摘要:聚合物复合材料因其轻量化、易加工、耐腐蚀等性能，在热功能应用中展现出独特优势。近年来，聚合物复合材料增材制造技术的前沿突破，为构筑具备可调热学性能与集成复杂功能的热功能器件提供了重要机遇。本文系统总结了面向热功能应用的聚合物复合材料增材制造研究进展，并从材料、工艺与结构设计3个维度总结了关键设计原则，包括导热填料的合理选择与定向调控、打印工艺参数优化及空间与仿生结构设计等，以实现热导率提升与热分布的精确调控。同时，梳理了其在热致动器、热界面材料、热隐身及高效散热系统等领域的初步应用。最后，本文指出增材制造、智能复合材料与多功能设计的深度融合趋势，并展望其在电子器件、机器人等应用的广阔前景，为新一代热功能系统的开发提供了创新思路。

摘要:Ti6Al4V钛合金与NiTi形状记忆合金的异种材料连接在航空航天自适应结构及生物医疗器械等领域具有重要应用前景，可同时满足高比强度、耐腐蚀性与形状记忆/超弹功能需求。然而，两种材料在热物性、相变行为及化学反应特性上的显著差异，易在连接过程中引发界面缺陷、脆性Ti-Ni金属间化合物生成及功能性能退化，制约工程应用。本文以Ti6Al4V/NiTi体系为对象，系统综述了传统焊接与增材制造技术在界面组织演化、缺陷控制及性能调控方面的研究进展，分析了界面反应特征及其对力学性能和形状记忆行为的影响，并总结关键共性问题与针对性解决思路，展望其在航空航天与生物医疗领域的未来发展方向。

摘要:针对增材制件内腔微细流道存在的表面质量差及抛光均匀性不佳问题，鉴于传统光整加工方法不适用且单向加工存在局限，本文采用双向光整加工模式，结合仿真与试验，系统研究了碳化硅与氧化铝两种水基磨料在单向和双向加工条件下对流道扩孔均匀性、表面粗糙度及表面形貌的影响。研究表明：相较单向加工，双向加工显著改善了流道抛光均匀性，使采用碳化硅磨料加工的流道入口与出口扩孔量差异从51 μm缩小至27 μm，采用氧化铝磨料加工的流道差异则从40 μm缩小至20 μm；同时，双向加工后各区域表面粗糙度明显降低且更均匀：碳化硅磨料加工的流道入口、出口及中间区域粗糙度分别降至3.726、3.612和3.639 μm，氧化铝磨料加工的流道相应区域则降至4.127、3.876和3.963 μm。对比两种磨料，碳化硅的抛光性能优于氧化铝，在双向加工模式下，其加工的流道表面粗糙度比氧化铝加工的流道平均低约0.3 μm（入口低0.4 μm，出口低0.26 μm，中间低0.32 μm）。

摘要:飞机结构原始疲劳载荷谱中包含了出现概率极低的高载，这些高载可能引起裂纹萌生的超载效应而导致偏危险的试验结果，因此验证试验中需要对载荷谱进行高载截取。依据飞机结构载荷谱的统计分布规律和材料的疲劳性能，提出了载荷谱高载截取概率理论和实施方法，使得相应截取谱下的试验结果兼具真实性与保守性，设计了铝合金中心孔板试样，编制模拟服役飞续飞载荷谱，进行了原始基准载荷谱和高载截取载荷谱下的疲劳验证对比试验。试验结果表明：所提高载截取方法是合理的，可以为飞机结构疲劳试验验证载荷谱的编制提供有效参考。

摘要:航空叶片类复杂曲面零件加工对五轴数控机床提出高精度、高稳定性及高效率的综合性能要求。针对国产五轴数控加工中心在该领域的应用适应性，开展了SMU350五轴联动加工中心的系统性能分析与综合评价研究。通过对其结构配置与核心性能指标的实测分析，并结合典型叶片零件的试切实验，验证了其在几何精度、动态响应能力及运行稳定性方面的加工性能。进一步构建基于模糊数学理论的多指标综合性能评价模型，设计S形、Z形与高斯型隶属函数，建立模糊关系矩阵与工程权重向量，采用积-和型模糊运算方法对实测数据进行综合判定。该机床的综合评价得分为83.18分，为国产叶片五轴专精机床的应用评估提供了量化手段与方法参考。

摘要:在现有三维几何规则识别方法的基础上，本文提出一种基于属性邻接图的密闭腔体缺口特征识别算法。该算法首先通过构建面-边属性邻接图，将几何与拓扑信息进行统一表达，为复杂结构特征的识别提供了更直观和系统的描述方式。在此基础上，结合缺口模板库与改进的VF2子图同构算法，实现对目标模型中潜在缺口区域的自动匹配与判定。为提高匹配效率，算法在搜索过程中引入节点限制度与启发式排序策略，有效缓解了状态空间爆炸问题，显著降低了计算复杂度。实验结果表明，该方法在多类缺口特征的自动识别中优于传统规则方法，具有更强的鲁棒性、精度与通用性，为三维几何建模中的自动检测与特征识别提供了高效可扩展的解决方案。

摘要:为探究拧紧力矩、胶层厚度及螺孔配合量等湿装配工艺参数对编织型复合材料胶螺混合连接结构力学性能及失效模式的影响规律，制备单搭接试件并开展拉伸力学性能试验，采用三维Linde准则与内聚力单元建立胶螺混合连接结构有限元仿真模型，分析不同连接工艺参数对连接结构力学性能、接头刚度分布及损伤演化特征的影响。结果表明：不同拧紧力矩下连接结构具有不同力学性能和失效形式，当拧紧力矩从0 N·m增加至5 N·m时，连接结构的胶层损伤形式逐渐由界面破坏转变内聚破坏，结构失效形式发生变化；胶层厚度的变化会使胶螺混合连接结构的螺栓载荷分担率发生变化，导致其力学性能发生变化，对结构的纤维损伤、基体损伤、分层损伤分布的影响较小，当胶层厚度为0.5 mm时，连接结构性能达到最佳，此时连接结构的载荷分担率最小；随着螺孔配合量的增加，连接接头的刚度先增大后缓慢减小，当间隙量超过0.7%，连接接头中的螺栓与胶层不能协同变形导致其承载能力下降。

摘要:针对飞机发动机进气道安装边沉头铆钉在振动载荷作用下发生疲劳断裂的现象，从铆接残余应力的角度分析了故障原因。基于有限元方法，对铆钉的随机振动过程与铆接过程进行了仿真，获得铆钉的振动等效应力与铆接残余应力，采用Dirlik法计算了铆钉的振动疲劳寿命，设计了振动疲劳试验，对仿真结果进行了验证。研究表明，铆接残余应力是导致振动疲劳寿命劣化的关键因素，因此必须在疲劳寿命预测中考虑残余应力的影响。研究结论可为航空铆接结构的寿命预测与优化设计提供参考。

摘要:提出了一种可在三维织机设备上通过一次穿纱实现多种组织结构的T形复合材料样件的织造新方法。采用仿形分区穿纱与特定提综方式，将纬纱植入经纱层内，并通过合理设计纬纱路径实现T形肋板与梁部的一体化成形。制备所得的T形碳纤维复合材料构件在7.5 J冲击能量下进行夏比摆锤冲击测试，研究不同组织结构及经纱张力条件下对构件抗冲击性能的影响规律。对9种不同类型构件的实验结果进行比较分析表明：在相同经纱张力条件下，浅交结构在冲击过程中表现出更高的最大冲击载荷，较正交结构和浅交-衬经结构分别提高约37%和20%；浅交-衬经结构在吸能性能方面更优，在0.6 N和1.1 N经纱张力下均表现出最高的能量吸收率；而正交结构对经纱张力变化较为敏感，随着经纱张力的增大，其吸收总能量提升了约52%。研究结果表明，纬纱屈曲程度越低、经纱张力越小，构件拥有越高的冲击载荷峰值，而纬纱屈曲程度越高、经纱张力越大，构件拥有越大的总吸收能量。本研究为T形构件的应用提供了理论基础。

摘要:高比强度复合材料因缺乏载荷重新分配的能力，其连接结构设计成为复合材料结构设计的重点和难点。本文根据紧固件载荷的协调/平衡理论计算方法，提出了一种用于承受极高静载荷的复合材料多钉连接结构设计方案；利用ABAQUS软件对设计方案进行校核，并对可能存在的尺寸公差对钉载分布的影响进行研究。研究发现：在连接结构上加工阶梯孔预留螺栓的变形空间，可以有效地改善金属结构与复合材料结构之间的刚度匹配问题，而施加预紧力可以有效地提高连接结构的最大承载能力。本文所提出的阶梯孔构型设计，对于6排螺栓连接结构可将其最大的螺钉承载比例从36.06%降低至18.14%，相对传统连接结构承载能力提升19.62%，这种方案对加工精度要求不高，且在加载的全过程均能有效地控制螺栓承载比例。研究结果对高承载需求的连接结构设计提供了参考。

摘要:为研究碳-玻纤维混杂层合板在弹击作用下的损伤特征及其剩余承载性能，本文结合实验测试、无损检测与有限元模拟方法，对典型直升机桨叶混杂层合板在不同入射角条件下的弹击损伤形貌及剩余强度进行了系统研究。首先，通过90°与22.5°两种入射角的弹击试验，结合（Computed tomography，CT）扫描技术分析了弹孔形貌及内部损伤分布规律。结果表明，入射角对弹击损伤形态及剩余拉伸承载能力具有显著影响，斜向入射条件下的真实内部损伤范围明显大于表面可视弹孔区域，试件的剩余拉伸强度整体降低且离散性增大。进一步建立了考虑弹孔几何与损伤分布特征的有限元模型，并通过用户子程序引入损伤因子（User-defined material subroutine，UMAT）描述材料强度退化，实现了弹击后拉伸失效过程的数值模拟。有限元预测结果与实验结果总体误差控制在 ±15% 以内，验证了模型在预测弹击后层合板剩余拉伸强度方面的有效性。相关研究可为直升机桨叶等关键复合材料结构在受弹击后的损伤评估与损伤容限设计提供参考。

摘要:本文针对纤维增强复合材料微观应力/应变/损伤场预测问题，提出了一种融合残差连接与PixelShuffle上采样的条件生成对抗网络（Conditional generative adversarial network，cGAN），记作RP-cGAN，以解决有限元方法建模复杂、计算效率低及现有机器学习模型对界面过渡区预测精度不足的问题。基于真实材料分布特征和参数，建立代表性体积单元模型，生成T300材料在拉伸/剪切载荷下的多场数据集。RP-cGAN通过残差连接增强界面特征提取能力，使过渡区预测误差降低30%。并结合PixelShuffle上采样将峰值信噪比提升7%，有效抑制了传统转置卷积的棋盘效应。实验表明，该模型在26 ms内可完成单幅云图预测，且在多载荷工况下保持稳定性能（SSIM>0.983 9）。RP-cGAN在损伤云图预测时，基于Mises应力准则和刚度退化下的预测结果与有限元计算高度一致，为复合材料多尺度失效分析提供了高效精准的计算工具。

摘要:以玻纤双轴向经编复合材料为研究对象，探讨经编捆绑纱对其力学性能的影响。由于捆绑纱是连接经纬增强纱的关键单元，对复合材料性能存在重要影响。通过制备含低弹涤纶捆绑纱的双轴向经编复合材料及去除捆绑纱的类双轴向复合材料，采用真空导流成形工艺制作试样，测试其拉伸、压缩、三点弯曲及低速冲击性能，并结合微观形貌分析作用机制。结果表明：含捆绑纱的复合材料拉伸强度提高21.67%，压缩强度提高17.50%，弯曲强度和模量分别提升10.01%和6.54%，低速冲击能量吸收率提高9.92%。捆绑纱通过增强层间结合、协调纱线受力、抑制纤维屈曲与分层扩展等作用，优化了复合材料的载荷分配与能量耗散能力，显著改善其综合力学性能。

摘要:吸/透波一体化超表面多功能结构，有望显著提升未来飞行器隐身特性，改善结构综合设计品质，符合未来飞行器结构平台功能化、整体化发展趋势。本文提出了新型吸/透波一体化超表面夹芯结构，经详尽考虑超表面谐振机制与芯体厚度影响，引入超表面谐振单元集总等效电路与结构层传输线，构建了基于结构等效电路模型的电磁特性一体化协同优化设计方法。经案例数值仿真和理论分析表明，新型吸/透波一体化超表面结构能获得超宽频低反射损耗 （3.8~16.6 GHz， S11≤-10 dB）和低插损透波（10 GHz， 0.26 dB）电磁特性，且具有优异的极化不敏感性和角度稳定性，验证了新型吸/透波夹芯结构一体化协同设计方法的有效性；同时，分析了结构的吸/透波电磁谐振机理，讨论了芯层厚度及其介电常数对结构电磁传输特性的影响规律，为新型吸/透波一体化超表面多功能复合材料结构优化设计与工程研制提供了研究思路。

摘要:自由漂浮空间机器人（Free-floating space robots，FFSRs）凭借其运动自由度高、工作寿命长等优势，已成为长期在轨服务的关键无人设备。然而空间环境变化导致的外部扰动，以及因燃料消耗、系统参数辨识不准确等因素导致的模型不确定性会增加空间机器人高精度控制的难度。本文针对自由漂浮空间机器人存在外部扰动和模型不确定性的场景，设计了一种基于扰动补偿的模型预测控制方法。基于固定时间稳定性理论设计扰动观测器，使扰动估计误差在不依赖于初始误差的常数上界内实现收敛。同时，将扰动估计值补偿入模型预测控制器，提高集总扰动条件下预测模型的准确性，进一步地利用模型预测控制滚动优化的特点，实现了空间机器人约束条件下高精度控制。本文证明了扰动观测器与基于扰动补偿模型预测控制器的稳定性，并通过数值仿真验证了方法的有效性。

摘要:由于合成孔径雷达（Synthetic aperture radar，SAR）具有特殊的成像机制与电磁散射特性，导致其采集的图像常伴随强散斑噪声和复杂背景干扰，这些特性严重制约了针对该类图像的目标检测的精度与鲁棒性。为进一步降低噪声干扰并解决现有方法存在的多尺度特征建模不足和频域信息利用有限的问题，本文提出一种融合频域动态卷积与空-频特征增强的SAR目标检测网络。首先引入了动态频域卷积模块，通过可学习的傅里叶谱系数和分组重构卷积核，结合特征修复机制实现对高低频成分的自适应调制，从而提升了卷积核的频带响应多样性与干扰条件下的特征表达能力。随后，通过联合频率自注意力与空间自注意力机制以及空频融合策略构建了空-频特征增强模块，实现了目标特征的增强。实验结果表明，所提方法在数据集MSAR与SARDet-100K上相较于 基于注意力的可变形多子空间特征去噪的SAR图像目标检测（Attention as deformable multisubspace feature denoising for target detection in SAR images， 记作DenoDet）网络、全卷积单阶段目标检测（Fully convolutional one-stage object detection， FCOS）网络、金字塔视觉Transformer轻量版（Pyramid vision Transformer-tiny， PVT-T）、Faster基于区域的卷积神经网络（Region-based convolutional neural networks， R-CNN）和仅需聚焦单层级特征（You only look one-level feature， YOLOF）网络等代表性方法，在多项评价指标上均取得了显著提升，展现出更高的检测精度、鲁棒性与良好的泛化能力，为SAR图像目标检测提供了一种新的解决思路。

摘要:空间机械臂执行在轨服务操作任务过程中，操作点数量繁多、存在复杂逻辑约束，且受自由度冗余影响，操作点间路径代价不唯一，造成最优操作序列规划非常困难。为此，本文提出一种基于改进遗传算法的空间冗余机械臂操作序列规划方法，首先建立空间冗余机械臂执行多点作业任务的构型转移网络模型，将操作序列规划归结为复杂化的旅行商问题。其次，采用可变长度片段随机交叉和操作点所属构型随机变更的方式对遗传算法进行改进，并且在适应度计算中引入操作点连通性代价，从而适应空间冗余机械臂操作序列的全局最优搜索。最后，以七自由度空间机械臂执行在轨多点巡检任务为例开展仿真试验。结果表明，通过该方法可有效地对操作序列进行优化从而大幅降低总路径代价，相较于传统遗传算法的运算效率更高且寻优能力更强，证实了该方法的可行性。

摘要:为满足飞行器回收设计要求，针对当前飞行器气囊回收技术特点，分别运用热力学理论方法和有限元方法对气囊缓冲技术进行研究。通过试验对比分析，验证两种方法的可行性。通过响应面得出卸载压力是飞行器最大过载的主要因素，卸压口尺寸是飞行器落地速度的主要因素。以典型双气囊飞行器为构型，研究飞行器质心偏心、俯仰角条件下气囊缓冲效果，结果表明：质心偏心对过载和速度影响较小，而俯仰角对其影响较大，气囊设计过程中需关注气囊缓冲后剩余高度，以适应质心偏心和俯仰角的影响。这些方法有助于飞行器气囊的设计，在工程应用中具有指导作用。

摘要:由脉宽调制（Pulse width modulation， PWM）引起的开关电流谐波会造成真空环境下磁悬浮分子泵驱动电机发热，从而影响分子泵的可靠性。LCCR型的无源滤波器可以有效抑制高频开关谐波，然而LCCR滤波器4个元器件参数对滤波器频率特性的影响相互耦合，难以准确设计。为解决这一问题，本文提出了滤波器参数的系统化设计流程，首先，基于双重傅里叶分析研究了开关谐波的产生机理及频谱特性，随后使用谐波矢量法分析了开关电流谐波幅值与PWM之间的关系，探究了高调制比下高频电流谐波幅值显著增大的原因，说明了对高速电机高频谐波进行抑制的必要性。在此基础上，提出了LCCR滤波器的参数设计方法，分析了各元器件参数对系统频响特性的影响，并通过伯德图验证了引入LCCR滤波器后电流环的稳定性。实验结果表明：采用依据本文设计方法设计的LCCR滤波器，电机相电流总谐波失真（Total harmonic distortion，THD）从35.48%降低至6.50%，在额定转速下，定子温度稳定时从68.5 ℃降至50.5 ℃。

摘要:作为新能源电力主体之一的光伏（Photovoltaic， PV）发电，呈现着从集中式为主转向集中式与分布式并举式的多电压等级并网发展态势，分布式光伏参与电网调峰的需求日益紧迫。为解决分布式光伏自动发电控制（Automatic generation control，AGC）难以准确感知建模的问题，本文提出一种基于基准光伏电站直采数据并融合气象信息的低压分布式光伏实时功率数据驱动感知方法，采用基于密度带噪声空间聚类算法（Density-based spatial clustering algorithm with noise，DBSCAN）和梯度提升决策树（eXtreme gradient boosting，XGBoost）的方法建立集群功率实时估算模型；其次，基于可行域投影理论，采用闵可夫斯基求和聚合和顶点搜索优化方法确定其可调节功率域边界。在不额外增加采集装置的情况下可提高主站观测频度，实现分布式光伏有功功率分钟级实时感知，提供满足电网运行约束的可调节功率域模型。本文还开展了兼顾安全性（调节速率）与公平性（弃电率、负荷率、装机容量比率）的多维度权重调峰分配策略研究，结合某省级实际电网调度控制主站的应用案例对本文所建模型的有效性和实用性进行了适度验证，在保障电网安全的前提下，兼顾新能源最大化消纳及调节公平。

摘要:轻量化神经网络是指通过优化，减少资源消耗，使其能够在资源受限的环境中高效运行的神经网络。其训练过程通常以整体最优为目标，然而在实际应用中，可能存在某些感兴趣类别的分类精度偏低的问题，这些类别对于用户或应用而言，其准确性比其他类更重要。为解决上述问题，提出了一种适用于轻量化神经网络的结构微调方法——基于次小值阈值选取的突触连接方法（Synaptic join method based on the sub-minimum value threshold， SMVT-SJ）。该方法通过次小值选取策略划定新突触的权值阈值，从隐藏层向输出层目标神经元跨层添加新突触，从而特异性地提升用户关注类别的分类精度。为了筛选更高效的新突触，SMVT-SJ提出突触评估过程，根据所有可能的适当权值的分布来评估每个候选突触的性能。在多个不同数据集上的实验结果表明，该方法能够有效地提高特定目标类别的分类精度，并维持总体精度不发生明显降低，具有很好的泛化性和鲁棒性。

摘要:航空标准数据具有结构复杂、语义严谨和跨文档引用频繁等特点，为实现高效、精准的知识获取与问答应用带来挑战，本文提出一种面向航空标准的大语言模型（Large language models， LLMs）迭代检索增强生成（Retrieval-augmented generation， RAG）方法，设计了基于结构路径感知的标准向量知识库构建与检索机制，结合标准文档的章节结构与标题链条构建支持语境追溯的知识库，并提出基于关键词与语义融合的知识检索机制。在此基础上，设计LLM驱动的自动迭代检索与生成机制，使模型能够自主判断是否需要发起子问题拆解与深层意图识别，并结合多轮检索与动态调度策略，实现问题拆解、信息获取、自主判断与生成控制的一体化闭环，提升对多知识点聚合型、语义递进型等复杂标准问答任务的生成质量与覆盖深度。实验基于7 459份航空标准文档构建知识库，针对500条专家标注问答对，在4类涵盖不同参数规模、模型类型及中英文语言能力的主流开源大语言模型上开展对比实验。结果表明，对于中大型参数规模的大模型，此方法在回答准确性、覆盖度和表达质量等指标上均显著优于传统方法。在大模型DeepSeek-R1-70B上，双语评估替补（Bilingual evaluation understudy， BLEU）指标平均提升27.97%，模拟主观评分提升7.99%；在大模型Qwen-2.5-32B上，BLEU指标平均提升54.67%，模拟主观评分提升8.58%。本文所提方法不仅适用于航空标准场景，也可推广至适航规章、维修手册等其他航空结构化文档场景，以及法律、医疗等对回答效果、可信度与可溯源性要求极高的领域，为相关问答系统的构建提供通用的技术框架与实现路径。