腱驱动连续体机器人的降阶笛卡尔静力学：残余稳定化全形状传播

研究张拉整体连续体机械臂的运动学估计与闭环控制方法，基于杆件倾角参数化表达复杂连续弯曲构型，解决传统弹性骨干模型不适用于张拉整体结构的问题。

提出历史条件物理信息流匹配框架，解决肌腱驱动连续体机器人因材料特性、传动摩擦及接触不确定性导致的概率动力学预测难题。

面向含加性噪声的二次非线性系统，从数据学习随机微分方程，并可用于湍流降阶建模。

针对输运主导系统，提出结构感知数据驱动降阶模型（ROM），利用 kinetic defect 公式分离特征输运与激波流形上的熵缺陷，提升低维线性子空间对移动前缘和激波的表征能力。

基于patch自编码器与神经ODE构建分布式降阶模型，研究二维Kolmogorov湍流中的相对周期轨道与局域化recurrences。