在分析现有相关技术的基础上，提出了一种基于边缘计算的分簇 （Ad hoc On-demand Distance Vector，AODV）路由新算法.通过对传统的以最小跳数为基础的AODV路由协议进行优化，综合考虑车辆节点能量，车辆行驶速度的信息，结合车对车（Vehicle to Vehicle，V2V）以及车对路（Vehicle to Road，V2R）的通信模式，在路边单元RSU中添加边缘服务器，使用分簇的方法，簇内车辆节点使用V2V通信模式，簇间车辆节点使用V2V与V2R相结合的通信模式来进行路由的选择.仿真结果表明，该算法在高速移动车辆自组织网络中提高了路由的选择效率，降低了链路因高速移动而导致断开重新建立链接带来的网络拓扑控制开销.
转辙机缺口大小是其健康状态的重要标志之一.针对大多数现有转辙机缺口检测装置需要在表示杆额外增加标记的缺点，以及目前边缘检测技术难以消除图像中噪声的问题，以某铁路公司ZYJ7型与ZD6型转辙机缺口图像为基础，设计了一种基于超像素的快速模糊聚类算法（Superpixel-based Fast Fuzzy C-Means clustering，SFFCM）图像分割的转辙机缺口自动检测方法.首先，采用SFFCM对缺口图像进行精准分割，保持缺口图像边缘的清晰度和连续性；其次，利用Canny算子对分割后的图像进行边缘提取，获取缺口图像的单像素边缘；最后，利用算法对图像中转辙机缺口两端进行标记，从而实现转辙机缺口的自动检测.实验结果表明，该转辙机缺口检测方法与架构具有一定的有效性.
为了研究不同形式绕组产生的谐波磁动势对电机推力的影响，设计了3种绕组（双层整距绕组、双层短距绕组、单层整距绕组）形式的短初级双边直线感应电机（Double Sided Linear Induction Motor，DLIM），在考虑谐波磁动势的前提下，对比不同绕组的谐波磁动势分布及其对推力特性的影响.首先分别计算在三相对称电流源激励时3种绕组产生的磁动势并利用傅里叶分解得到各次谐波；其次，建立短初级DLIM的一维场数学模型，在考虑各次磁动势谐波的情况下，采用解析法推导出短初级DLIM电磁推力的数学表达式，并分析了各次谐波磁动势对推力的影响.最后，搭建有限元仿真模型，计算推力特性并与解析结果进行比较，二者具有较好的一致性，验证了解析计算的正确性.
