2020年全球工程前沿 中国工程院

2 nullnull工程nullnull nullnullnullnullnull与nullnull工程nullnull领域报告 全球工程前沿 2020 QUANQIU GONGCHENG QIANYAN 2020 内容提要 工程科技是改变世界的重要力量，工程前沿是工程科技未来方向的 重要指引。把握全球工程科技大势，瞄准世界工程科技前沿，大力推动 工程科技创新发展，有效地应对全球性重大挑战，实现人类社会可持续 发展，已经成为世界各国的战略选择。2017 年以来，中国工程院连续 组织开展“全球工程前沿”重大咨询研究项目，旨在按年度分析全球工 程研究前沿和工程开发前沿，研判全球工程科技演进变化趋势。本书为 2020 年度“全球工程前沿”项目研究成果，由两部分组成——研究概况 和领域报告，描述和分析了机械与运载工程、信息与电子工程、化工冶 金与材料工程、能源与矿业工程、土木水利与建筑工程、环境与轻纺工 程、农业、医药卫生和工程管理 9 个领域的工程研究前沿和工程开发前 沿概况，并对重点前沿进行详细解读。 本书为“全球工程前沿”系列丛书之一，适合各相关领域的科研人 员、工程技术人员、高校师生以及政府相关部门的公务员阅读。 策划编辑 黄慧靖 责任编辑 黄慧靖 封面设计 李树龙 版式设计 张 杰 责任校对 责任印制 出版发行 高等教育出版社 社 址 北京市西城区德外大街4号 邮政编码 100120 印 刷 开 本 850 mm× 1168 mm 1/16 印 张 14.75 字 数 440 千字 购书热线 010-58581118 咨询电话 400-810-0598 网 址 http://www.hep.edu.cn http://www.hep.com.cn 网上订购 http://www.hepmall.com.cn http://www.hepmall.com http://www.hepmall.cn 版 次 年 月第 1 版 印 次 年 月第 次印刷 定 价 150.00 元 本书如有缺页、倒页、脱页等质量问题，请到所购图书销售部门联系调换 版权所有 侵权必究 物 料 号 55297-00 图书在版编目 （C I P） 数据 全球工程前沿 . 2020 / 中国工程院全球工程前沿项 目组著 . -- 北京 : 高等教育出版社 , 2020.12 ISBN 978-7-04-055297-3 Ⅰ . ①全… Ⅱ . ①中… Ⅲ . ①工程技术－研究 Ⅳ . ① TB 中国版本图书馆 CIP 数据核字 (2020) 第 232866 号 引言 1 第一章 研究方法 3 1 工程研究前沿的遴选 3 1.1 论文数据的获取与预处理 4 1.2 论文主题挖掘 4 1.3 研究前沿的确定与解读 4 2 工程开发前沿的遴选 5 2.1 专利数据的获取与预处理 6 2.2 专利主题挖掘 6 2.3 开发前沿的确定与解读 6 3 术语解释 6 第二章 领域报告 9 一、机械与运载工程 9 1 工程研究前沿 9 1.1 Top 10 工程研究前沿发展态势 9 1.2 Top 3 工程研究前沿重点解读 13 2 工程开发前沿 19 2.1 Top 10 工程开发前沿发展态势 19 2.2 Top 3 工程开发前沿重点解读 24 二、信息与电子工程 30 1 工程研究前沿 30 1.1 Top 10 工程研究前沿发展态势 30 1.2 Top 3 工程研究前沿重点解读 34 2 工程开发前沿 42 2.1 Top 10 工程开发前沿发展态势 42 2.2 Top 3 工程开发前沿重点解读 47 三、化工、冶金与材料工程 53 1 工程研究前沿 53 1.1 Top 10 工程研究前沿发展态势 53 1.2 Top 3 工程研究前沿重点解读 56 2 工程开发前沿 65 2.1 Top 10 工程开发前沿发展态势 65 2.2 Top 3 工程开发前沿重点解读 69 四、能源与矿业工程 76 1 工程研究前沿 76 1.1 Top 12 工程研究前沿发展态势 76 1.2 Top 4 工程研究前沿重点解读 80 2 工程开发前沿 91 2.1 Top 12 工程开发前沿发展态势 91 2.2 Top 4 工程开发前沿重点解读 95 目录 全球工程前沿 Engineering Fronts I 全球工程前沿 Engineering Fronts 五、土木、水利与建筑工程 102 1 工程研究前沿 102 1.1 Top 10 工程研究前沿发展态势 102 1.2 Top 3 工程研究前沿重点解读 106 2 工程开发前沿 115 2.1 Top 10 工程开发前沿发展态势 115 2.2 Top 3 工程开发前沿重点解读 119 六、环境与轻纺工程 126 1 工程研究前沿 126 1.1 Top 10 工程研究前沿发展态势 126 1.2 Top 3 工程研究前沿重点解读 130 2 工程开发前沿 137 2.1 Top 10 工程开发前沿发展态势 137 2.2 Top 3 工程开发前沿重点解读 142 七、农业 149 1 工程研究前沿 149 1.1 Top 11 工程研究前沿发展态势 149 1.2 Top 3 工程研究前沿重点解读 153 2 工程开发前沿 163 2.1 Top 9 工程开发前沿发展态势 163 2.2 Top 3 工程开发前沿重点解读 167 八、医药卫生 174 1 工程研究前沿 174 1.1 Top 10 工程研究前沿发展态势 174 1.2 Top 3 工程研究前沿重点解读 179 2 工程开发前沿 185 2.1 Top 10 工程开发前沿发展态势 185 2.2 Top 3 工程开发前沿重点解读 191 九、工程管理 200 1 工程研究前沿 200 1.1 Top 10 工程研究前沿发展态势 200 1.2 Top 3 工程研究前沿重点解读 204 2 工程开发前沿 214 2.1 Top 10 工程开发前沿发展态势 214 2.2 Top 3 工程开发前沿重点解读 219 总体组成员 229 II 1 全球工程前沿 Engineering Fronts 引 言 工程科技是改变世界的重要力量，工程前沿是工程科技未来方向的重要指引。当今时代， 世界面临百年未有之大变局，新一轮科技革命和产业变革持续深化演进，工程科技创新前沿 加速交叉融合、不断衍生突破。把握全球工程科技大势，瞄准世界工程科技前沿，大力推动 工程科技创新发展，有效地应对全球性重大挑战，实现人类社会可持续发展，已经成为世界 各国的战略选择。 中国工程院作为国家工程科技领域最高荣誉性、咨询性学术机构，肩负着发挥学术引领 作用、促进工程科技发展的历史使命。自2017年以来，中国工程院连续组织开展“全球工程 前沿”重大咨询研究项目，旨在按年度分析全球工程研究前沿和工程开发前沿，研判全球工 程科技演进变化趋势。 2020年度全球工程前沿研究项目，主要依托中国工程院9个学部及中国工程院《工程》 系列期刊开展研究工作。项目研究以数据分析为基础，以专家研判为核心，遵从定量分析与 定性研究相结合、数据挖掘与专家论证相佐证、工程研究前沿与工程开发前沿并重的原则， 凝练获得93个工程研究前沿和91个工程开发前沿，并重点解读28个工程研究前沿和28个 工程开发前沿。 为提高前沿研判的科学性，在前三年实践经验的基础上，2020年度的研究工作进一步加 大了数据与专家的交互力度，领域专家与图书情报专家深度参与数据准备、数据分析、图表 制作、报告撰写等环节，专家智慧与客观数据在多轮迭代中不断融合，提升了研究的专业性 和前瞻性。 本书为2020年度“全球工程前沿”项目研究成果，共两章：第一章为研究方法，主要说 明项目研究采用的数据和研究方法；第二章为领域报告，包括机械与运载工程，信息与电子 工程，化工、冶金与材料工程，能源与矿业工程，土木、水利与建筑工程，环境与轻纺工程， 农业，医药卫生和工程管理共9个领域分报告，分别描述和分析了各领域的工程研究前沿和 工程开发前沿概况，并对重点前沿进行详细解读。 工程前沿研判是一项复杂且有挑战性的工作。在研究过程中，项目研究团队聚焦全球工 程科技发展的热点和难点问题，将前沿研究、学术论坛与期刊建设紧密结合，相互促进，逐 步探索出一条别具特色的研究路径。工程前沿研究得到了来自我国工程科技界各领域、各机 构上千位院士和专家的支持，在此向所有指导工程前沿研究的院士、所有参与工程前沿研究 的专家表示感谢！ 3 全球工程前沿 Engineering Fronts 工程前沿指具有前瞻性、先导性和探索性，对 工程科技未来发展有重大影响和引领作用的关键方 向，是培育工程科技创新能力的重要指南。根据前 沿方向的侧重点是工程科技的理论研究还是应用开 发，工程前沿分为工程研究前沿和工程开发前沿。 本研究中，工程前沿基于公开数据和专家研判得出， 不涉及非公开领域。 2020年度全球工程前沿研究继续在以专家为 核心、数据为支撑的原则下，采用专家与数据多轮 交互、迭代遴选研判的方法，实现了专家研判与数 据分析的深度融合，共遴选出2020年度93个工 程研究前沿和91个工程开发前沿，并重点解读了 其中的28个工程研究前沿和28个工程开发前沿。 9个领域的前沿数量分布如表1.1所示。 前沿研究按数据准备、数据分析、专家研判 3个阶段分步实施。在数据准备阶段，领域专家和图 书情报专家对初始论文、专利数据进行修订，明确数 据挖掘的范围；在数据分析阶段，通过共被引聚类方 法获得文献聚类主题和专利地图；在专家研判阶段， 通过专利地图解读、专家研讨、问卷调查等方法逐步 筛选确定前沿，并结合前沿在论文或专利数据上的表 现进一步调整Top 10前沿列表、完善前沿命名。为 弥补因数据挖掘算法局限性或数据滞后所导致的前沿 性不足，鼓励领域专家对定量分析结果查漏补缺，提 名前沿。研究实施流程如图1.1所示，其中绿色部分 以数据分析为主，紫色部分以专家研判为主，红色方 框为专家与数据多轮深度交互的过程。 1 工程研究前沿的遴选 本报告中，工程研究前沿的基础素材主要来 自以下两种途径，一是科睿唯安基于Web of Sci- ence核心合集的SCI期刊论文和会议论文数据， 通过共被引聚类方法获得文献聚类主题；二是专家 提名备选工程研究前沿。两种途径获得的前沿经 过专家论证、提炼得到备选工程研究前沿，再经 过问卷调查和多轮专家研讨，遴选得出9个领域 93个工程研究前沿。 第一章 研究方法 表 1.1 9 个领域前沿数量分布 领域 工程研究前沿 / 个 工程开发前沿 / 个 机械与运载工程10 10 信息与电子工程10 10 化工、冶金与材料工程10 10 能源与矿业工程12 12 土木、水利与建筑工程10 10 环境与轻纺工程10 10 农业11 9 医药卫生10 10 工程管理10 10 合计93 91 4 第null章 nullnullnullnull 1.1 论文数据的获取与预处理 科睿唯安将Web of Science学科与中国工程院 9个学部领域建立映射关系，获得每个领域对应的 期刊和会议列表，经领域专家修订与补充，确定 9个领域数据源共计11730种期刊和41734个会 议。此外，对于Nature等70种综合学科的期刊， 采用单篇文章归类的方法，即根据期刊内单篇文 章的参考文献主要归属的学科来定义这篇文章的 领域学科。在此基础上，检索得到2014—2019年 上述期刊和会议收录的论文，论文引用时间截至 2020年2月。 对于每个领域，科睿唯安综合考虑期刊和会议 的差别、出版年等因素，对上述文献列表进行检索 和数据挖掘，筛选出被引频次位于前10%的高影 响力论文，作为研究前沿分析的原始数据集，如 表 1.1.1所示。 1.2 论文主题挖掘 通过对上述9个领域前10%的高影响力论文 进行共被引聚类分析，得到每个领域的全部文献聚 类主题。对于平均出版年在2018—2019年的聚类 主题，按照核心论文的数量、总被引频次、常被引 论文占比依次筛选，获得25个不相似的文献聚类 主题；对于平均出版年在2018年之前的聚类主题， 按照核心论文的数量、总被引频次、平均出版年、 常被引论文占比依次筛选，获得35个不相似的文 献聚类主题。其中，如果各领域聚类主题有交叉， 则递补不交叉的聚类主题。此外，对于没有聚类主 题覆盖的学科按关键词进行定制检索和挖掘。最终 筛选得到9个领域800个备选研究热点，如表1.2.1 所示。 1.3 研究前沿的确定与解读 在论文数据处理与挖掘的同时，领域专家基于 对其他数据如科技新闻、各国战略布局等的综合分 析，提出研究前沿问题，并将其融入前沿确定的每 个阶段。 在数据准备阶段，图书情报专家将领域专家提 出的研究前沿问题转化为检索式，这是初始数据源 的重要组成部分。在数据分析阶段，针对没有文献 图 1.1 全球工程前沿研究实施流程 5 全球工程前沿 Engineering Fronts 聚类主题覆盖的学科，领域专家提供关键词、代 表性论文或代表性期刊，用于支撑科睿唯安进行 定制检索和挖掘。在专家研判阶段，领域专家对 照科睿唯安提供的文献聚类结果进行查漏补缺， 对于未出现在数据挖掘结果中而专家认为重要的前 沿进行第二轮提名，图书情报专家提供数据支撑。 最终，领域专家对数据挖掘和专家提名的工程研究 前沿素材进行归并、修订和提炼，而后经过问卷调 查和多轮会议研讨，每个领域遴选出10个左右工 程研究前沿。 各领域依据发展前景、受关注度选取3个重 点研究前沿，邀请前沿方向的权威专家从国家和 机构布局、合作网络、发展趋势、研发重点等角 度详细解读前沿。 2 工程开发前沿的遴选 工程开发前沿的基础素材也来自两种途径：一 是科睿唯安基于Derwent Innovation专利检索平台， 对9个领域53个学科组中被引频次位于各学科组 前10000个的高影响力专利家族进行文本聚类，获 得53张专利地图，领域专家从专利地图中解读出 备选工程开发前沿；二是专家提名备选工程开发前 沿。两种方式获得的备选开发前沿通过多轮专家研 讨和问卷调查，获得每个领域10个左右工程开发 前沿。 表 1.1.1 各领域数据源概况 序号 领域 期刊/种 会议/个 高影响力论文 / 篇 1机械与运载工程512 2641 70748 2信息与电子工程958 17418 199347 3化工、冶金与材料工程1144 3939 253221 4能源与矿业工程594 2181 105674 5土木、水利与建筑工程560 1075 56402 6环境与轻纺工程1326 1174 186022 7农业1167 951 70293 8医药卫生4675 11163 445940 9工程管理794 1192 45716 表 1.2.1 各领域文献聚类结果 序号 领域 聚类主题 / 个 核心论文 / 篇 备选研究热点 / 个 1机械与运载工程7596 31816 144 2信息与电子工程19294 85292 64 3化工、冶金与材料工程26703 111032 65 4能源与矿业工程11621 49722 95 5土木、水利与建筑工程6133 27449 135 6环境与轻纺工程20849 86909 85 7农业7784 32821 72 8医药卫生47145 202238 65 9工程管理4675 19012 75 6 第null章 nullnullnullnull 2.1 专利数据的获取与预处理 在数据准备阶段，科睿唯安基于Derwent In- novation专利数据库，采用德温特世界专利索引 （DWPI）手工代码、《国际专利分类表》（IPC分类）、 美国专利局分类体系（UC）等专利分类号和特定 的技术关键词，初步构建9个领域53个学科组的 专利数据检索范围及检索策略；领域专家对专利检 索式进行删减、增补和完善，并提名备选前沿主题， 图书情报专家转化为专利检索式。科睿唯安将以上 两部分检索式进行整合，确定53个学科组的专利 检索式，在DWPI和德温特专利引文索引（DPCI） 数据库中检索，获得相应学科的专利文献。专利检 索时间范围为2014—2019年，专利引用时间截至 2020年2月。 为了进一步聚焦专利文献，对检索得到的百万 量级专利文献根据“年均被引频次”和“技术覆盖 宽度”指标进行筛选，综合评估得到每个学科前 10 000个专利家族。 2.2 专利主题挖掘 对9个领域53个学科组被引频次位于前 10000的高影响力专利开展专利文本语义相似度分 析，基于DWPI标题和摘要字段进行主题聚类， 获得53张能快速直观呈现工程开发技术分布的 ThemeScape专利地图，以关键词的形式展现所聚 集专利的总体技术信息。 领域专家在图书情报专家辅助下，从专利地 图提炼技术开发前沿、归并相似前沿、确定开发 前沿名称，得到每个学科组的备选工程开发前沿。 同时，为避免遗漏新兴前沿，领域专家尤其注重 专利地图中低频次、关联性较低的技术空白点的 解读。 2.3 开发前沿的确定与解读 在专利数据处理与挖掘的同时，领域专家基于 对其他数据如科技新闻、各国战略布局等的综合分 析，提出开发前沿问题，并将其融入前沿确定的每 个阶段。 在数据准备阶段，图书情报专家将领域专家提 出的关键前沿问题转化为专利检索式，作为基础数 据集的重要组成部分。在数据分析阶段，领域专家 开展第二轮前沿提名，补充数据挖掘中淹没的专利 量少、影响力尚未显现的新兴技术点。在专家研判 阶段，领域专家研读高影响力专利，图书情报专家 辅助领域专家从“高峰”和“蓝海”等多角度解读 专利地图。最终，领域专家对专利地图解读结果与 专家提名前沿进行归并、修订和提炼，得到备选工 程开发前沿，而后通过问卷调查或多轮专题研讨， 每个领域遴选出10个左右工程开发前沿。 各领域依据发展前景、受关注度选取3个重点 开发前沿，邀请前沿方向的权威专家从国家和机构 布局、合作网络、发展趋势、研发重点等角度详细 解读前沿。 3 术语解释 文献（论文）：包括Web of Science中经过同 行评议的公开发表的研究型期刊论文、综述和会议 论文。 高影响力论文：指被引频次在同出版年、同学 科论文中排名前10%的论文。 文献聚类主题：对高影响力论文进行共被引聚 类分析获得的一系列主题和关键词的组合。 核心论文：根据研究前沿的获取方式不同，核 心论文有两种含义，如果是来自数据挖掘经专家修 正的前沿，核心论文指高影响力论文；如果是来自 专家提名的前沿，核心论文指按主题检索被引频次 排前10%的论文。图片中的圆点大小根据核心论 文数量绘制。 论文比例：某个国家或机构参与的核心论文数 量占全部国家或机构产出核心论文数量的比例。 施引核心论文：指引用核心论文的文献。 7 全球工程前沿 Engineering Fronts 被引频次：指论文被科睿唯安Web of Science 核心合集收录的论文引用的次数。 平均出版年：指对文献聚类主题中所有文献的 出版年取平均数。 引文速度：引文速度是一定时间内衡量累计被 引频次增长速度的指标。在本研究中，每一篇文献 的引文速度是从发表的月份开始，记录每个月的累 计被引频次。 常被引论文：指引文速度排名前10%的论文。 高影响力专利：每个学科被引频次排名前 10 000的专利家族。 核心专利：根据开发前沿的获取方式不同，核 心专利有两种含义：如果是来自专利地图的前沿， 核心专利指高影响力专利；如果是来自专家提名的 前沿，核心专利指按主题检索的全部专利。 专利比例：某个国家或机构参与的核心专利数 量占全部国家或机构产出核心专利数量的比例。 专利地图：通过分析专利文献中的语义相似 度，将相关技术的专利聚集在一起，并以地图形 式可视化展现，是形象地反映某一行业或技术领域 整体面貌的主题全景图。 技术覆盖宽度：指每个专利家族覆盖的DWPI 分类的数量。该指标可以体现专利的领域交叉广度。 中国工程院学部专业划分标准体系：包含中国 工程科学技术（含农业、医学）的9个学部所涵盖 的53个专业学科，按照《中国工程院院士增选学 部专业划分标准（试行）》确定。 9 全球工程前沿 Engineering Fronts 1 工程研究前沿 1.1 Top 10 工程研究前沿发展态势 机械与运载工程领域Top 10工程研究热点涉 及机械工程、船舶与海洋工程、航空宇航科学技术、 兵器科学与技术、动力及电气设备工程与技术、交 通运输工程等学科方向（见表1.1.1）。其中：属 于传统研究深化的是增减材复合制造方法、基于机 器学习的故障监测与诊断、超声速燃烧室技术研究、 作业型飞行机器人、高功率无线电能传输；新兴前 沿包括数字孪生驱动的智能制造、吸气式高超声速 飞行器、连续纤维增强复合材料增材制造、空间大 型可展开天线、基于第五代移动通信（5G）的车 联网与实时交通管理方法。 2014—2019年，各前沿相关的核心论文逐年 发表情况见表1.1.2。 （1）数字孪生驱动的智能制造 数字孪生作为新兴技术，基本特征是物理实体 和数字孪生模型的双向映射；在数字化设计、虚拟 仿真、工业物联网等关键使能技术交叉融合的基础 上，构建产品/工厂所对应的数字孪生模型，对数 字孪生模型进行可视化、调试、体验、分析与优 化，以此提升实体产品/工厂的性能和运行绩效。 2017—2019年，高德纳咨询公司均将数字孪生列 入十大新兴技术。数字孪生驱动智能制造主要体现 在两方面。一是智能产品全生命周期的数字孪生应 用，在产品设计制造阶段进行虚拟测试和半实物仿 真；在产品服役阶段通过工业物联网采集产品运行 数据，基于数字孪生模型仿真结果进行故障预测、 绩效分析与优化；在产品报废回收再利用阶段结合 数字孪生模型判断哪些零件可以进行再利用和再制 造。二是智能工厂全生命周期的数字孪生应用，在 新工厂建设前通过数字孪生模型对生产线进行虚拟 调试；在智能工厂运行期间通过数字孪生模型对工 厂运行状态进行可视化、优化和故障预警；在智能 工厂改造升级过程中利用数字孪生模型优化改进方 第二章 领域报告 一、机械与运载工程 表 1.1.1 机械与运载工程领域 Top 10 工程研究前沿 序号 工程研究前沿 核心论文数 被引频次 篇均被引频次 平均出版年 1数字孪生驱动的智能制造9 847 94.11 2017.6 2增减材复合制造方法11 625 56.82 2015.3 3吸气式高超声速飞行器25 984 39.36 2016.6 4基于机器学习的故障监测与诊断41 2986 72.83 2017.7 5连续纤维增强复合材料增材制造10 750 75.00 2017.2 6超声速燃烧室技术研究28 640 22.86 2016.8 7空间大型可展开天线11 215 19.55 2016.7 8基于5G的车联网与实时交通管理方法17 1225 72.06 2017.1 9作业型飞行机器人46 1221 26.54 2015.2 10高功率无线电能传输20 1600 80.00 2016.8 10 第二章 领域报告：nullnull与nullnull工程 案。相关研究热点有：高保真度数字孪生模型， 三维交互式实时渲染，贯穿产品全生命周期的数 字主线构建，数字孪生模型的多学科仿真与优化， 应用人工智能（AI）和大数据技术对工业物联网 开展数据实时分析以及与数字孪生模型进行实时 映射等。 （2）增减材复合制造方法 增减材复合制造方法运用逐层堆叠的增材制造 和适时的减材加工，实现零件在同一台机床上完成 “增材堆积–减材精整”的连续或同步制造过程。 方法的实质是将减材制造融入增材制造的成形过程 中，旨在提高增材制造零件的精度和质量，直接获 得结构复杂、组织致密、形状精度和表面质量高的 零件，满足工业高精尖领域对精密零件的性能要求。 相关研究主要分为三方面：一是增减材复合制造方 法与装备，研究不同能量源和材料的增减材复合制 造方法，开发多轴数控机床、增材制造机构、送料 机构，研制增减材复合制造装备；二是增减材复合 制造软件，开发重点是零件特征识别分层数据处理、 增减材复合制造路径生成与规划、增减材加工工艺 模拟；三是增减材复合制造工艺，根据成形材料特 点和性能要求，优化增材和减材制造工艺，达到控 形控性的目的。增减材复合制造工艺引入在线检测 技术，可实现制造过程实时检测反馈，发现成形过 程中产生的缺陷，动态调整成形过程中的复合工艺 参数。利用减材技术实时去除增材形成的缺陷，是 提高增减材复合制造零件性能和精度的有效手段， 成为当前研究热点。 （3）吸气式高超声速飞行器 吸气式高超声速飞行器飞行马赫数不小于5， 以吸气式超燃冲压发动机或组合发动机为动力， 可从地面零速起飞直到入轨，通常分为临近空间 飞行器和空天飞行器。临近空间飞行器细分为高 超声速巡航飞行器、高超声速跨域机动飞行器、 高超声速飞机；空天飞行器指可自由进出空间的 可重复使用航天运载器。吸气式高超声速飞行器 具有速度快、航程远、性能优异等独特优势，将 对人类社会发展和未来军事对抗模式产生重要影 响。相关技术体系成为衡量一个国家航空航天领 域发展程度的标志，研究集中在超燃冲压发动机 及其组合循环动力技术、高超声速热防护结构与 材料技术、飞行器/推进一体化气动外形设计技术、 高超声速飞行器导航制导与控制技术、高超声速 地面试验与飞行演示验证技术等。航天大国都将 吸气式高超声速飞行器技术作为未来航空航天领 域发展的重要方向，力争占据未来航空航天技术 表 1.1.2 机械与运载工程领域 Top 10 工程研究前沿逐年核心论文发表数 序号 工程研究前沿 2014 年 2015 年 2016 年 2017 年 2018 年 2019 年 1数字孪生驱动的智能制造0 0 1 3 4 1 2增减材复合制造方法2 4 5 0 0 0 3吸气式高超声速飞行器1 6 4 7 4 3 4基于机器学习的故障监测与诊断0 1 5 10 14 11 5连续纤维增强复合材料增材制造0 0 2 5 2 1 6超声速燃烧室技术研究2 4 4 8 9 1 7空间大型可展开天线1 0 3 5 1 1 8基于5G的车联网与实时交通管理方法2 2 2 3 3 5 9作业型飞行机器人18 14 6 5 3 0 10高功率无线电能传输0 5 2 6 5 2 11 全球工程前沿 Engineering Fronts 发展的制高点。 （4）基于机器学习的故障监测与诊断 随着大数据挖掘和AI技术的发展，计算机网 络规模趋于复杂，生成的过程数据越发庞大，出现 了新的数据分析需求。基于机器学习的智能故障诊 断方法普到工业界和产业界的遍受关注。当前主流 的智能诊断方法分为机器学习和深度学习：前者有 贝叶斯网络、人工神经网络、支持向量机、隐马尔 可夫模型等，后者有卷积神经网络、循环神经网络、 自动编码机、对抗学习网络、脉冲神经网络等，均 具有强大的数据特征自动提取功能，可进行端对端 的故障诊断。传统机器学习普遍存在泛化能力和精 度有限、复杂多工况多分类场景下面临性能瓶颈等 问题；相比之下，深度学习因其大数据适应能力强、 覆盖范围广、适应性和移植性好而成为研究热点。 第一代神经网络（以人工神经网络为代表）存在学 习时间长、网络规模大等不足，第二代神经网络（以 卷积神经网络为代表）在故障监测与诊断方面取得 了良好的应用效果，但计算和存储需求偏大。为适 应复杂工况智能诊断需求，同时具有高效学习、低 存储和低成本的基本特征，第三代神经网络（如脉 冲神经网络）利用随时间变化的脉冲序列传递特征 信息，脉冲编码效率较高，也与智能故障诊断发展 方向趋同。 （5）连续纤维增强复合材料增材制造 连续纤维增强复合材料作为一种先进高性能轻 质材料，长期以来存在制备过程周期长、成本高、 工艺复杂等问题，严重制约了应用范围和推广进度。 增材制造具有工艺简单、加工成本低、原材料利用 率高、无模自由成形、绿色环保等优点，理论上可 制备具有任意复杂几何构型的结构件。两方面的技 术融合具有重大前景，发展的制备工艺有选区激光 烧结、熔融沉积制造、分层实体制造、立体光刻技 术；其中熔融沉积制造因工艺成本低、设备简单、 易于操作等特性，应用较为广泛。尽管针对打印装 备、制备工艺、材料改性等已开展了大量的研发工 作，但最终成型件的刚度、强度、表面质量、致密 性等方面仍存在缺陷，尚不能完全满足工程应用需 求。对标大规模工业化应用，未来重点发展方向有： 具有特殊性能的连续纤维制备与开发，增材制造成 型技术与连续纤维增强复合材料成型融合机理，连 续纤维增强复合材料增材制造标准评价体系，适用 面更宽泛的新型增材制造工艺。 （6）超声速燃烧室技术研究 随着高超声速技术的发展，超燃冲压发动备受 工程界关注。在高超声速来流条件下，考虑到总压 损失等一系列性能指标，气流经过进气道压缩后进 入燃烧室时仍为超声速，出现了超声速燃烧现象。 燃烧室要在数毫秒周期内完成燃料喷射、雾化、蒸 发、掺混、点火、稳定燃烧等过程，还要实现高效 能量转化和较小压力损失，设计难度极大。相关研 究方向有：流道整体优化设计技术、燃料喷注与雾 化技术、可靠点火和火焰稳定技术、高效低阻燃烧 组织技术、可控燃烧技术、燃烧过程高精度测量等。 目前，航天强国在工程层面上陆续突破了超声速燃 烧技术，具备了满足一定工程应用推力需求的超燃 冲压发动机和双模态冲压发动机的研制能力，但仍 面临较多问题，如宽域燃烧、低压燃烧、多模态燃 烧、更高马赫数燃烧、大尺度燃烧、高精度数值模 拟等。这些问题的解决事关发动机性能提升和应用 拓展，将是超声速燃烧技术方向的持续关注重点。 大力开展超声速燃烧相关基础科学研究，在火焰生 成及传播机理、液态燃料蒸发雾化机理、不稳定燃 烧、燃烧模式及其转化等方面取得进一步突破。 （7）空间大型可展开天线 星载天线应用于空间和对地无线通信、电子侦 察、导航、遥感、深空探测及射电天文，为了具备 多波段、大容量、高功率能力以实现通信连接及网 络服务，通信卫星需配备大口径星载天线。受限于 运载火箭整流罩尺寸与发射费用，星载天线要求轻 质且收拢体积小，因而大口径星载天线应具备可展 开特性，常用的有反射面天线、阵列天线、微电子 12 第二章 领域报告：nullnull与nullnull工程 机械天线。反射面天线是各种卫星使用最多的一类， 可作为超高频、微波乃至毫米波波段的通信卫星天 线，根据反射面结构形式又可分为刚性反射面天线、 充气反射面天线、网状反射面天线、薄膜反射面天 线。阵列天线具有更多的设计自由度，如线阵、平 面阵、共形阵、相共阵等，能较好地实现高增益、 窄波束、多目标、空分多址、自主控制等功能。微 电子机械天线是一种结合了微机电系统技术的新型 低成本、高性能天线，分为微电子机械相控阵天线、 微电子机械可重构天线、微带栅格天线、微电子机 械多频段天线等。近年来，空间大型可展开天线技 术的研究集中在柔性结构和展开机构设计、反射面 形面分析与调整、电磁性能分析与可靠性分析等方 面，相关基础理论研究涉及机电热综合优化设计理 论与方法、波束赋形反射面天线设计、性能测试、 网状天线无源交调、新材料应用等。实现高频通信 的大口径高精度天线是下一代可展开天线的发展方 向，技术攻关重点包括可展开构架式反射面天线、 充气式可展开反射面天线、空间组装大型天线、智 能阵列天线等。 （8）基于5G的车联网与实时交通管理方法 5G具有大带宽高速率、低时延高可靠和海量 连接等特性，推动蜂窝车联网（C-V2X）持续演进。 5G车联网业务以智慧道路监测、自动驾驶、远程 驾驶、编队行驶等业务为主，在C-V2X的基础上 融合了蜂窝通信和直连通信，使“人–车–路–云” 等交通参与要素有机地联系，实现交通网、信息网、 能源网“三网合一”，形成随时通信、实时监控、 及时决策的智能网络。“智能+网联”是未来车联 网发展的基本路线，通过车–车、车–路、车–人、 车–网的信息交互和共享来实现车辆和基础设施之 间智能协同与配合；构建智能路况综合感知、动态 协同交通控制等能力，旨在优化系统资源利用、提 高道路交通安全、缓解交通拥堵；未来朝着更加安 全、协同、智能、绿色的交通系统方向演进。C-V2X 将与超大规模多输入多输出、毫米波通信、移动边 缘计算、雷达、基于5G增强的高精度定位等技术 结合；突破5G车联网信息安全技术来确保交通行 车安全、隐私和数据安全，通过全域感知、分级云控， 建设地面交通在云端的数字孪生映射，利用AI技 术实现快速高效的智慧交通实时管理。 （9）作业型飞行机器人 作业型飞行机器人由飞行器与作业装置（如机 械臂）共同组成，是一种具有主动作业能力的新型 机器人；由螺旋桨提供升力，机动灵活，操控性强。 作业型飞行机器人系统具有诸多优势：在飞行过程 中快速捕捉空中或地面目标，迅速到达地面机器人 无法进入的复杂环境中（如地震、火山喷发等灾害 现场）执行精细作业任务，多个作业型飞行机器人 进行协同搬运、装配大负载，综合飞行能力和作 业机构灵活性来拓展实现新概念多栖移动平台。 由于作业装置与飞行器之间的强耦合性、作业装 置与外部目标的接触对飞行器自身运动产生影响， 作业型飞行机器人的应用依然面临一些问题，如 欠驱动、多变量、强耦合的复杂非线性因素对飞 行控制的影响。近年来，有关作业型飞行机器人 的系统设计、视觉引导、运动控制获得较多关注， 但目前还处于起步阶段，耦合效应建模与分析、 高性能飞行与作业控制、运动/状态规划、实验 系统构建等方面均待深入开展研究。 （10）高功率无线电能传输 无线电能传输（WPT）是一种综合利用电力电 子与控制技术实现电能从电源到负载的非电气接触 电能传递技术，重点发展方向是磁耦合无线电能传 输，利用发射/接收线圈之间的高频交变耦合磁场 来实现电能传输，具有安全、可靠、灵活、非接触 等特点。2013年，WPT技术被世界经济论坛评为“对 世界影响最大、最有可能为全球面临的挑战提供答 案的十大新兴技术”之一。磁耦合无线电能传输技 术为诸多领域提供新的供电解决方案，如电动汽车 充电、植入式医疗设备供能、水下传能、高压电气 设备供能等。相关研究方向主要有：WPT系统最 13 全球工程前沿 Engineering Fronts 大功率点跟踪、传输距离及传输效率分析、多线圈 耦合方式优化与控制、多拾取动态无线电能传输系 统控制方法、磁耦合WPT系统异物检测技术等。 相关发展趋势包括：提高无线传能的功率，提高供 能系统的功率密度，提高供能效率，提高传输距离， 优化系统结构与控制方法，提高供能的可靠性、稳 定性、鲁棒性。 1.2 Top 3 工程研究前沿重点解读 1.2.1 数字孪生驱动的智能制造 数字孪生技术的应用源于美国国家航空航天局 （NASA）在航空产品的设计、制造、测试与服役 中的应用，例如对“好奇号”火星车进行远程仿真 与操控。在数字化设计技术和虚拟仿真技术发展和 集成应用的过程中，产生了数字原型、数字样机、 虚拟样机、全功能虚拟样机等技术，主要用于实现 复杂产品的运动仿真、装配仿真和性能仿真。随着 传感器技术和无线通信技术的发展，工业物联网开 始应用于高价值工业设备的运行监控和维修维护。 随着学术界的研究，通用电气公司、西门子集团等 企业应用的示范下，数字孪生技术开始受到广泛关 注，基于工业物联网实现了数字孪生模型与物理模 型之间的虚实映射。 数字孪生已经成为智能制造领域的应用热点与 研究前沿。智能产品数字孪生应用的价值在于，通 过虚实映射来持续改进产品的性能，为客户提供更 好的体验，提高产品运行的安全性、可靠性、稳定 性，进而提升产品的市场竞争力。智能工厂数字孪 生应用的价值主要体现为：构建透明工厂，提升工 厂的运营管理水平，提高设备运转率，降低能耗， 促进安全生产。数字孪生技术的典型应用场景有： 机电软一体化复杂产品研发，智能产品运行监控和 智能运维，智能工厂运行实时模拟和远程监控，生 产线虚拟调试，数字营销等。目前，数字孪生技术 的应用还处于初