工程机械制造行业的前沿(机械与运载工程丨2020年你必须知道的研究前沿)

据《全球工程前沿2019》研判：Top10机械与运载工程研究前沿涉及机械工程、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。

?机械领域Top10工程研究前沿

Top1

基于工业物联网的智能制造

工业物联网通过制造资源的网络互联、数据互通和系统互操作，实现制造资源的合理配置、制造过程的按需执行、制造工艺的持续优化和制造环境的快速适应，从而构建创新服务驱动的智能制造体系。

当前相关研究体现在三个维度：

一是智能产品全生命周期的智能感知和迭代优化，包括传感器、射频识别器等手段的感知设计、生产、物流、销售、服务等产业链海量数据并处理；

二是制造系统层级的泛在连通和精准控制，包括设备层、控制层、车间层、企业层和供应链协同层的传感装置，分布式控制系统、制造执行系统、企业资源计划系统和产业链不同企业协同研发等；

三是制造系统智能功能的数字建模和实时分析，包括要素协同、系统集成、信息融合和新兴业态，比如智能产品的个性化定制和预测性维修等。

这些研究面临着互联互通技术和协议的复杂多样、应用实施的深度和广度各不相同、网络和数据安全的隐患众多等挑战，为此，近年来5G新型移动网络、人–信息–物理系统、软件定义网络、边缘计算、数字孪生等技术成为基于工业物联网的智能制造研究前沿和发展趋势。

Top2

高能固态锂电池

目前广泛使用的液态锂电池在能量密度、安全性等关键指标上已接近理论或工程极限，必须发展新型储能模式才能满足未来发展的需求。

固态电池采用固态电解质替代传统有机小分子液态电解质，从而在能量密度、安全性和循环寿命等方面具有潜在优势，被认为是最具颠覆性影响的下一代化学电源。

固态电池前沿技术主要涉及到表/界面传质、匹配性关键材料、低界面阻抗制备技术、全寿命周期性能演化机理等前沿科学问题。

表/界面传质与界面阻抗是影响固态电池技术的关键，未来主要是针对界面阻抗问题开发原位分析与表征技术；高比能匹配性关键材料包括高容量/高电压正极材料、高性能固态电解质以及高容量金属锂负极，是现阶段需要重点关注的领域；设计与材料匹配性的微界面、低阻抗制备工艺是解决量产化的关键；全寿命周期内电池性能衰减机理、材料体系演化途径等是固态电池健康状态评估与预测的关键。

进一步开发基于长寿命固态电解质的固态金属–空气电池将会是电化学电源器件研究的终极目标，其理论容量接近燃油比能密度，因而将会是未来研究的重点和发展趋势。

Top3

超声速流中的减阻减热研究

超声速流中的减阻减热主要针对固体表面与气体或等离子体相对运动速度马赫数3以上的流动进行研究，这类流动主要发生于高超声速飞行器、航天器再入大气层、高空高速侦察机或喷气式发动机的喷管内流等情形，这类情形经常伴随着强烈的气动加热、空气电离、激波、燃烧等问题。

理论上通常牵涉等离子体流动、激波、稀薄空气动力学、复杂流动情形下的传热等问题，用现有的使用较广的基于Navier-Stokes方程的数值仿真方法只能勉强模拟以上问题，还需要强化研究基于蒙特卡洛直接模拟法和Fokker-Planck方程的方法，真实实验方法要进一步发展高速高温风洞及可耐受高温高冲击力的传感技术。

目前主要使用在飞行器前端增加针状物、逆向喷流、边界层内喷流、等离子体边界层控制、激光能量沉积、飞行器底部排气、在表面制备烧蚀牺牲层、在内表面制备隔热层等方法来实现超声速流中的减阻减热，对在复杂曲面制造射流孔及供气系统、实验技术和数值仿真技术都提出了很高要求。

Top4

多机器人系统的协同控制

多机器人系统由一系列交互机器人组成，各个机器人之间通过通信、协调、调度、合作和控制等方式表达系统的结构、功能和行为特性，表现出高度协调的集群动力学行为，完成单个机器人难以完成的复杂工作。

由于计算机科学、人工智能和自动化科学等学科的交叉渗透发展，多机器人系统已成为工程控制学科的前沿问题，在解决实际问题的过程中具有很强的鲁棒性和可靠性。

传统的多机器人生产系统通常采用集中控制结构，难以适应小批量、多品种的生产方式，缺乏敏捷制造的能力；随着制造业向大型、复杂、动态和开放的方向发展，其复杂作业往往需要多个机器人协同工作，因此亟需研究具有更好的顺应性、一致性和优化性能的多机器人系统。

Top5

高性能微纳生物传感器

微纳生物传感器技术是生化信息检测的重要方向，融合生物、电子、纳米等高新技术，正在向小型便携、实时快速、高灵敏、集成化和低成本方向发展，在医学诊疗、食品分析、环境检测等领域具有重要应用。

高性能微纳生物传感器主要发展方向包括免疫传感器、表面等离子体共振生物传感器、真菌毒素超痕量传感检测、肿瘤生物标志物检测等。目前生物传感器在真菌毒素检测、肿瘤细胞检测等应用中面临着灵敏度、选择性不足的问题，迫切需要开发超痕量高选择性微纳生物传感器件。

基于具有优异生物兼容性的新型纳米材料如金属硫化物量子点、纳米复合材料、氧化石墨烯、二维纳米材料等开发超痕量高选择性微纳传感器，可以极大提升器件的灵敏度、响应速度和选择性，因而成为了该领域的研究重点和发展趋势。

Top6

车联网信息安全与隐私保护

车联网是无线通信技术与现代汽车工业结合产生的一种新型智能系统，其融合了大数据、云计算、人工智能等先进技术，在道路规划、资源调度、改善交通等方面做出了巨大贡献。

但是，由于车联网具有网络规模庞大、通信环境开放、移动轨迹可预判等特点，使得其极易遭受攻击从而引发系统崩溃与隐私泄露等一系列安全问题。因此，保障车联网系统与数据安全受到了学术界与汽车工业界的广泛关注。

在安全通信研究方面，由于基于公开密钥基础设施（PKI）的数字签名通信开销大，聚合签名与周期性证书忽略等方案的提出使得验证效率与通信效率得以提升；在身份隐私保护研究方面，匿名认证、共享证书、群签名等方案的提出可减少使用唯一证书的车辆数目，从而增强用户隐私；在位置隐私保护方面，k–匿名、混合区、群导航等方案的提出可混淆车辆位置信息，使得位置服务器无法区分真实请求，从而加强位置隐私保护。

以上科研进展有效提升了车联网的通信效率与安全性。然而，在无人驾驶技术高速发展的今天，车联网将面临更复杂的网络环境与更庞大的数据处理量，其信息安全与隐私保护研究任重道远。

Top7

基于拓扑优化和增材制造的设计与制造一体化

拓扑优化与增材制造是近年来发展的先进设计与制造新方法、新技术，是传统设计与制造模式的重大革新，两者的有机融合代表了以“性能优先”为宗旨的创新研制模式发展趋势，成为引领我国高端装备设计制造一体化技术发展的重要学术研究前沿。

目前拓扑优化与增材制造的结合大多是尝试采用增材制造加工拓扑优化设计样件的串行模式，而直接面向增材制造的拓扑优化设计方法研究仍然较为有限。

一方面，大量增材制造构件仍然沿用基于铸造、钣金、机械加工等传统工艺要求而进行设计，难以充分发挥增材制造的优势与潜力；另一方面，现有拓扑优化方法未从多材料、多尺度、多组件集成的整体角度考虑结构的性能设计，在设计中较少考虑增材制造工艺约束，特别是增材制造工艺约束对设计构型的影响，使得现有结构设计制造串行模式不可避免地牺牲了结构性能。

目前已开展的研究虽然已取得初步成效，但仍未能从材料–结构–工艺一体化的深度上揭示其设计原理，所蕴含的增材制造材料结构力学行为建模、工艺约束影响机理、复杂整体结构拓扑优化设计、设计工具开发和应用构成了增材制造与结构创新设计融合的瓶颈难题。

Top8

空间系留机器人自适应目标捕获控制

随着人类太空探索事业的不断发展，失效或退役的航天器逐年增加，轨道垃圾也不断累积，因此利用机器人进行空间目标捕获以达到清理轨道垃圾的目的，正在逐渐成为当前航天技术研究的前沿之一。

空间系留机器人是主动进行目标捕获和拖曳的有效解决方案，尤其适用于对复杂运动的大型空间碎片进行捕获。

由于空间系留机器人在对目标进行捕获和拖曳时，容易与目标发生冲击、碰撞、摆动或翻滚等动力学行为，为克服这些行为带来的影响，空间系留机器人需要做到灵巧、轻便，并具有成本效益。

在微重力或真空环境下，空间系留机器人技术的关键在于基于视觉的姿态测量技术和协调控制系统。

为保证空间系留机器人在太空运行的可靠性，对其目标捕获过程中的碰撞分析、动力学演化及其控制设计都具有重要意义。

Top9

基于可再生能源/燃料电池的混合动力系统

传统内燃机汽车的普及在给人们带来方便舒适的现代生活的同时，也带来了严重的环境污染和能源危机。为了有效地应对能源和环境问题，各国都在大力开展绿色能源以及可再生能源的应用和研究。

基于可再生能源/燃料电池的混合动力系统以其无污染、零排放等性能优势逐渐成为汽车领域的研究前沿之一。

可再生能源/燃料电池的运行温度范围广、功率密度高、稳定性好。因此，可再生能源/燃料电池是未来解决能源和环境问题的首选动力源。

目前，一般采用主、辅能量源共同供电的多能源动力系统结构。由于混合动力系统多样，控制复杂，且可再生能源/燃料电池本身动态性能较弱，研究混合动力系统结构及其优化，并选用合理的控制策略以恰当分配各能量源的功率是目前混合动力系统研究的核心问题。

Top10

智能电网的资源调度与风险评估

智能电网是以物理电网为基础，将现代先进传感测量技术、通信技术、信息技术、计算机技术和控制技术与物理电网高度集成而形成的新型电网。通过集成应用分布式智能、宽带通信以及自动控制系统，可保证电网各成员之间的无缝连接与实时互动，使电网更加可靠安全、经济高效、环境友好。

建立智能电网的关键技术包括坚强、灵活电网结构的建立、可再生能源和分布式能源的接入、开放式电力信息通信系统的集成以及高效应急调度中心网络的构建等。

随着人类社会对电力依赖程度的加重，电力系统规模不断扩大，电网运行的潜在风险也越来越多，资源调度任务变得更加复杂且繁重，针对智能电网开发新型资源调度与风险评估方法，提升电力系统的弹性、安全性与可靠性，已成为该领域的研究前沿和发展趋势。

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