在切削液中添加微米和纳米颗粒可显著提升其冷却与润滑性能。探讨了含有六方氮化硼（hBN）和氧化铝（Al₂O₃）纳米颗粒的蓖麻油基纳米流体的润滑与冷却机制，以及其在微量润滑（MQL）加工中的应用。试验制备了6种hBN与Al₂O₃体积比不同的复合纳米流体，并对其润湿性、黏度及摩擦学性能进行了系统表征。通过在316L不锈钢铣削过程中的切削响应评估其润滑冷却效果。摩擦试验结果表明，所制备的复合纳米流体可将摩擦系数降低76.28%，同时有效减少材料磨损率，抑制硬质颗粒在摩擦界面上引起的剪切损伤。在低主轴转速条件下，应用纳米流体MQL可有效降低切削力、减缓刀具磨损并改善表面质量，其中Al₂O₃‒hBN（体积比2∶1）表现出最优的综合性能。研究表明，Al₂O₃‒hBN复合纳米流体在提升MQL铣削效率方面具有显著潜力。该工作为理解复合纳米流体结构、性能与润滑机理之间的关系提供了重要参考，也为实现可持续加工提供了可行策略。

激光增材制造Inconel 718（IN718）合金构件在航空发动机等高端装备中具有广泛应用前景，但成形过程中的高残余应力等问题使其低周疲劳行为显著不同于传统锻件或铸件，导致现有疲劳寿命模型预测精度受限。针对这一问题，构建考虑残余应力影响的Tanaka-Mura-Wu（TMW）疲劳寿命修正模型，采用平均应力等效能量处理方法，将残余应力以等效应变能的形式引入模型的损伤驱动力表达中，形成应变控制和应力控制两种修正形式，并采用应变控制和应力控制疲劳试验数据验证了模型有效性。Kendall’s tau系数表明残余拉应力与试样疲劳寿命间存在显著负相关关系。在应变控制条件下，修正模型预测点均位于2倍误差带内，相较于TMW与Morrow修正的Manson-Coffin（M-MC）模型，所提修正模型的均方根误差（Root mean squared error， RMSE）值降低了91%与48%；在应力控制条件下，所提修正模型RMSE值相较于TMW与Smith-Watson-Topper修正的Manson-Coffin（SWT-MC）模型降低了58%与66%。研究结果表明：将残余应力以等效应变能形式引入TMW疲劳寿命模型能够有效提升疲劳寿命的预测精度，为激光增材制造镍基高温合金的低周疲劳寿命的高精度预测与抗疲劳设计提供了理论依据。

随着航空器结构形式、材料属性和任务模式朝着多样化方向发展，飞行环境日益严苛，对结构健康监测技术提出了更高要求和全新挑战。光纤传感器具有芯径细、柔韧性好、抗电磁干扰、集信号传感与传输于一体、易于构成空分/波分复用监测阵列等独特优点，已成为航空结构多参量实时监测与安全评估的理想选择。本文简要梳理了适用于航空服役环境的常见光纤传感器类型、光纤监测网络优化配置与自修复方法，综合评述了机载环境多参量监测、多物理场反演及典型结构损伤辨识方法所对应的背景需求与发展现状。在此基础上，总结了光纤结构健康监测技术在航空领域所面临的若干问题与展望。

复合材料层合板凭借优异力学性能被广泛应用于航空领域，但其损伤演化迅速、初期损伤难以监测等问题限制了复合材料层合板的进一步应用。本文采用相转变‒真空自组装制备刚柔并济的仿生薄膜传感器，实现了其在玻璃纤维层合板中的低损伤嵌入并成功监测了复合材料固化及弯曲损伤过程。薄膜传感器电导率达7680 S/cm，在可恢复范围内灵敏度GF值为4.01，极限应变4.24%，强度达13.58 MPa。在层合板固化监测中，传感器可清晰识别升温、保温和冷却3个阶段。经DMA验证，通过传感器信号突变可得出树脂凝胶点温度，最高信号变化率达35%。在层合板的落锤冲击与循环三点弯曲试验中，该传感器均表现出高度线性的响应特性。嵌入中性面的传感器能准确捕捉层合板的损伤与最终失效前的阶跃信号。该传感器实现了复合材料结构从制备到失效的全过程监测，为航空复合结构健康监测提供了可行途径。

针对飞行器复合材料结构的冰雹冲击问题，构建一种空间约束型多任务密集连接网络（Spatially-constrained multi-task DenseNet，SCMT-DenseNet），用于实现冲击定位和能量分级。将压电传感器采集的四通道导波信号重构为二维特征图，采用DenseNet提取深层特征，并引入空间注意力机制增强关键区域特征表达能力；设计冲击区域分类、坐标回归和能量分级三分支结构，通过动态高斯软标签、网格图拉普拉斯正则化及坐标先验融合实现空间约束下的联合优化。研究结果表明，所提方法能够实现对复合材料板上冰雹冲击位置与能量等级的高精度识别，冲击定位和能量分级准确率分别达到96.1%和99.6%，且在传感器数量减少情况下仍能保持良好的鲁棒性，为飞行器复合材料结构的冰雹冲击监测与评估提供了一种有效的技术途径。

电动航空器动力电池长期服役于高倍率放电、快速补能、温度气压波动以及振动冲击等复杂工况，其性能退化与安全失效过程涉及电化学、热学和力学行为的多场耦合，对状态监测与安全预警提出了远高于地面应用的要求。传统电池管理系统主要依赖电压、电流和温度等外部参数进行状态估计，难以直接感知电池内部结构演化及早期失效过程。为提升电池健康管理与安全预警能力，智能电池技术逐渐成为研究热点。本文首先分析了电动航空器动力电池面临的极端服役环境、退化与损伤机制以及状态与安全监测需求，随后讨论了薄膜传感和光纤传感等智能电池关键技术的发展现状，重点总结了超声技术在荷电状态与健康状态评估、循环退化与机械损伤识别，以及热失控早期预警等方面的研究进展。最后，对航空动力电池智能监测与健康管理体系的发展趋势与关键挑战进行了展望。

围绕颗粒增强铝基复合材料在深冷急热处理过程中的温度场演化问题，开展了系统性试验与CFD仿真研究。通过对样件实施液氮深冷处理后迅速浸入沸水，布设热电偶于样件内部测得升温数据，揭示急热过程中的温度变化规律；基于Fluent软件建立三维瞬态热流固耦合CFD模型，模拟样件进入热介质过程中多物理场耦合效应的换热机制。结果表明，仿真数据与试验结果一致，模型具有较高的准确性；样件在初始加热阶段存在剧烈的温度梯度，随后整体温度趋于一致，平均温度由-194 ℃快速升至92 ℃；样件急热过程中截面传热系数最高达2265.15 W/（m²·K）；急热处理中，近样件壁面液体区域会形成环绕样件的95 ℃低温区，与远端液体存在5 ℃的温差。

研究了β相区（T_β+20 ℃）和α+β两相区（T_β‒30 ℃）两种温度轧制Ti65合金丝材的微观组织特征及其对拉伸性能的影响机制。结果表明，Ti65合金丝材的拉伸性能差异主要受α相织构的影响。β相区轧制丝材由c轴平行于轴向（AD）的粗大α片层集束区域和具有相近织构的细小α区域组成，织构强且难滑移取向占比高；拉伸强度可达1248 MPa，明显高于α+β两相区轧制丝材，原位拉伸的EBSD分析显示，其中难以滑移的α片层集束在变形后期因局部应力集中而激活了孪晶变形。α+β两相区轧制丝材由变形初生α相（α_p）、次生α相（α_s）构成，织构较弱且易发生滑移的α相占比较多，塑性变形以位错滑移为主，因此拉伸强度较低，但表现出较高的塑性。

通过熔铸、搅拌摩擦加工、热轧及热处理工艺制备一系列具有不同Er含量的Al-6.3Cu-0.3Mn-0.3Zr-xEr合金，并研究Er含量对该合金微观结构与力学性能的影响。合金中Al₈Cu₄Er相的体积分数随Er含量增加而增加，搅拌摩擦加工可以有效地破碎Al₈Cu₄Er相并使其均匀分布在基体中，从而抑制该类合金在后续热轧过程中发生晶粒粗化。但添加过多Er所引发的过量Al₈Cu₄Er相会抑制Al₃M晶界钉扎相及θ″相的形成，进而粗化合金晶粒并降低其强度。Er添加质量分数为0.15%~0.3%的Al-6.3Cu-0.3Mn-0.3Zr合金表现出最佳的综合力学性能。

颗粒增强金属基复合材料因其优异的力学性能而被广泛应用，其中SiC增强相的分布状态是决定其性能的关键因素。与仅能反映声波传播路径上平均特性的声速法和衰减法不同，超声背散射法能够解析材料内部特定空间点位的微观结构信息。基于此，研究提出一种基于时间相关综合背散射强度的金属基复合材料增强相分布评价方法，可实现增强相颗粒的层析成像。基于超声散射理论，给出了综合背散射强度的计算方法，并建立了空间点位与背散射强度之间的映射关系。以SiC_p/Al复合材料为研究对象开展试验验证，结果表明，与金相法和CT成像结果相比，所提方法能够有效识别材料内部的点状团聚、局部富集等不均匀分布形态；同时，相较于声速法与衰减法，背散射法具有更高的敏感性。

大型薄壁结构广泛应用于飞机、航空发动机等高端装备领域，由于该类结构具有尺寸大、厚度小、刚度低的特点，制造公差在装配过程中易与结构弹性变形相互耦合，导致整体外形光滑表面产生变形、阶差，严重影响装备的隐身性能和气动性能。如果能在设计阶段即对装配偏差进行精准预测，既能降本增效，也能为结构设计、公差设计提供有效参考。为实现装配偏差的精准预测，提出一种基于刚度模态分解的大型薄壁结构装配偏差预测方法。该方法以有限元刚度模型及零件设计公差为输入，对零件的刚度矩阵进行特征分解，构建零件基本偏差场的数学表达。结合各零件的装配约束关系，构建偏差场之间的传递映射模型。采用蒙特卡洛法模拟零件制造公差的分布范围，最终得到装配偏差结果的统计分布特征。经过与商用三维公差分析软件分析结果相比，误差约为3.8%。研究表明，该方法能够有效、准确预测大型薄壁结构装配偏差的统计分布特性规律，可为此类结构的装配精度控制提供可靠技术支撑。

在激光粉末床熔融（Laser powder bed fusion， LPBF）成形过程中，铺粉质量是影响构件成形与工艺稳定性的关键因素。然而，现有的检测方法在实时性、准确性和对复杂工艺场景的适应性方面仍存在局限性。为应对铺粉过程中因复杂背景与多尺度异常带来的实时检测挑战，提出了一种基于RT-DETR（Real-time detection transformer）改进的轻量化目标检测模型PS-DETR（Powder spreading detection transformer）。PS-DETR采用高效局部‒全局上下文聚合模块重构主干网络，在降低模型复杂度的同时增强了模型的特征提取能力，同时采用一种基于注意力的特征拼接模块，有效提升了对多尺度异常特征的整合与聚焦能力。将上述改进在基于点阵结构铺粉过程采集的图像数据集上进行训练与验证。结果表明，PS-DETR模型的mAP@50达94.35%，较基准模型提升3.97个百分点，参数量降低29.6%，验证了各模块的有效性及模型综合性能的优越。

激光熔覆技术能够显著提升材料表面性能，而工艺参数的合理选择是获得高质量熔覆层的关键。在激光熔覆过程中，工艺参数变化对熔覆层的性能有较大影响。利用响应面法（RSM）与第二代非支配排序遗传算法（NSGA‒Ⅱ）进行工艺参数多目标优化，并分析最优工艺参数下的综合性能。通过中心复合设计（CCD）试验方案，搭建输入变量（激光功率、扫描速度、送粉速率）与响应值（稀释率、宽高比、显微硬度）之间的数学模型，开展工艺参数交互性分析，运用NSGA‒II对工艺参数进行寻优，测试最优工艺参数下的熔覆层综合性能。多目标优化结果表明，在激光功率1250 W、扫描速度7.9 mm/min、送粉速率3.2 r/min的工艺组合下，熔覆层稀释率为18.8%，宽高比为4.712，显微硬度为624.38HV0.5，目标响应值匹配最佳。最优工艺参数下的综合性能测试结果为：熔覆层平均显微硬度为637.1HV0.5，约为基体的2.5倍；在相同磨损条件下，熔覆层体积磨损率仅为基体的13.5%；电化学腐蚀试验结果表明，熔覆层的耐腐蚀性能达基体的81.5%；拉伸试验结果表明，熔覆试样的屈服强度均达到420 MPa，抗拉强度均达到810 MPa，延伸率均达到25%。该优化方法及结果可为同类材料激光熔覆工艺的参数设计和性能调控提供参考依据。