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孙侠生¹，苏少普²，孙汉斌²，董登科²（中国航空研究院；中国飞机强度研究所）.国外航空疲劳研究现状及展望[J].航空学报,2021,第5期杨正伟^1,2，赵志彬¹，李胤³，宋远佳³，寇光杰¹，李磊⁴，程鹏飞⁴（火箭军工程大学导弹工程学院；西安交通大学机械工程学院；中国空气动力研究与发展中心；中国飞机强度研究所）.压-压疲劳载荷下CFRP层合板表面红外辐射特征[J].航空学报,2021,第5期徐可君，肖阳，秦海勤，贾明明（海军航空大学青岛校区）.基于循环应变特征的疲劳-蠕变寿命预测方法[J].航空学报,2021,第5期王安东，卞贵学，张勇，陈跃良，张柱柱，张杨广（海军航空大学青岛校区）.海洋环境下G814/3233复合材料的老化机理及加速老化与自然老化的相关性[J].航空学报,2021,第5期高志刚，何宇廷，马斌麟，张天宇（空军工程大学航空工程学院）.机翼用铝合金材料原始疲劳质量对比[J].航空学报,2021,第5期张柱柱¹，陈跃良¹，姚念奎²，卞贵学¹，张勇¹，张杨广¹（海军航空大学青岛校区；沈阳飞机设计研究所）.冲击载荷作用下38CrMoAl渗氮钢损伤机理和耐腐蚀性能[J].航空学报,2021,第5期崔德刚¹，鲍蕊²，张睿³，刘斌超²，欧阳天²（中国航空工业集团公司科学技术委员会；北京航空航天大学航空科学与工程学院；中国航空研究院技术研究一部）.飞机结构疲劳与结构完整性发展综述[J].航空学报,2021,第5期奚蔚^1,2，李强¹，沈培良¹，何瑞²，杨刚¹，刘世杰¹（中国商飞上海飞机设计研究院机体集成部；中国商飞上海飞机制造有限公司复合材料中心）.一种多部位损伤全寿命分析的工程方法[J].航空学报,2021,第5期冯振宇^1,2，柴崇博^1,2，邹君^1,2，牟浩蕾^1,2（中国民航大学适航学院；民航航空器适航审定技术重点实验室）.含多裂纹对接板应力强度因子三维有限元分析[J].航空学报,2021,第5期杨俊杰¹，郑小梅²，杨兴宇¹（清华大学航空发动机研究院；北京航空工程研究中心）.影响航空发动机结构寿命的载荷分散系数[J].航空学报,2021,第5期瞿绍奇，孙英超，邬亨贵，李延平，张伟（航空工业洪都）.飞行器径向连接螺栓振动断裂分析[J].航空学报,2021,第5期陈亚萍，喻溅鉴，胡磊，王宇堂（中国直升机设计研究所）.直升机旋翼轴弯矩特征及应用[J].航空学报,2021,第5期祁小凤，杨宇，康卫平，王倩（中国飞机强度研究所智能结构与健康管理技术研究室）.随机载荷谱下基于声发射的耳片接头疲劳裂纹识别方法[J].航空学报,2021,第5期张福泽（北京航空工程技术研究中心）.求飞机结构真实腐蚀容限的原理和方法[J].航空学报,2021,第5期段佳桐¹，隋福成²，刘汉海²，解放²，欧阳天¹，鲍蕊¹（北京航空航天大学航空科学与工程学院；沈阳飞机设计研究所）.弯曲载荷下薄壁结构疲劳裂纹扩展性能[J].航空学报,2021,第5期兑红娜，刘栋梁，张志贤，潘绍振，杨龙（中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所强度部）.基于应变测量的结构载荷分布反演方法[J].航空学报,2021,第5期张峻瑞^1,2，郑锡涛^1,2，袁林^1,2，钟贵勇³，李国琛³（西北工业大学航空学院；西北工业大学飞行器复合材料研究所；中航工业成都飞机设计研究所）.基于损伤权重的混合多钉连接件疲劳寿命预测方法[J].航空学报,2021,第5期马战奇¹，孙秀文¹，王玲奇²（哈尔滨飞机工业集团有限责任公司；上海市轴承研究所）.旋翼减摆自润滑衬套疲劳试验温度设计与控制[J].航空学报,2021,第5期李茜¹，张福禄¹，赵子华²（北京航空航天大学能源与动力工程学院；北京航空航天大学材料科学与工程学院）.镍基单晶/柱晶高温合金超高周疲劳研究进展[J].航空学报,2021,第5期常楠¹，徐荣欣¹，陈先民²，杨军¹，李毅³（成都飞机设计研究所；中国飞机强度研究所；西北工业大学航空学院）.静强度/耐久性初步结构优化设计方法[J].航空学报,2021,第5期航空学报编辑部（航空学报编辑部）.《航空学报》征稿简则[J].航空学报,2021,第5期张伟伟，寇家庆，刘溢浪（西北工业大学航空学院）.智能赋能流体力学展望[J].航空学报,2021,第4期江波，屈若锟，李彦冬，李诚龙（中国民用航空飞行学院）.基于深度学习的无人机航拍目标检测研究综述[J].航空学报,2021,第4期庞磊^1,2，曹志强^1,2，喻俊志^1,3（中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室；中国科学院大学人工智能学院；北京大学工学院先进制造与机器人系）.基于A^*和TEB融合的行人感知无碰跟随方法[J].航空学报,2021,第4期丁国如，孙佳琛，王海超，焦雨涛（陆军工程大学通信工程学院）.复杂电磁环境下频谱智能管控技术探讨[J].航空学报,2021,第4期袁利^1,2，王淑一^1,2（北京控制工程研究所；空间智能控制技术重点实验室）.航天器控制系统智能健康管理技术发展综述[J].航空学报,2021,第4期相晓嘉，闫超，王菖，尹栋（国防科技大学智能科学学院）.基于深度强化学习的固定翼无人机编队协调控制方法[J].航空学报,2021,第4期王怡星^1,2,3，韩仁坤²，刘子扬¹，张扬^1,2，陈刚^1,2（西安交通大学机械结构强度与振动国家重点实验室；西安交通大学航天航空学院先进飞行器服役环境与控制陕西省重点实验室；中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所）.流体力学深度学习建模技术研究进展[J].航空学报,2021,第4期叶舒然^1,2，张珍^1,2，王一伟^1,2，黄晨光^1,2（中国科学院力学研究所流固耦合系统力学重点实验室；中国科学院大学工程科学学院）.基于卷积神经网络的深度学习流场特征识别及应用进展[J].航空学报,2021,第4期范周伟¹，余雄庆¹，王朝²，钟伯文²（南京航空航天大学航空学院飞行器先进设计技术国防重点学科实验室；中国商飞北京民用飞机技术研究中心）.基于深度神经网络的客机总体设计参数敏感性分析[J].航空学报,2021,第4期首页上一页 9 10 11 12 13 下一页尾页共有16页，转到页

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