随着铝合金材料构件在各个领域的广泛应用，其内部缺陷的存在会导致产品不能正常使用甚至引起重大的安全隐患，所以对构件内部缺陷进行三维(3D)反演并判断缺陷形状日趋重要。以中心圆孔为内部缺陷的铝合金圆柱体作为研究对象，采用探头垂直入射的水浸式超声检测方法，将检测获得的时域信号经傅里叶变换得到频域关系后，依据检测构件缺陷位置和参考构件相同位置信号频域之间的关系，得到缺陷反演所需的散射场幅值的频域和时域数值，通过采用Born 近似方法对其内部缺陷进行三维反演研究。实验结果表明，尽管反演结果和实际相比，存在一定误差，但Born 近似方法仍旧能够较好地反演铝合金构件内部缺陷。

高斯过程回归是基于贝叶斯理论和统计学习理论发展起来的一种全新机器学习方法, 适于处理高维数、小
样本和非线性等复杂回归问题. 在阐述该方法原理的基础上, 分析了其存在的计算量大、噪声必须服从高斯分布等
问题, 给出了改进方法. 与神经网络和支持向量机相比, 该方法具有容易实现、超参数自适应获取以及输出具有概率
意义等优点, 方便与预测控制、自适应控制、贝叶斯滤波等相结合. 最后总结了其应用情况并展望了未来发展方向.

准确预测锂离子电池(LiBs)的剩余使用寿命(RUL)是管理其健康状况的一个关键方面，以促进可靠和安全的系统，并减少计划外维护的需要和成本。近年来，关于RUL预测的研究主要集中在提高RUL预测的准确性和可靠性上。提出了一种基于光滑粒子滤波(SPF)的似然近似方法在线预测LiB的RUL值。该算法通过每次迭代求解优化问题，能够准确估计未知退化模型参数，预测退化状态，而不是只采取梯度步骤，易于快速收敛，避免了不稳定问题，提高了预测精度。根据NASA卓越预测中心(PCoE)公布的实验数据集，我们创建了一个二阶退化模型，利用非线性特征和非高斯容量退化来探索LiB的退化。用不同的预测起点对RUL预测进行检验，以评估数据量和参数的不确定度是否会影响预测的准确性。结果表明，与粒子滤波(PF)和无迹粒子滤波(UPF)等方法相比，该预测方法的预测精度有所提高，收敛速度有所提高。由于SPF预测方法的最大误差相对较小，在80个周期的预测起点上，最佳情况下RUL预测为127个周期。该算法的预测相对误差约为0.024，绝对误差约为2个周期，低于PF算法的16个周期左右。RUL预测接近108个周期，相对误差约为0.

本文重点介绍如何控制高压管中的压力。 首先，对系统进行整体分析，以确定高压燃油管的压力平衡条件； 也就是说，流出高压燃油管的燃油量等于流入的燃油量。本文使用Excel在所有数据处理中拟合和组织数据。 在求解压力和密度的微分方程时，使用四阶Runge-Kutta公式，并通过MATLAB2017a获得数值解。