针对坐标测量机动态测量误差补偿问题，分析了测量机动态误差的来源，利用BP神经网络对坐标测量机动态误差模型进行建模，突破了以往只是针对其各组成系统进行建模的局限，避免了复杂数学关系的推导。引入粒子群优化算法对坐标测量机BP神经网络误差模型的初始权值进行了优化，提高了网络的全局优化计算能力和运算速度。应用Global Class9158型测量机在不同输入参数条件下测量了标准球，获得了网络训练数据，建立了误差补偿模型，进行了测量补偿验证，结果证明该模型可使坐标测量机的误差均值减小2．3μm。

通过对气制动系统制动过程的分析,针对气制动系统中制动总阀及制动气室的工作状态,引入了物理建模的方法,建立了正常状态下的客车气压制动系统制动气室输出压力特性的模型。为验证该模型的准确性,采用四阶龙格-库塔方法,对所建立的模型进行了计算仿真,得到制动气室的输出压力曲线。与此同时,在与仿真相同的条件下利用整车气制动模拟试验台对制动气室的输出压力进行了测试,仿真结果与试验结果吻合性较好,表明所建立的客车气制动系统制动气室的输出压力模型能够较准确地描述制动气室输出压力变化特性,为气制动系统的理论研究提供了依据。