建立斜齿行星轮系全自由度集总参数模型，包含太阳轮、行星轮、齿圈和内齿圈的平移和扭转自由度，考虑时变啮合刚度、齿侧间隙和安装误差。修形参数优化目标为齿面最大Mises应力最小化，设计变量为齿廓修形量和齿向修形量，使用遗传算法进行全局搜索，种群规模50，进化代数30。优化后最大应力从412MPa降至356MPa，降幅13.6%，同时传动误差波动减小41%。✨ 长期致力于行波共振、集总参数法、修形、显式

分别建立BP和RBF神经网络预测模型，BP网络结构为3-8-1（输入：主轴转速、进给速度、切削深度），学习率0.02，动量因子0.9，训练误差目标0.001；采用遗传算法求解，得到最优参数组合：主轴转速8200r/min，进给速度180mm/min，切削深度1.8mm，此时材料去除率达到11.2cm³/min，比经验参数提高31%。✨ 长期致力于花岗岩加工、金刚石刀具、铣削力、压痕仿真、裂纹、神经

主模型根据物料平衡原理建立磨矿粒度的动态微分方程，包含磨机给矿量、入口加水量和分级机溢流浓度三个输入变量，采用prey-predator方法校正模型参数，捕食者-猎物算法在每15分钟更新一次参数，收敛速度比梯度下降法快3倍。回路设定值优化采用串联神经网络结构，输入为粒度目标偏差、给矿量变化率和溢流浓度，输出为三个控制回路的设定值校正量。✨ 长期致力于赤铁矿磨矿过程、磨矿粒度、数据驱动、运行优化控制

针对下肢外骨骼摆动腿雅可比矩阵奇异导致的控制失效问题，提出了三种改进策略：阻尼最小二乘法动态调整阻尼因子λ=λ0*exp(-||J||^2/σ^2)，截断奇异值分解法保留最大奇异值占比95%以上的分量，以及加权伪逆法根据关节角度置信度分配权重。在模型参数摄动30%的情况下，关节角跟踪误差仍小于0.35°，满足外骨骼助行要求。✨ 长期致力于液压驱动下肢外骨骼、结构优化、逆雅克比矩阵、人机交互系统、多

采用正弦扫频激励，测得-3dB带宽达到4.2Hz，比原控制器提高1.5Hz。在单轴阶跃响应测试中，稳态误差±0.12mm，调整时间0.28s，比传统PID缩短42%。并联平台轨迹跟踪正弦信号（幅值20mm，频率0.5Hz）时，最大跟踪误差1.8mm，均方根误差0.9mm。为提升系统频响，设计集成自适应架构，直接自适应项补偿参数不确定性，间接自适应项处理未建模动态。✨ 长期致力于气动并联平台、气动伺

同时引入了显著性流概念，将扩散过程建模为流场演化，每个像素处的显著性流矢量指向显著性值增加最快的方向。多特征融合采用并行框架，分别提取RGB颜色、方向梯度直方图和深度特征（若可用），每个特征通道独立运行显著性流扩散，然后通过二次规划学习融合权重。第二阶段从显著性种子出发，通过各向异性扩散方程将显著性值扩散到全图，扩散系数由颜色、纹理和空间距离联合决定。✨ 长期致力于显著性目标分割、图像分割、子空间

建立了粗粒度可重构架构RaSP-BB的系统级解析模型，包含三个子模型：循环内核模型基于流水线气泡计数，将算法循环展开因子、阵列深度与数据相关依赖映射为气泡周期数的解析表达式；当循环气泡率高于15%时，需增加PE间直连路由。结合RaSP-BB RTL模型仿真，工作主频400MHz时，处理4x4 MIMO吞吐率达1072Mbps，较REMUS-Ⅱ提升39.98%。✨ 长期致力于粗粒度可重构架构、解析模

接收均衡器中采用两级相位超前拓扑，第一级补偿3dB频率点设在125MHz，第二级设置在250MHz，整体增益平坦度控制在±0.2dB内。为评估3.125Gbps RapidIO链路的信号完整性，构建了包含收发器SPICE模型、键合线RLGC参数、PCB微带线S参数、SATA连接器及线缆五级子系统的混合模型。✨ 长期致力于高速数字设计、远距离传输、高速串行链路、过孔转换结构、电磁带隙、智能优化算法研

在模拟的太阳能帆板维护场景中，规划出一条长度4.8米、无碰撞的路径，相较于传统RRT算法，路径长度缩短18%，计算时间减少35%。硬件实现中，将算法部署在星载计算机(SPARC V8处理器)上，每个控制周期耗时0.8毫秒，满足1kHz的控制频率要求。针对七自由度冗余空间机械臂，提出采用对偶四元数描述末端执行器的位置和姿态，将传统分离的旋转和平移变换统一为对偶四元数的乘法运算。在动力学方面，推导出基

采用该策略后人工标注工作量减少62%。在IEEE 1159标准生成的复合扰动数据集上（含27种扰动组合，每类200个样本），RD-MLELM的训练时间仅0.43秒，相比多标签支持向量机ML-SVM的23.5秒降低98%，平均精确率均值MAP达到0.937，汉明损失为0.028。使用电网实测的含35%噪声的复合扰动信号（总样本8000个）训练，MDH-ELM相比传统栈式自动编码器（用BP调参）训练时