碳纳米管（Carbon nanotube，CNT）和石墨烯纳米片（Graphene nanoplatelets，GNP）等纳米碳材料具有超高的强度和模量、优异的导热与导电性能，是高性能铝基复合材料的理想增强体。然而，纳米碳与铝的润湿性差，高温下界面反应易生成脆性的Al₄C₃，损伤纳米碳，不仅限制增强效果，还会恶化复合材料强韧性，因此调控界面反应与界面结合、协同提升强韧性成为纳米碳/铝复合材料研究的关键。本文在界面结合机制分析的基础上，从纳米碳表面改性和复合工艺优化等方面综述了界面的调控研究及效果，随后总结了CNT和GNP的多维网络强化及与陶瓷颗粒混合强化的研究，期望通过CNT和GNP及与陶瓷颗粒的增强网络设计，进一步提升纳米碳/铝复合材料的强韧性。

在“双碳”战略的背景下，绿色低碳已成为航空制造业发展的必由之路。表面处理工艺作为大飞机零部件加工的关键工艺，具有多工序、长流程和多碳排放源的特点，且存在能耗高、能效低、碳排放严重的问题，对绿色低碳发展提出了挑战。为此，本研究以大飞机零部件表面处理工艺为对象，定义了表面处理工艺碳排放边界，分析了该工艺的碳排放特性，在此基础上，提出了基于改进价值流图的大飞机零部件表面处理工艺碳排放核算方法，并基于敏感性分析对其热点工序进行剖析以阐明表面处理工艺减碳潜力。最后，以某大飞机铝合金零部件硼硫酸阳极化为研究案例，验证了所提方法的有效性。该研究可为表面处理工艺碳排放精细化建模提供方法支撑，并为后续开展节能减碳奠定理论基础。

薄壁复合材料构件的支撑布局设计是抑制其加工振动及变形的重要方法，但多数支撑布局的优化过程中只考虑单一的振动或变形，并且忽略了吸盘吸附对工件的影响，与实际工况有较大偏差。本文提出一种粒子群算法和有限元融合驱动的薄壁构件支撑布局优化方法，综合考虑了工件吸附变形、支撑后工件固有频率与刀具激励频率有效分离、额外辅助支撑等因素，能够在保证最大变形量满足要求的前提下实现支撑点数量及位置的优化。首先逐次在最大变形处增加支撑点直至满足变形要求，再在易产生共振的固有频率所对应振型的最大振幅处增加支撑点，直到满足频率要求，然后利用优化算法找到最小支撑点数量并进行最小支撑点数量下的支撑布局优化，最后开发了基于Abaqus和粒子群算法的支撑布局优化模块，进行了构件优化计算和试验验证。结果表明，该方法能够在保证频率及变形要求的前提下，有效减少支撑点数量。

航空构件的智能化加工对在线监测与故障预警提出了迫切需求，尤其是在薄壁件和复杂曲面件的五轴铣削加工过程中，铣削力的精确预测对于优化工艺至关重要。然而，五轴铣削加工的工艺条件与切削几何特性更加复杂，为铣削力系数的精确辨识带来巨大挑战。为此，本文提出了一种考虑刀具姿态的铣削力系数在线辨识方法，通过单个刀具旋转周期内的五轴加工铣削力信号，实现了铣削力系数的精确在线辨识。基于五轴铣削力预测的机械力学模型，系统考虑刀具倾角的影响，建立了刀具–工件接触区域边界的特征线、交线及投影线的解析表达式，并在平均未变形切屑厚度模型中引入了考虑刀具倾角的瞬时未变形切屑厚度，进而构建了包含刀具姿态影响的五轴铣削力系数辨识模型。通过五轴铣削加工与切削力在线监测试验，分别开展了未考虑刀具姿态和考虑刀具姿态的铣削力系数辨识及铣削力预测，并对不同模型在五轴铣削力预测中的误差进行了对比分析。试验结果表明，考虑刀具姿态的铣削力系数辨识方法能够显著提高五轴铣削力预测的精度，研究为航空构件智能加工过程的在线监测、故障预警及工艺优化提供了重要的方法基础和理论支撑。

为满足对高性能蜂窝夹层结构的高精度、高效率制备要求，本文综述了薄壁钛合金蜂窝芯成形工艺及蜂窝芯瓦楞板精密成形技术的研究进展。首先，介绍了薄壁蜂窝夹层结构的组成及其优异的强度、刚度与耐热性能特征。其次，总结了目前蜂窝芯的3种主要成形方法：拉伸法、增材制造法和冲压/辊压成形法，并分析了3种方法各自的优、缺点和适用条件。进一步地，对采用成形法制造的蜂窝芯薄壁瓦楞板结构进行详细分析，阐述了如何基于冲压法或辊压法制造此类薄壁结构，总结了通过控制材料取向、工艺参数及外加能场的方式，提高箔材变形均匀性，降低薄壁结构回弹量并提升其成形精度。最后，展望了钛合金蜂窝夹层结构及钛合金瓦楞板在精密成形方面面临的挑战和发展方向。

模态参数作为结构动态特性分析的重要内容之一，是薄壁件铣削过程颤振预测的关键。机器学习为传统的结构模态参数识别问题提供了一种新的范式。但复杂曲面薄壁件在特定环境下难以获取数据、数据采集量大并存在大量高维非线性映射关系等不确定性因素影响，因此提出了一种新的基于机器学习的曲面薄壁件铣削过程动态特性识别方法。首先，建立曲面薄壁件铣削系统状态空间模型，将连续系统离散化，推导出广义铣削系统离散化的随机状态空间方程。其次，基于随机子空间理论获得曲面薄壁件铣削过程模态参数，然后，利用滑动窗口技术进行数据降维，提取信号特征，通过模态参数识别神经网络构建输入特征与模态参数之间的函数关系，实现曲面薄壁件模态参数的识别。最后，以S形标准件为案例，采用本文方法和解析法获得了标准样件的铣削动力学参数，并验证了所提方法的准确性。

6061铝合金密度小，且具有良好的耐腐蚀性、抗氧化及可焊接性，因而被广泛应用于航空航天等领域。但6061铝合金在常温下的成形能力较差，常采用温热成形工艺来提高其薄壁件产品的质量。本文对6061铝合金双C薄壁件温热成形工艺进行了研究，采用单轴热拉伸试验，研究了6061铝合金在不同温度、不同应变率时的变形能力，综合考虑温度与应变率对成形质量的耦合影响，提出了改进的Johnson–Cook（J–C）本构模型来描述材料的流动应力，并利用遗传算法对改进的J–C本构模型参数进行表征。以双C薄壁件为研究对象，建立其差温成形有限元模型，通过正交试验和极差分析，获得各工艺参数对成形质量影响程度的排序；利用拉丁超立方抽样获取训练样本，随机生成测试样本，以双C薄壁件的最大减薄率作为优化目标，通过ABAQUS仿真获取不同样本的响应值；利用改进的BP 神经网络建立工艺参数与最大减薄率之间的映射关系，通过改进的遗传算法获取最佳的工艺参数组合，并通过试验验证了该方法的有效性。

切削加工过程产生的残余应力是引起薄壁件变形的主要因素之一，切削参数的选择对残余应力有直接影响，通过分析残余应力的变化规律并合理选择切削参数，进而减小工件切削后的表面残余应力，最终能实现控制薄壁件变形程度和保证加工精度的目的。首先基于McDowell 模型建立了三维残余应力的理论模型，并通过铣削仿真过程分析了高速切削条件下，主轴转速、每齿进给量、轴向切深对残余应力的影响规律，结果表明，每齿进给量对残余应力的影响程度最大；然后根据理论模型和仿真分析的结果，以减小残余应力和同时增大材料去除率为优化目标，采用Pareto模拟退火算法对切削参数进行了双目标优化，并获取了一组最优解集；最后通过铣削试验对优化结果进行了验证，结果表明，优化算法求解的残余应力值与试验测量的残余应力值之间的误差率在合理范围内，证明了优化结果的可靠性和优化算法的可行性。

三维机织复合材料因结构整体性能好、层间性能优、制备成本低等突出优点，被广泛应用于航空航天、国防等重要领域。本文以一种新型三维机织结构（多层多向层联机织结构）为研究对象，开展了其复合材料在0°和90°两个方向上的拉伸及面内剪切试验，通过建立几何单胞模型，选择合理的边界条件，对该材料进行了刚度预报，并与试验结果进行对比。结果表明，0°方向拉伸弹性模量的模拟值与试验值相差1.73 GPa，90°方向拉伸弹性模量的模拟值与试验值相差1.76 GPa，两个方向的最大误差均不超过5% ；面内剪切模量的模拟值与试验值相差1.47 GPa，泊松比相差0.01，基本一致；表明采用有限元法预报的弹性模量与实际的试验值吻合较好。

数控车床主轴热误差是影响车床加工精度的主要因素之一。为提高热误差测量准确度，降低测量技术要求，提出一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解（ICEEMDAN）和经验小波变换（EWT）的车床热误差信息分离方法。首先，使用ICEEMDAN算法对原始信号进行分解，将获得的低频模态分量重构后作为EWT算法的输入进行分解，使用离散系数评估EWT算法每次迭代的分解效果。其次，通过对一组仿真信号进行分解，验证该方法的准确性，与ICEEMDAN算法相比，ICEEMDAN–EWT算法的均方根误差（RMSE）降低了5.2%。最后，在CKA6 163A型车床上进行试验，使用五点法辨识热误差，将ICEEMDAN–EWT 分离算法与傅里叶变换（FFT）算法进行对比。结果表明，与FFT 算法相比，使用ICEEMDAN–EWT算法分离出的5项热变形信号与机床温度的Pearson相关性提高了3.8%，Spearman相关性提高了6.6%，准确度更高。

开展硬质合金与Al–50% Si合金干摩擦磨损试验，旨在探究载荷、滑动速度对Al–50% Si合金摩擦磨损性能的影响及硬质合金磨损机理。结果表明，摩擦系数随时间呈现3个变化阶段：磨合阶段、过渡阶段、稳定阶段。Al–50% i合金磨损量随载荷、滑动速度的增加而增大。低滑动载荷摩擦条件下，Al–50% Si合金的磨损机理为剥层磨损；当载荷超过50 N时，Al–50% Si合金的磨损机理转变为“磨粒磨损+剥层磨损”。低滑动速度摩擦条件下，Al–50% Si合金的磨损机理为“剥层磨损+ 磨粒磨损”；随着滑动速度的提高，Al–50% Si合金的磨损机理变为剥层磨损。同时，硬质合金球表面主要产生划痕、粘结、剥落等磨损特征，磨损机制为粘结磨损和磨粒磨损。