针对精密机床加工过程的高精度、高可靠性的需要，设计开发一套精密机床的状态监测系统。系统以不同的硬件模块构建数据采集平台，以LabVIEW 作为软件开发的编程环境，实现了对机床运行过程中温度、振动、声发射和转速的数据采集、实时存储及信号的分析处理。同时，利用数据库技术管理大量存储数据。现场试验结果表明，该系统运行稳定，各项功能正常，能够满足使用要求。

针对航空产品研制生产过程中由于质量缺陷产生原因复杂、缺陷特征种类多、检测要求高而缺少有效智能检测方法的问题，首先通过系统梳理航空装备智能检测技术研究现状，总结了面向此应用场景和针对具体缺陷特征开展智能检测方法研究的思路和实施途径；其次，设计了融合全局特征金字塔网络的Mask R-CNN 改进算法，并面向缺陷特征复杂和检测要求比较高的航空铸件，利用剪切、翻转、Overlap 切图和Mosaic 等数据增广技术构建了航空铸件数字射线检测缺陷特征数据集；最后利用改进算法及构建的数据集对航空铸件中的疏松、裂纹及高密度夹杂3 类缺陷进行测试与验证试验。试验结果表明，所提改进算法的检测精度达93.25%，召回率达96.51%，具有良好检测效果。

为了减少民航飞机起飞前人工巡检中出现的误判、漏判等问题，提升巡检质量和效率，降低巡检劳动强度，提出了一种基于深度学习的民航飞机增强现实智能巡检方法。首先设计了一种基于预增广评测的数据增广方法，实现了少量民航飞机损伤缺陷图像样本数据集的大批量自动增广；然后针对损伤缺陷视觉特点，提出一种改进的YOLOv8 网络，对损伤缺陷增广数据集进行训练，形成损伤缺陷检测模型；最后将该方法集成到增强现实识别与显示流程，利用增强现实眼镜实现了对飞机损伤缺陷的智能识别和对识别结果的增强现实显示与运维引导。实际场景验证结果表明, 本方法可有效识别常见损伤缺陷，一次检出率可由89.1% 提升到95.7%，巡检时间最多可缩短27.0%，可有效辅助巡检人员实现民航飞机的智能巡检。

穿透检测对于防止电火花穿孔加工气膜冷却孔背伤具有重要意义。针对电火花穿孔加工中电极损耗造成的穿透位置难以获取的问题，提出一种基于贝叶斯在线变点检测的穿透检测方法。以采样加工主轴的进给速度作为特征信号，建立了动态更新的概率统计模型以描述电火花穿孔加工状态，通过识别模型参数的变化以捕捉瞬间穿透现象，并对加工阶段发生突变的概率进行量化，避免了实际加工中的短暂不稳定状态对穿透检测准确性的影响。此方法与常用的滑动窗口法相比，鲁棒性明显提高，实现了工件出口表面倾角0° 与45° 情况下穿孔加工穿透状态的准确检测，重复性试验验证了贝叶斯在线穿透检测方法的有效性。

针对目前人工检测航空发动机叶片表面缺陷存在检测效率低、易漏检的问题，提出一种轻量的智能缺陷检测模型YOLOv5-GA。首先，在主干网络中添加了GhostConv 模块和C3Ghost 模块来减少参数量和计算量，使网络更加轻量。然后，在颈部网络中融合了渐进特征金字塔算法（AFPN）来提高网络对小目标的检测效果。试验结果表明，在航空发动机叶片的缺陷识别上，本文算法不仅mAP 达到了92.6%，较基准网络提升了4.6 个百分点，而且训练后的模型大小仅为9 MB，较基准网络减小了38%。在NEU-DET 数据集上，mAP 达到了77%，优于其他网络。训练后的模型大小也明显减小。因此，所提出的网络具有轻量、高效、可靠、好的泛化能力等特点，可以有效检测航空发动机叶片的主要缺陷。

工程陶瓷材料的高硬脆特性给其高使役表面加工带来了严峻挑战，在微磨料气射流加工过程中，国内外研究人员一直致力于研究加工工艺参数对陶瓷材料表面形貌的影响，而磨料与材料之间不同力学性能对陶瓷表面形貌的影响还存在大量的知识空白。因此，本文通过使用Al₂O₃ 磨料对Si₃N₄、Al₂O₃ 和钇稳定氧化锆YSZ 3 种陶瓷材料进行微磨料气射流加工试验，探究不同冲蚀加工角度及磨料与工件之间不同力学性能对3 种硬脆材料的冲蚀深度、表面形貌及表面粗糙度的影响。结果表明，3 种陶瓷材料的冲蚀深度与弹性模量呈正相关，表面粗糙度与断裂韧性呈负相关，随着冲蚀加工角度的增加，表面粗糙度不断增大，表面质量不断降低。在4 种冲蚀角度下，3 种陶瓷材料表面均有微切削痕迹和撞击坑，但始终没有产生微裂纹与晶粒破碎。结果证实，磨料与工件之间的相对力学性能是影响陶瓷材料表面形貌的重要因素，在较低的弹性模量比和较高的断裂韧性比下，可以获得较高的表面质量。

铝合金轴管内外表面沿母线的纹理分布有助于提升其疲劳性能。为了研究轴管内外表面纹理创成机制，并对其纹理特征进行有效调控，本文基于砂带磨削的运动学和动力学分析及砂带表面磨粒分布特征，运用数值仿真模拟砂带磨削材料去除过程，对不同砂带目数、砂带速度和工件转速下的轴管内外表面形貌进行了仿真分析，并开展了试验验证。采用三维激光共聚焦显微镜和扫描电子显微镜对加工表面三维形貌进行测量，分析了砂带目数、砂带速度和工件转速对表面形貌的影响规律。结果表明，砂带磨削适用于铝合金轴管内外表面沿母线纹理的加工，表面以塑性划痕为主要特征，亚表面变形深度小。在试验参数范围内，通过调控砂带目数、砂带速度和工件转速实现了对轴管内外表面粗糙度和表面纹理特征的有效控制。

A100 超高强度钢是飞机起落架的主体材料，也是一种典型的航空难加工材料。为解决其干式高速铣削加工中存在的加工效率低和表面质量难以控制等问题，同时平衡加工效率和表面质量，以材料去除率、表面粗糙度及其信噪比为评价指标，对铣削工艺参数进行多目标优化试验研究。首先，设计了正交试验，根据试验结果分析铣削工艺参数对评价指标的影响规律，建立优化目标预测模型。然后，采用快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）求解，得到工艺参数的非支配解集。最后，在考虑了加工效率后，通过TOPSIS 综合评价法对所得非支配解集进行二次筛选，得到最优工艺参数组合。经对比发现，优化后表面粗糙度相对于优化前最佳值降低了34.52%，同时信噪比提高了7.14%，为合理选择干式高速铣削参数提供了参考依据。

采用传统喷嘴光整加工工件时，射流离开喷嘴后能量集中在中心位置，且一次性加工区域较小，使得光整加工后的工件虽然整体的表面粗糙度得到了有效降低，但易造成工件沿垂直于两个方向测量的表面粗糙度相差较大的问题。为了进一步提高磨料射流光整加工较薄复杂工件的表面质量，降低表面粗糙度，提高光整加工的效率，通过改变喷嘴出口形状，进而改变射流的结构，使射流能量分布得更加均匀，以提高磨料射流的光整效果和可行性。利用仿真软件分别对喷嘴的射流结构、磨料轨迹、冲蚀和剪切效果进行分析，探究一字形喷嘴光整加工的优势，通过试验验证一字形喷嘴的光整效果，并分析各影响因素对光整效果的影响，最终建立BP 神经网络预测模型和粒子群参数寻优，以找到精加工的最佳光整参数。仿真分析和试验表明，一字形喷嘴能有效提高磨料射流光整加工的表面质量和降低表面粗糙度，并且提高了磨料射流光整加工的效率，减小了射流加工后对工件的影响。通过BP 神经网络构建的预测模型和粒子群参数优化，当加工时间15 min、磨料粒径20 μm、靶距12 mm、压强 0.08 MPa 时，光整加工后铝合金曲面表面粗糙度由R_a0.513 μm 降低到了R_a0.219 μm，且沿着垂直两个方向测量表面粗糙度基本相同。通过试验验证BP 神经网络预测模型准确度较高。

作为增材制造的一个重要分支，激光增材制造因其高精度、高材料利用率等优势，在金属构件近净成形领域备受关注，并已广泛应用于航空航天、生物医疗等高端装备制造。然而，其固有的高冷却速率与非平衡凝固特性易诱发高幅值残余拉应力，导致孔隙、裂纹等缺陷产生，严重制约构件力学性能及工程应用。激光冲击强化是一种有效的表面强化工艺，通过高能激光诱导的冲击波效应，在材料表层形成梯度残余压应力场，改善构件的微观结构和力学性能。基于此，本文综述了激光冲击强化的原理，重点从激光冲击强化作为激光增材制造后处理、离位处理和原位处理3 个方面总结了激光冲击强化在金属材料激光增材制造应用上的相关研究进展，并对激光冲击强化在该领域的未来发展进行了展望。

316L不锈钢具有高的强度和韧性、优异的抗腐蚀能力及较好的加工性，被广泛应用在航空航天及汽车、船舶等领域。采用激光粉末床熔融技术制备了3种三周期极小曲面（TPMS）点阵结构，通过试验测试方法研究了增材制造TPMS 多取向结构的力学性能与变形行为。结果表明，通过增大体积分数和采用喷砂工艺两种方式均可以提高3 种结构的杨氏模量、屈服强度和能量吸收能力。双取向的DT 结构的承载能力因体积分数增大而获得的提高较为明显。四取向的DF 结构的承载能力因喷砂工艺而获得的提高较为明显。采用数字图像相关法（Digital image correlation，DIC）得到的应变分布结果表明，取向设计显著改变了TPMS 结构在受压缩载荷时的应变传递过程。本研究为制造性能更加可控的316L 轻质晶格结构提供了有价值的方案。

6061 铝合金是一种被广泛应用于航空航天装备和汽车制造的金属材料，在激光选区熔化（SLM）成形的过程中，该材料易产生孔隙和裂纹缺陷。由于其可打印性较差，目前大多数研究未重视其散热价值。通过深入研究不同成形工艺和时效热处理对SLM 成形6061 样品的致密化程度、微观组织和导热性能的影响，揭示了成形工艺、缺陷和导热性能之间的关系，并分析了微观组织结构对导热性能及其各向异性的影响机理。研究结果表明，SLM 成形的6061 样品导热性能可达到140 W/（m·K）以上，经时效处理之后，热导率可进一步提升约5% ~ 30%。其导热性能呈现各向异性，具体表现为沿成形方向上的热导率高于其垂直方向，这与缺陷和晶粒形貌有关。本研究为运用SLM 技术制备高散热性能的铝合金散热器提供了理论依据。

针对激光定向能量沉积（Laser directed energy deposition，LDED）加工过程中熔覆层尺寸难以实时监测和控制的问题，提出了一种结合CondenseNet 和门控循环单元（Gated recurrent unit，GRU）的熔覆层尺寸在线测量和预测方法。该方法主要包括两个部分：改进了CondenseNet 算法，以关键工艺参数和熔池图像为输入，在线测量熔覆层尺寸；对熔覆层尺寸进行时间序列建模，以熔覆层尺寸历史数据序列为输入，预测熔覆层未来高度。通过试验评估，该方法的熔覆层宽度测量平均百分比误差为5.68%，高度测量平均百分比误差为3.72%，且在资源受限条件下单张图像的推理时间为17.6 ms。在测量数据的基础上预测熔覆层未来高度时，高度预测的平均百分比误差为3.60%。试验结果表明，所构建模型在有限的计算资源下实现了熔覆层尺寸的高精度实时测量和预测，为激光定向能量沉积过程的监测和闭环控制提供了有效手段和数据支撑。

为避免表面缺陷，提高熔覆层力学性能，探究送丝激光熔覆7034 铝合金的最佳工艺参数。基于高功率光纤激光器和高精密推拉丝送丝系统进行熔覆试验，系统研究了TiC 增强7034 铝合金熔覆层宏观形貌、微观结构、组织成分和力学性能。结果表明，在激光功率、扫描速度、送丝速度3 个参数中，激光功率是影响熔覆层宏观形貌的主要因素。随着激光功率增大，晶粒平均尺寸增大，原因是沉积过程中热输入量增大，熔池冷却速度减慢。同时，TiC一方面能够充当形核位点，另一方面部分TiC 颗粒在凝固前沿聚集，阻碍晶粒生长，从而减小晶粒尺寸并促进等轴晶的生长。试样的力学性能表现出一定的不均匀性，在激光功率4800 W、扫描速度1000 mm/min、送丝速度3.2 m/min 的沉积参数下，7034 铝合金表现出最佳性能，延伸率达到8.78%，抗拉强度达到326.39 MPa。