采用碳纤维增强复合材料贮箱可显著减轻运载火箭的质量，但贮箱在低温环境中机械-热载荷作用下的分析方法有待研究，尤其是要准确地考量纤维与基体间产生的细观热应力。采用包含多根纤维的代表体元模型，结合基体、纤维失效准则，建立了细观应力场及失效预测模型，并采用k-means聚类方法开展降维计算，提出了一种高效、高精度复合材料贮箱跨尺度分析方法。结果显示：该方法能够根据纤维和基体的热、力学常数准确地预测复合材料单层板的弹性常数和破坏强度；结合某贮箱模型，模拟了机械-热载荷共同作用下复合材料贮箱渗漏失效的发生过程，给出了明确的失效载荷及失效状态。
针对粗糙元均匀分布壁面，基于国家数值风洞风雷软件，在k-ω SST湍流模型和γ-Reθt 转捩模型中分别引入粗糙壁面边界条件修正及粗糙壁面转捩动量厚度雷诺数，同时增加了部分粗糙表面设置，实现了局部/全局粗糙壁面边界层流动模拟能力。算例研究表明，对于全湍状态翼型，粗糙壁面导致失速攻角减小4°，1×10-3倍弦长量级的等效粗糙元高度使最大升力系数下降约36%。同时粗糙壁面会使边界层转捩提前，导致翼型的摩擦阻力增大。计算分析证明，Hellsten等提出的粗糙壁面比耗散率边界条件能够较准确地反映粗糙度造成的影响，气动力计算结果与实验值基本吻合，流场模拟结果符合粗糙壁面流动特征；同时能够保证与转捩模型及其粗糙壁面修正的稳定耦合计算，对于转捩位置及其随粗糙度和来流湍流度变化趋势的模拟结果符合实验结果，但转捩区长度还需通过更严谨的实验进行进一步验证和修正。
在发动机性能分析中，高压涡轮导向器的冷却用气流量与压气机进口流量的比值为固定值。而实际涡轮冷却用气流量会受到冷气流路进出口压差、流通面积、流阻等因素的影响而发生变化，使发动机性能仿真精度与实际性能存在偏差。为进一步提高发动机的性能仿真精度，提出了一种基于高压涡轮导向器流量特性的建模方法，并以此完善了核心机性能计算模型，利用该模型对某型核心机性能参数进行计算。计算结果表明：对某型核心机，在考虑高导流量特性后，实际高导冷气量减少，且冷气量对冷气流路总压恢复系数的变化较为敏感。在核心机性能计算中采用高导冷气流量修正后，燃烧室出口总温下降1%～2%，核心机温比上升0.2%～0.45%，单位循环功增大0.24%～0.48%，核心机压比和单位循环功耗油率变化较小。
螺栓连接结合面的刚度和阻尼的变化会引起整个螺栓连接结构的动态特性变化，准确得到结合面动态参数在工程中具有极大的实用价值。基于螺栓连接结构，提出螺栓预紧力作用范围内结合面刚度分布不均的结合面等效改进模型，并对有限元建模中不同数量刚度矩阵单元分布作出分析。采用实验与有限元分析相结合的方法对螺栓连接结合面进行刚度参数辨识。结果表明：在一定程度上，增加刚度矩阵单元数量可以提高固有频率解的精度。同时考虑螺栓预紧力作用范围内结合面刚度分布不均，可以有效地提高螺栓连接结构的等效建模精度。
针对噪声环境下难以提取齿轮故障特征、诊断准确率低的问题，提出了一种将基于综合评价指标的变分模态分解（variational mode decomposition，VMD）参数寻优、核主成分分析（kernel principal component analysis，KPCA）特征融合和BP网络相结合的齿轮故障诊断方法。首先，为了有效评价VMD分解后的各固有模态函数（intrinsic mode function，IMF）分量及避免变分模态分解需要人为设定相关参数的问题，设计了一种基于包络熵与峭度的综合评价指标，用于建立VMD参数寻优中的适应度函数及筛选最优IMF分量；其次，按最优参数进行VMD分解后对最优IMF分量提取多域特征集，再利用KPCA模型对其进行特征的融合；最后，通过BP网络模型进行故障诊断。实验表明，与其他传统方法相比，在相同实验条件下该方法提高了齿轮故障的识别率，准确率高达98%，证明了该方法的有效性。
人体行为识别（human action recognition，HAR）是从无人机捕获视频中理解行人意图的一项关键技术。但无人机平台算力有限、现有行为识别方法效率较低。提出轻量级的空间分组注意力图卷积网络，降低网络深度，提升效率并保证行为识别精度。为了捕获能够代表全局运动的肢体部位，提出空间分组注意力模型，增强与全局特征相似性高的局部特征。此外，仅靠关节和骨架特征无法有效区分具有相似运动轨迹的行为，构建骨骼角度的高阶特征编码，捕获更能反映细微运动差异的肢体关节间角度的变化，提升特征的表示能力。最后，针对无人机航拍视频的低帧率问题，提出基于帧间差异的线性插帧方案，提升样本信息量。实验结果表明，与现有SOTA方法相比，该方法在UAV-Human数据集上的识别率、参数量、训练耗时、执行耗时都具有更好的性能。
火箭图像目标识别与跟踪是图像目标识别的重要应用领域，是实现火箭测试发射、飞行控制的重要支撑，对火箭目标跟踪、姿态分析控制具有重要意义。上升段的火箭目标视频图像跟踪是火箭飞行测控的重要阶段，但目前对火箭上升段的视频图像跟踪主要依靠人工手动操作云台控制器，图像跟踪存在跟踪滞后、画面抖动等问题，跟踪效果受人为因素影响较大。结合全卷积理论和深度学习方法，提出一种基于全卷积深度神经网络的火箭图像目标识别与跟踪方法，采集火箭发射及上升段的图像作为样本，构建、训练全卷积网络模型，采用端到端的语义分割方法，在深度分类网络的基础上，实现火箭目标在像素级别上的语义判断，具有较好的识别率和鲁棒性。在火箭目标识别的基础上建立云台控制模型，通过对云台的智能控制获得火箭上升段的高质量图像，完成对火箭目标的跟踪。
为探讨不同舱门开启条件下空客A330客舱人员疏散特性，使用Pathfinder软件数值模拟，探究全部舱门开启、应急舱门无法开启、前客舱门无法开启、后客舱门无法开启4种情形下的人员疏散特性。研究发现：全部舱门开启条件下人员疏散用时63.3 s，应急舱门无法开启时人员疏散用时118.3 s，3、4、7、8号舱门的人流量每秒分别下降0.09、0.2、0.09、0.04人，公务舱门和后客舱门出现堵塞。前客舱门无法打开时，人员疏散用时64 s，从3、4、5、6号舱门撤离人数分别为47、48、52、50人，表明前客舱门无法开启未对疏散时间造成显著影响。后客舱门无法开启时，人员疏散用时112.3 s，从3、4、5、6号舱门第一个人撤离到最后一个人撤离的时间间隔分别为67.7、67.6、109.9、107.1 s。这表明经济舱乘客更倾向于从5、6号舱门逃生，从而延长了疏散时间。研究结果对掌握不同舱门开启条件下人员疏散特性提供了参考。
在民机噪声适航审定试飞测量中，气象的影响对最终的测试结果影响至关重要。为保证申请人正确地测量气象参数，对噪声数据进行气象影响修正并获得准确的试验结果，对使用地面气象站、车载气象站和气象飞机搭载的测试设备提出技术指标要求，针对测量方法、试飞方法及数据有效性等内容给出审查指导要求，提出用于修正噪声测量数据的大气分层方法、大气声衰减系数二次插值方法，并进行分析验证。在噪声适航测量数据修正过程中，通过计算大气声衰减系数和修正测量数据，使得噪声结果能够符合基准条件，并满足适航要求。研究表明，提出的气象数据试飞、测量、分析和数据修正方法提高了最终噪声结果的准确性和可靠性，可以确保在不同气象条件下进行的噪声测试结果具有可比性和可靠性。
以中国装备制造业A股上市企业2011—2021年的数据为样本，实证检验数字化转型、动态能力对企业创新绩效的作用机制。结果表明：数字化转型可以通过增强动态能力促进装备制造企业创新绩效，组织惯性在数字化转型与动态能力之间存在着不同程度的调节作用。由企业异质性分析发现，数字化转型对于企业创新绩效的影响在国企与非国企及东、中、西部地区均有显著差异。研究结论弥补了动态能力与组织惯性的理论缺口，并为数字化转型促进企业创新绩效的内在机理提供实践指导。
