荷特征选择结果，采用Random Forest机器学习方法具有更好的识别性能（ACC=0.917，SN=1.0，SP=0.857，F1=0.909，AUC=0.971）.本研究为有效识别危险作业人员心理负荷提供了理论依据.
本文综述了软件定义控制系统研究现状并分析了控制系统在工业革命中的作用和发展状况，提出了软件定义控制系统的智能化发展方向.通过软件定义端边云协同的PID（比例-积分-微分）整定智能系统案例，表明将工业人工智能、工业互联网等新一代信息技术与软件定义控制系统紧密融合与协同,为发展软件定义智能控制系统开辟了新途径.最后，针对软件定义控制系统存在的难题和软件定义控制系统智能化存在的难题，提出了软件定义智能控制系统的主要研究方向.
为快速、准确地预测混凝土抗压强度，采用深度学习技术建立预测模型，使用贝叶斯优化算法进行模型自动优化调节，并结合SHapley Additive exPlanations（SHAP）可解释性方法对预测结果进行分析，以克服预测模型的“黑盒子”问题.利用深度学习模型挖掘各输入特征参数与抗压强度之间潜在的规律；通过可视化输入特征参数的SHAP值分析参数对抗压强度预测结果的重要性及影响规律.结果表明，所建深度学习模型相比其他传统模型具有更好的性能；SHAP分析结果与试验结果一致，该模型较好地反映了各特征参数之间复杂的非线性关系，可为混凝土材料的工程设计提供依据和参考.
无人舰载机在航母舰面的自主定位是实现自主转运、提高驶入/驶出效率的重要前提.其中，如何依靠机载传感设备实现GPS拒止环境下的舰载机自主舰面定位是亟待解决的关键技术.为此，提出了一种基于视觉和激光雷达融合的无人舰载机舰面自主定位算法.该算法通过结合手眼标定和互信息标定方法进行多传感器在线标定，使无人舰载机在面对风浪及航母运行等情况下机身摇晃导致传感器外参标定结果变化后仍能保持稳定运行；引入因子图用于无人舰载机的多传感器位姿联合优化并基于自主转运过程中的运动模型建立了简单高效的传感器失效标准，从而有效地融合了激光雷达和视觉定位结果，使该算法在单个传感器失效的情况下依然可以进行精确的自主定位；最后建立了基于多传感器的舰载机舰面仿真系统对本文算法进行验证，实验结果表明，本文算法在单个传感器失效的情况下定位误差仍维持在0.2 m以内，满足实际应用要求.
为了明晰近年来生物质气化焦油裂解脱除技术的研究现状，针对生物质气化过程中焦油的产生机理及其热化学脱除等问题，采用文献研究、归纳总结和对比分析等方法对不同生物质气化炉气化技术及控制焦油原始排放方面的特点等进行了综述研究，分析了焦油热裂解脱除技术和催化裂解技术的发展，对比分析了不同焦油裂解催化剂的优缺点，指明了目前催化剂发展的主要方向，并指出将焦油催化裂解和物理脱除等方法集成到一起，如焦油催化裂解、重整、气液分离、电捕焦油等，是实现生物质气化工艺优化的一条有效途径.
