为了支持制造业智能化发展，探讨知识图谱在智能制造领域的应用及未来研究前景。针对垂直行业应用、制造流程应用、领域图谱构建技术和智能服务这4个维度，对其展开相关文献研究。通过此研究，探讨了知识图谱在推动制造领域智能化方面的重要作用，并提出基于制造领域知识数据的智能制造知识图谱架构。该架构涵盖制造领域数据、图谱构建和智能服务这3个关键模块，为智能制造的持续升级提供了理论支持。研究结果表明：知识图谱在推动制造业智能化方面扮演着关键角色，其在智能制造领域具有广泛的发展前景。此外，对智能制造领域知识图谱的未来研究方向进行展望，探讨制造领域图谱与新一代人工智能技术的融合，以推动其持续创新与智能化发展。

为探究边坡变形对输电线路的安全威胁，以某输电塔线体系为研究对象，建立考虑土-结构相互作用（SSI）效应的塔线体系整体有限元模型，并基于现场实测数据验证了数值分析模型的合理性。在此基础上，考虑边坡变形区域与铁塔空间位置关系以及边坡变形角度的影响，探究塔线体系受力特性对边坡变形的响应规律。结果表明：当铁塔分别位于边坡变形体以外上方、下方和边坡变形体内部时，上部塔线体系的失效方式和抗变形能力有显著差异；且随着边坡变形角度的增大，与水平边坡变形相比，塔线体系抗变形能力会下降25%~50%；当铁塔位于边坡变形体以外下方时，塔线体系抗变形能力下降最严重，下降幅度在33%~50%之间。

气垫带式输送机运行过程中风机风量、气孔排数、气膜厚度等因素对气垫流场特性、气垫承载能力有十分重要的影响。通过建立气垫流场仿真模型，分析不同工况下气垫压力的变化规律。结合实验对比分析不同风量、气孔排数下气垫压力变化规律以及不同风量下气膜厚度与气膜压力的变化情况。结果表明：随着风量的增加，气膜压力逐渐增大，气膜厚度变化范围为5%~30%。随着气孔排数的增加，气垫压力梯度变化越快且呈抛物线分布，气膜厚度变化程度降低。试验和仿真结果得出气垫流场变化一致，风机风量为15~20 m³/m时，气垫流场稳定性最优值K₁为1.31，5排气孔为最优工况，满足实际运行工况要求。

通过对航空发动机的磨损趋势进行预测，能够有效地对航空发动机磨损状态进行监测。在反映发动机磨损状态的有效观测数据中，油液分析数据能够间接反映航空发动机整体磨损趋势。因此，通过建立基于油样分析数据的趋势预测模型，从而实现发动机的磨损趋势预测。但是，目前应用于航空发动机趋势预测的模型中主要以单一预测模型为主，组合预测模型也仅是一般的线性组合，预测效果不佳。为此提出了一种基于支持向量机的非线性变权重组合预测模型，通过粒子群算法实现参数优化，油样分析数据则通过全寿命滑油系统轴承疲劳试验，间隔固定时间收集滑油样品进行性能分析得到。对其中的光谱分析数据进行组合预测分析，通过对比组合预测结果与单一预测模型的预测结果，预测精度均超过单一预测模型的预测精度，充分验证了所提组合预测模型的优越性和有效性。

基于挖掘机工作装置受力模型，提出考虑挖掘机工作装置偏载和侧载的销轴动态载荷测试方法。根据斗杆与铲斗铰接孔处的销轴受力特点，设计销轴载荷测试传感器测取铰接点处水平、竖直和侧向这3个方向的动态载荷，同时测取挖掘机3个油缸的位移量。建立挖掘机工作装置销轴载荷动态测试系统，以国产50 t大石为作业物料进行挖掘模拟装车试验测试。结果表明：提出的销轴载荷测试方法能够准确地获得挖掘机斗杆和铲斗铰接点处销轴3个方向的动态载荷，载荷最大值出现在挖掘作业段，侧向载荷与正载相比可以忽略不计。研究结果为挖掘机结构载荷谱测试与抗疲劳优化设计提供了基础参考。

近年来，智能控制技术在现代工程研究领域占据了越来越重要地位，伴随着人工智能技术兴起，为工程机械实现智能化控制提供更多可能。在智能技术发展过程中，工程机械系统控制精度的提高确保工业生产更为可靠安全，提高了企业生产效率。本文从智能控制技术的内容出发，介绍了各种智能控制技术理论方法，并根据智能技术方法，探讨了智能控制技术在各类工程机械中的应用。同时，分析研究了未来工程机械在智能化控制下的关键性问题和技术体系，为工程机械控制技术智能化发展提供参考。

铁路集装箱堆场对于火车平板装卸作业，由于传统检测方法检测精度或检测速度不能满足要求，鲜有成熟的智能防吊起解决方案。本文提出一种基于改进反向传播（BP）神经网络的火车防吊起快速检测方法，通过获取吊具4个锁头的称重数据，建立基于BP神经网络的平板吊起检测模型，在权值调整时加入动量因子和自适应调节学习率以优化模型性能。在实际作业中测试，本方法具有较高的检出率和快速的检测速度，可为轨道吊自动化火车作业提供智能安全防护。

为了提高挖掘机液压系统运行效率，设计一种泵驱阀控负载敏感系统。在多路阀进出口分别安装压力传感器，进行实时压力反馈代替负载敏感系统的压力补偿阀实现压力补偿，动态调整主阀芯的位置以及电液比例泵的斜盘摆角，驱动液压缸的动作。对泵驱阀控控制系统中的阀控缸系统进行理论分析以及建立控制模型。利用比例阀试验台、BODAS控制器等电控及采集元件进行试验平台设计，进行泵驱阀控原理验证，验证仿真模型以及泵驱阀控控制原理的正确性。研究结果表明：在系统处于泵驱阀控程序时，在不同压差的情况下输出流量随着阶梯上升的负载变化而发生突变。随着负载压力的不断提高，流量突变也变得越来越大，输出流量与设定流量之间的误差也随之增大。

针对航空发动机转子在狭深腔、不可视、传统操作工具不可达的条件下螺母连接问题，提出一种基于图像识别和激光辅助定位技术的新型自动化装配方法。研制自动化盲装扭矩装置，扳手头具有自动折叠、精准定位、快速认帽、电动加载等功能，能进入肉眼不可见的狭深腔操作空间，解决人为漏拧、错拧螺母的低级错误，避免轴腔内壁发生磕碰损坏。装置可施加力矩和转角的复合拧紧策略，实现发动机转子螺母全程自动化精密连接。通过螺母自动化盲装应用试验，扭矩装置系统精度%GageR&R为%22.21，%P/T为%3.78，大幅度提高了装配的准确性和一致性，为进一步保障航空发动机工作稳定性和可靠性奠定了重要基础。

为实现螺旋式混凝土布料机多速度的协同控制，提出一种基于轨迹跟踪的螺旋式布料机速度协同控制方法。通过分析螺旋式布料机的工作过程，研究螺旋式布料机横向移动和混凝土输送量的协同关系，并建立布料机的二自由度运动学模型。构建布料机工作轨迹跟踪系统的误差模型，并对其进行离散化处理以满足计算机数值计算和实时控制的需要。基于模型预测控制理论建立了轨迹跟踪系统的预测方程；建立了布料机轨迹跟踪的目标函数，并求解出满足布料机各种约束下的最优控制策略。实例仿真表明：基于轨迹跟踪的控制方法能够有效地实现螺旋式布料机多速度的协同控制。