在300组仿真数据和20组实验数据的混合训练后，PINN模型在测试集上对回弹后曲率的预测均方根误差为0.023 m^(-1)，相对于纯数据驱动神经网络的0.041 m^(-1)降低了44%。更重要的是，PINN在小样本外推区域（如极端板厚15mm）仍保持合理预测，而纯数据模型出现异常波动，证明了物理约束带来的泛化能力和可解释性。目标域仅需少量样本即可达到满意的预测精度，迁移学习使得模型具备了快速适

在样机实验中，机械臂在排水罩吸附于管道内壁状态下进行连续焊接作业，焊枪沿50 cm长裂缝行走，末端轨迹跟踪误差RMS为0.6 mm，最大偏差1.1 mm，焊接过程中排水罩姿态角变化<1.5°，未出现吸附力抖降或滑移。采用Legendre-Gauss-Radau配点将连续最优控制问题离散化为非线性规划问题，点数根据误差自动增加：首先使用较少的8个配点求解，然后评估用该解在相邻配点间的动力学残差，若残

而启用孪生容错控制后，转速超调仅为4%，加速度均方根降至0.15 m/s²，几乎与无故障时持平，证明所提方法能有效抑制故障影响，提高机组安全性与发电质量。为了实现数字孪生与物理机组的实时同步，进一步设计了超实时仿真框架，利用当前估计的有效风速和机组状态作为初始条件，使降阶模型在20 ms内完成未来5秒的预测，为后续容错控制提供前瞻性信息。观测器输出的故障信息实时送入数字孪生模型，更新孪生机组的执行

例如，当相位为正（感性）时，C2的调节量乘以权重0.8，C1乘以1.2，加快容性匹配。微调采用在线Q-learning更新方法，在FPGA的PS端运行的轻量级学习中，利用最新的经验样本进行若干步Q网络权重更新，步长较小以保证稳定性，同时保持原始网络的泛化能力。在模拟等离子体刻蚀腔持续工作2小时的测试中，负载阻抗从初始的50+j10 Ω漂移至35-j25 Ω，系统自动检测并完成3次模型微调，匹配性能

同时，利用Taguchi方法优化次级声源的轴向位置和分布：以63 Hz、125 Hz、250 Hz和500 Hz四个频点的总传递损失为目标，通过COMSOL声学仿真对次级声源距出口距离、各通道次级声源相对排列方式进行参数扫描。在流速15 m/s条件下进行实验，分段复合的有源阵列式消声器在125 Hz倍频带的插入损失达到34.6 dB，比无源时提高21.3 dB，且出口断面声压级分布更加均匀，证明了

针对运动冗余并联机构在管道对接中对刚度的方向性需求，建立了考虑冗余分支的完整刚度矩阵模型。在此基础上，提出一种基于目标函数的方向刚度增强方法，通过优化冗余分支的上铰点位置，以最大化对接方向的法向刚度和最小化刚度条件数为目标，采用粒子群算法在可达工作空间内搜索最优构型参数。对带有三条冗余支链的六自由度机构进行优化后，末端沿接触法向的刚度由原来的3.2×10^5 N/m提升至5.8×10^5 N/m，

在VISSIM-MATLAB联合仿真中，10车编队以50 km/h速度接近信号交叉口，车队长度收缩率最高达23%，通过停车线的车辆数相比无编队控制增加2辆，且车间距标准差维持在0.8 m以内，显示出良好的编队稳定性和灵活的长度调整能力。在仿真环境中先用VISSIM大规模交通模型生成初始训练数据，然后在1:10缩微智能网联车测试场部署了4个真实交叉口的控制器，经过2周的联邦学习微调，高峰时段平均停车

应用到变压器故障诊断中，优化后的CatBoost模型在验证集上准确率达到96.7%，比默认参数高5.2%，比原始沙猫群优化高2.1%。然后构建比值特征：CH4/H2、C2H2/C2H4、C2H4/C2H6、C2H2/总烃等，这些比值符合IEC三比值法的物理意义，作为类别特征输入CatBoost的自动特征组合模块。在包含827条真实变压器故障记录的数据集上，其中含15种故障类型，分层特征编码后的模型

为了定量评估图结构跨域一致性，计算源域与目标域学得邻接矩阵的余弦相似度，在训练过程中从0.32逐步上升至0.79，证明模型学会了领域自适应的结构表征。进一步采用元学习的方式自动学习每个源域的贡献权重，权重与源域在验证集上的性能成指数正比，避免负迁移。在连续变转速工况的实时诊断任务中，每接收500个新样本进行一次增量更新，诊断准确率始终维持在92%-95%之间，而全量重训练方法在两次更新的间隔期内准

视频监控部分，不直接采用复杂的Linux嵌入式DVR方案，而是采用基于单片机可驱动的串口摄像头或并通过SPI/DCMI接口连接的CMOS图像传感器（如OV系列），实现报警触发后的图像抓拍与本地存储（SD卡）。在传感器检测任务中，软件需对不同类型的传感器信号进行特征分析，例如利用频谱分析算法识别玻璃破碎的高频信号，区别于环境噪声。在调试阶段，需模拟各类入侵场景（如撬门、砸窗、潜入），验证传感器灵敏度