研究领域
面向国家重大科技基础设施建设和能源动力装备型号发展需求，围绕试验装置和装备型号设计、试验、制造、运维等全生命周期过程，开展高精度仿真及测试、数字孪生建模、智能发动机等基础理论、关键技术与工程应用研究。
研究方向
1. 高精度仿真及测试：网格生成方法、高精度数值方法、大涡模拟、整机混合维度仿真、非定常流场精细化测量与可视化。
2. 发动机数字孪生技术：人工智能算法、航空发动机/燃气轮机数字孪生建模、基于数字孪生的航空发动机/燃气轮机设计、虚拟试验和智能运维。
3. 智能发动机：航空发动机/燃气轮机性能在线智能预测与调控、失稳智能感知与预报、自适应流动控制。
人员组成
现有职工10人，其中正高级岗位人员3人，副高级岗位人员1人，在站博士后3人；在读研究生19人。
2023年项目情况
2023年度在研项目19项，新争取各类项目10项，其中军科委项目2项、“LJ”专项课题1项、院重点部署项目1项、院国际合作项目1项、研究所自主部署项目1项，以及其他项目4项。
2023年主要成果与工作进展
2023年度围绕航空发动机和燃气轮机数字孪生建设目标，发展了高精度数值仿真与测试方法、大科学装置关键组件数字孪生建模及虚实交互试验技术、燃机性能数字孪生建模方法和基于人工智能的叶轮机械性能快速预测与敏捷设计方法，并提出新型跨介质航空动力概念。
高精度数值仿真与测试方面，开发了具有自主知识产权的数值仿真求解代码，借助有/无网格融合实现复杂构型发动机整机及核心部件内部多物理场耦合仿真；国内首次实现发动机高速风扇处理机匣叶顶间隙动态压力场的精细化测量，通过创新激光片光生成方法实现了压气机叶顶间隙泄漏流场的PIV测量。
大科学装置关键组件数字孪生建模及虚实交互试验技术方面，建立了“十二五”大装置压气机与“十四五”大装置舱四可交互式的数字孪生模型，通过处理点云数据实时生成网格-面并提取物理信息进行渲染显示，实现了压气机与舱四内部流场的孪生展示。
燃气轮机性能数字孪生方面，开发了整机混合维度仿真模型并获取仿真数据集，建立了基于仿真与试验数据融合的发动机性能数字孪生模型，可实时评估与预测性能，为发动机故障诊断与智能运维提供依据。
基于人工智能的叶轮机械性能快速预测与敏捷设计方法方面，基于高精度数值仿真及试验数据，提出采用神经网络建立多层级轻量化压气机孪生模型的方法，实现了不同运行工况下压气机性能及关键流场特征的快速预测，通过数字孪生模型分析设计参数敏感性，确定各设计参数对发动机性能的影响权重与设计准则，建立航空发动机与燃气轮机敏捷设计架构。
新型跨介质航空动力方面，面向水空一体作战需求，提出适用于跨介质飞行动力的单燃料、空中-水下一体式动力系统的总体布局方案，开展了跨介质动力空中推进系统设计及参数匹配研究，提出了新型跨介质动力系统全包线总体性能及过渡态部件匹配方法与瞬态强畸变来流条件下宽裕度压气机设计与控制新方法。
本年度发表学术论文9篇，其中SCI论文5篇。申请发明专利5项，授权专利3项，软件著作权4项。
主任：杜娟
