1.基于人工智能的航空发动机外部管路系统设计方法研究

         随着制造业向智能化、柔性化方向快速发展，传统智能优化算法在航发管路布局中暴露出一系列突出问题：对机匣周向复杂空间环境的适应能力不足，管路工艺性调整幅度受限，面对多变的制造与装配约束时灵活应变能力欠缺。近年来，人工智能技术的突破性进展为管路智能设计开辟了新路径。引入深度强化学习方法，构建管路敷设的智能决策模型，使智能体在仿真环境中持续交互训练，逐步习得人工专家的敷设经验与设计逻辑，真正实现从“数据驱动”到“策略驱动”的智能化外部系统设计。以神经网络为载体，训练所得策略模型相较于传统优化算法具备更强的泛化能力与场景可拓展性——面对不同机匣构型、不同管径规格、不同工况边界时，无需重新建模寻优，即可快速输出满足工程可行性的布局方案，实现从“算法离线寻优”到“模型在线决策”的设计模式跃升，为航发外部管路的智能化、柔性化设计提供全新路径。

2.基于虚拟现实的航空发动机外部管路系统设计方法研究

       针对传统航发管路设计方法空间感知差、设计反复迭代效率、敷设空间感知薄弱等弊端，研究突破传统可视化辅助工具的定位，将虚拟现实从“展示媒介”提升为“设计主场”。通过构建虚拟空间管路敷设模型，深度融合多维感官交互、手势自然映射与多端实时协同机制，打造人机共融的沉浸式智能设计环境。最终形成一套“感知—交互—决策”一体化的新一代航发管路敏捷协同设计系统。

3.基于智能优化算法的航发动机外部管路系统设计方法研究

       针对航发外部管路在复杂机匣环境中多约束耦合、目标冲突及高维空间布局方案自动生成困难等问题，传统方法在全局搜索效率与解集多样性方面存在显著局限。研究聚焦智能优化算法的内在机制突破，重点开展面向管路敷设的自适应多目标算法研究。通过算法层面的系统性创新，从根本上提升高维约束空间中全局最优解的捕获能力与多目标均衡决策的鲁棒性，形成一套兼具理论性与工程性的管路智能规划算法体系。