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近日，西北工业大学金沙赌场网站 肖达盛、肖洪、王占学等在航空发动机整机数字孪生领域2篇论文先后在该领域的国际著名期刊《Advanced Engineering Informatics》、《Journal of Engineering for Gas Turbines and Power》上公开发表。

团队在物理知识架构驱动的整机数字孪生建模方法的基础上，发展了新的人工智能算法，通过对算法和网络架构的改进，模型能够更加精准地捕捉到发动机在各种复杂工况下的动态变化，显著提高了数字孪生建模的精度。

针对时间和空间特征的耦合处理问题，团队在网络架构层面提出了一种时空解耦的人工智能算法，实现对时间特征和空间特征的解耦处理，有效提升了整机数字孪生模型的精度，并且具备在实际应用部署中灵活应对传感器变采样频率场景的能力。

（文章链接：//doi.org/10.1016/j.aei.2025.103218）

团队通过应用新的人工智能算法，进一步增强了模型对航空发动机运行数据中时空特征的感知能力。在人工智能算法层面，加入了独立循环神经网络和多头自注意力机制，以有效捕捉长期时间特征和复杂空间特征。该成果应用于包括机载推力在内不可测参数的虚拟测试，实现了对发动机机载性能的实时监控，为大规模开展机载虚拟测试提供了新的技术路径。

（文章链接：//doi.org/10.1115/1.4066292）

上述成果可应用于航空发动机整机数字化试验、航空发动机险情预警、航空发动机虚拟传感器等领域，特别是“以虚补实”的整机数字化试验和“以虚预实”的探边摸底试验。此外，团队在复杂构型流场的间断伽辽金算法荣获2024年中国空气动力学会自然科学二等奖，这一成果为进一步开展从整机到零件级的数字孪生建模提供了理论方法。

审核：高文君