Nomex蜂窝材料因其低密度、高比强度和高比刚度等特点，广泛应用于船舶、高铁、航空航天等领域，但蜂窝结构的非均质、薄壁、脆性等特征使其在加工过程易产生撕裂、压溃等问题。国内外学者利用超声加工技术切削力小、加工表面质量高等优势来解决Nomex蜂窝材料加工的难题，并开展了广泛且深入的研究。然而，相较于普通加工，高质高效的超声加工过程中产生的高频振动、周期性冲击对刀具性能与寿命提出了更高的要求。因此，围绕Nomex蜂窝材料加工过程中刀具材料选择、刀具设计、运动学分析、切削力和切削热模型建立、加工表面形貌分析等方面，总结了超声切削Nomex蜂窝材料的加工机理、切削特性及超声刀具设计的研究现状，提出了超声切削Nomex蜂窝材料的未来研究重点与发展趋势，为进一步研究超声刀具在切削加工的使役性能与加工质量提供参考。
为准确捕捉不同折叠角下Z形折叠翼的气动特性，考虑不同翼段结构弹性效应的影响，基于准稳态环境构建了参数化气动-结构耦合模型。在ANSYS Workbench软件中采用RNG 湍流模型和Coupled算法，对折叠翼在弹性效应作用下的气动特性进行数值模拟，并与刚性机翼的特性进行对比。此外，系统探讨了弹性折叠翼在不同飞行环境中的变形规律。结果表明，在弹性效应作用下，折叠翼的升力和俯仰力矩绝对值略低于刚性机翼；且随着折叠角的增大，弹性变形对机翼整体气动性能的影响趋于平稳。当折叠角度为90°时，弹性与刚性机翼的升力和俯仰力矩仅相差0.93%和0.70%。此外，在弹性效应影响下，机翼的最大变形出现在翼尖处，且随折叠角度的增大，翼尖变形量逐渐减小。
为解决复杂多场耦合服役工况下涡轮叶片的热机械疲劳损伤问题，基于发动机服役工况载荷谱，结合改进的Morrow低周疲劳损伤和蠕变损伤模型，进行发动机涡轮叶片的热机械疲劳寿命预测。首先，考虑叶栅间的转静干涉效应，完成了涡轮叶片的三维流场建模与多场耦合仿真。然后，基于服役工况载荷谱下和多场耦合响应特性，确定了涡轮叶片疲劳损伤关键考核位置。其次，利用改进的Morrow低周疲劳损伤模型，并与传统模型和试验结果进行了比较检验。最后，根据线性累积损伤准则及Morrow低周疲劳损伤和L-M蠕变损伤，预测了服役工况下涡轮叶片的热机械疲劳寿命。结果表明，数值仿真计算结果与试验数据吻合良好，验证了涡轮叶片三维非定常流场模拟和改进Morrow低周疲劳损伤模型的准确性。在服役工况发动机载荷谱和多场耦合作用下，考虑Morrow低周疲劳损伤和L-M蠕变损伤，涡轮叶片的热机械疲劳寿命为6.028×103h，最小寿命区域位于进气口叶根前缘考核位置A，此处为涡轮叶片的重点检修部位，可为复杂服役工况涡轮叶片的热机械疲劳寿命预测提供理论参考和依据。
为了提升航空发动机整机试验环境下部件性能评定的精度，提出一种基于人工蜂群（artificial bee colony，ABC）算法的航空发动机整机试验部件性能优化评定方法。将待评定部件性能参数作为输入变量，利用航空发动机总体性能仿真模型结合人工蜂群算法优化得到满足试验测试参数精度的最优待评定部件性能参数集合。利用该方法对某核心机试验环境下的部件性能进行评定。结果表明，评定后参数与测试值的偏离度保持在0.95%以内，表明该评定方法具有较高的有效性和工程实用性。在多工况优化过程中，为平衡全转速评定的精度，会使最大偏离差增大约0.1%，但通过引入优化约束的方法提升性能评定的真实性，降低测试不确定度对性能评定的影响，同时优化过程中获取了核心机不同进气温度环境下部件性能的修正特性。
为保障电动直升机设备平台在复杂振动和冲击环境中的动态性能，采用仿真与试验相结合的方法，对某电动直升机设备平台进行深入研究。仿真部分利用 HYPERMESH 和 ANSYS 软件，开展了模态分析、扫频分析、随机振动分析及瞬态响应分析，获取了平台的动态特性和关键数据。试验部分包括随机振动和冲击测试，随机振动以RMS缩放到1 g 的加速度功率谱密度（power spectral density，PSD）作为激励条件，冲击测试以4 g峰值加速度和6 ms半正弦波激励进行。研究表明，平台前两阶模态频率分别为 33.735 Hz和39.751 Hz，低频模态可能与运行工况下的低频激励产生耦合。随机振动分析显示，主要响应集中于 70~300 Hz，平台在随机振动环境下的最大变形量为1.572 9 mm，应力分布均匀，满足材料屈服强度要求。瞬态冲击分析表明，平台在4倍重力加速度冲击下的最大应力为 11.464 MPa，显著低于材料屈服强度。试验与仿真结果一致，验证了平台设计的可靠性，为电动直升机设备平台的优化设计提供了理论依据与参考。
为了满足太阳能小车开环轨迹运动要求，提出了一种太阳能小车的设计制作方法。首先，通过使用 B 样条曲线，将特征点坐标拟合出理想的开环轨迹曲线，并利用MATLAB软件对规划轨迹进行分析和优化，生成凸轮轮廓线。其次，根据总体功能要求，设计太阳能小车的整体结构、传动机构及转向微调机构。然后，运用仿真软件对凸轮轨迹进行仿真分析和优化，并组装小车电路模块。最后，进行小车实际行驶测试，通过调整微调机构改变前轮偏移角度，提高小车的轨迹运行精度。实验结果表明，制作的小车运行稳定，能够顺利通过所有预定特征点。
在无人机与地面车辆协同作业的背景下，旋翼无人机执行相关任务时往往需要通过必经点或躲避障碍物，轨迹的波动增多给路径规划带来更多挑战。针对该问题提出一种改进的离散力学最优控制（discrete mechanics and optimal control，DMOC）轨迹优化算法，该方法将最优控制问题转化为非线性规划问题。考虑到车载旋翼无人机的续航时间，在保证遍历条件下，以时间最短为优化目标。在算法实现过程中，提出根据误差因子大小调整离散步长，再进行近似相关积分，有效解决了轨迹波动的问题。实验结果表明，该方法在保证遍历所有必经点的同时，提高了最优轨迹的平滑度，也为其他智能体的轨迹优化提供参考。
在高度复杂且对抗激烈的空战环境中，无人机意图评估方法普遍面临融合规则主观性强、忽视相关属性时间关联性及缺陷信息处理手段不足的挑战。针对这些问题，提出了一种融合缺陷信息修正与主客观规则的动态证据网络方法。首先，着眼于连续型变量在时间维度上的强关联性，模块化构建了一个时空融合的证据网络模型。然后，通过引入长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）轨迹预测技术建立缺陷证据修正机制，显著提升信息的准确性和完整性。最后，基于统计计算的方法设计客观规则，并结合主观经验，构建全面且可靠的主客观规则库。基于上述改进进行4组不同方法的实战仿真试验，结果证实所提出的缺陷信息修正、主客观规则、“时-空”动态融合等机制在提升意图识别结果的精确度和可信性方面具有显著优势。
飞机部件自动化制孔加工技术在现代飞机制造中起着至关重要的作用。为提高飞机装配制造效率并降低制造成本，对飞机曲面部件制孔路径规划算法进行深入研究。基于传统蚁群算法易于陷入局部最优、收敛速度慢的情况，提出将新型学校优化算法与传统蚁群算法进行结合，进而实现对飞机曲面部件制孔路径的优化。仿真结果表明，改进后的学校优化蚁群算法相较于传统蚁群算法，在制孔路径长度、迭代速度方面表现出明显的优越性。
为解决传统事件触发机制难以有效保证系统适应性的问题，研究了切换拓扑下不确定多智能体系统的动态事件触发一致性问题。由于事件触发机制不能有效保证系统适应性，因此提出使用动态事件触发机制对系统的当前状态进行动态调整，从而减少系统更新频率。一致性控制器设计考虑了切换拓扑、时延和外部干扰，通过代数图论和相关理论方法，证明了通过动态事件触发机制设置的一致性控制器使不确定多智能体系统达到了一致性。最终，通过仿真证实了该方法的合理性。
实现高水平科技自强的关键在于加强对科技人才创新行为的激励。基于AMO理论，结合必要条件分析（necessary condition analysis，NCA）和定性比较分析（qualitative comparative analysis，QCA）方法，从个体和组织复杂交互组态视角探究科技人才创新行为的驱动路径。研究表明，单个要素的出现并不构成结果变量的必要条件，共有3条路径能够驱动科技人才高创新行为。该研究丰富了科技人才创新行为领域的相关理论研究，为管理者有效驱动科技人才的创新行为提供了可靠依据和具体措施。
为提升无人机企业供应链韧性及应对风险的能力，基于2016—2022年A股上市无人机企业数据，实证检验人工智能技术（artificial intelligence，AI）对供应链韧性的影响及机制。研究发现，增强人工智能技术能够显著提升供应链韧性，该结论经一系列稳健性检验后依然成立，且对市场占有率较低的中小型无人机企业效果更为明显。机制分析表明，人工智能主要通过增强供应链集中度和降低内部管理成本两条路径发挥作用，通过优化资源配置、提高运营效率及减少管理开支，强化企业应对市场波动和外部冲击的能力。该研究为政府和企业利用人工智能优化供应链管理提供了策略建议，也为提升企业抗风险能力提供了理论支持与实践指导。
