针对采用E3发动机高压涡轮导叶叶型面和典型冲击-气膜双层壁冷却结构的综合冷效试验件，在栅前总温1073 K、栅前总压0.9 MPa高温高压状态气热耦合扇形叶栅环境下开展叶表气动和传热特征分布测量试验研究。通过优化设计试验段主气流道，合理布置温度、静压测试叶片，实现中间叶片和相邻叶片良好的主气周期性特征，进而在单次气热耦合综合冷效试验中同时获得有效的试验件叶型面等熵马赫数分布和温度分布。试验测量得到流量比6.4%～10%、落压比1.28～2.08、温比1.5～2.3范围内有气膜孔叶片和无气膜孔叶片表面马赫数分布。试验结果显示，研究中采用的试验段设计方法和测点布置方法得到的设计点状态叶表大部分测点等熵马赫数和E3发动机涡轮环吹试验结果偏差小于0.05。相同工况下有气膜孔和无气膜孔叶片表面等熵马赫数分布特征较接近，大部分测点马赫数偏差小于0.03。

为了研究高速来流下底部凹腔加侧开孔的减阻效果，采用数值计算对带有底部凹腔及侧开孔的旋成体进行了模拟。研究了侧开孔的孔径、孔倾斜角、开孔位置、开孔数量几个因素对减阻效果的影响规律。结果表明：孔径的影响规律非线性且存在最优解，随孔径增大，减阻效果先增强后减弱。孔倾斜角越小，减阻效果越差。开孔位置离凹腔底部越近，越有利于流动再附于底部，减阻效果越好。周向位置对减阻效果影响较小。开孔数量越多，本质上相当于总的开孔面积增大，减阻效果越差。由于进入开孔的流动仍为超声速，即使被小孔改变了流动方向，也仍然没有得到充分减速。在来流马赫数为6的情况下，底部凹腔加侧开孔的减阻效果存在一定的局限性。

针对双钟型喷管的抽吸阻力以及过早模态转换等推力损失问题，开展了在喷管型面转折点处增设引射通道的环槽双钟型喷管设计。利用数值模拟方法对逆压梯度扩展段的双钟型喷管与环槽双钟型喷管的流动与推力特性进行了研究。研究结果表明：环槽双钟型喷管能够有效提高双钟型喷管在低压比条件下的推力性能与其模态转换压比。主流与引射气流间的剪切层动量传递作用是提高环槽双钟型喷管推力的重要原因，在环槽双钟型喷管中同样存在喷管潜行过渡过程。与双钟型喷管相比在海平面状态其推力系数提高了2.9%，在模态转换状态提高了10.4%，在高空模态受到环槽结构影响降低了0.2%。与基础喷管相比，在0～30 km高度范围内环槽双钟型喷管的高度平均比冲增加了1.7%。

航空发动机参数具有高维时序性，参数特征能够用于表征发动机剩余寿命。从起飞到着陆全周期内，不同机型所采集和存储的发动机参数量和数据规模差异明显。为了解决参数维数不同导致的特征提取细粒度不一致，从而影响发动机寿命预测精度的问题，提出一种用重参数化结构改进的vision transformer（VIT）模型。建立多维数域映射算法，将发动机参数源域数据集转换为彩色图像数据集，从数据源端改善了泛化性。改进VIT模型的多头注意力卷积结构，引入重参数化结构及全连接层，将源域数据的时序性转换为图像数据的空间特性，提高了模型寿命预测精度。在公开数据集（CMAPSS）上实验表明，寿命预测方均根误差（RMSE）范围为[10.83，14.68]，预测精度至少提高了4.3%。此外，该方法在公开数据集（N-CMAPSS）测试，RMSE为2.07，进一步验证了模型泛化性能。

针对液压系统故障模式复杂难以识别、国产飞机液压系统状态监测困难等问题，提出了基于三通道注意力机制的卷积双向长短时记忆网络（CNN-BiLSTM-Triplet）来进行液压系统故障识别及特征分析。对数据进行降维并重塑成三维格式，利用卷积网络获取特征图。通过旋转操作和残差变换分别计算三通道注意力并传输到网络中来强化特定数据特征，使用BiLSTM学习提取后的特征，引入Dropout层以及L2正则化提升鲁棒性；并通过液压系统故障数据集验证了模型性能及其泛化能力。利用机器学习解释模型进行特征分析，并可视化特定特征和错分类样本的模型表现来确定状态监测指标及其优先性。实验证明：所提方法对液压系统5种故障模式的识别率均高于95.77%，并确定了对故障影响最大的特征为压力及流量，并结合C919客机液压系统的具体结构新增了压力脉动传感器完善液压系统状态监测方案。