陈龙飞
教授
北京航空航天大学
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工学博士，北京航空航天大学教授，博导，兼任中法航空大学航空学院执行院长、国家自然科学基金委员会工程与材料科学部工程科学一处能源与动力工程流动编制项目主任。国家优秀青年基金获得者，入选北京市科技新星。本科毕业于清华大学汽车工程系，硕士获得德国亚琛工业大学机械工程和清华大学车辆工程双硕士学位，博士毕业于英国牛津大学工程系。担任国际民航组织排放标准委员会SAE E31工作组成员（中国唯一代表）和欧盟车辆排放PMP工作组成员，参与下一代国际航空与机动车颗粒排放法规制定；任中国内燃机学会航空内燃机分会秘书长和《内燃机工程》特邀编委等。主要研究领域为燃烧污染物检测与多相流热物理学、航空发动机排放颗粒高空演化特性、燃烧故障诊断等。以一作或通讯作者发表SCI论文53篇（40余篇JCR Q1区），3篇ESI高被引论文，授权发明专利8项（均为第一发明人），参与制定1项团体标准，牵头申报并获批航空领域国家标准1项。荣获法中委员会颁发的中法团队合作创新研发奖（第一完成人）、中国产学研创新成果奖二等奖（第一完成人）、中国内燃机学会史绍熙人才奖、亚洲气溶胶大会最佳报告奖、英国机械工程师大会优秀报告奖等。
报告题目：《基于航空发动机燃气颗粒高空演化的故障诊断和隐身性能评估数字孪生平台》
摘要：航空排放释放的纳米和微米级颗粒物对环境气候影响巨大，而军用航空发动机高空排放的燃气颗粒及其尾迹云等高空演化特性对其隐身性能造成的影响是该方向的重要前沿拓展，且排放颗粒物化属性表征可助力其燃烧诊断。基于颗粒测量，建立涵盖军用航发故障诊断和隐身性能评估信息数据库的数字孪生平台意义重大。本报告首先介绍对军用航发排放颗粒物的数目、质量、粒径、化学成分、元素组成、尾迹云演化等特性进行快速实时的定量测量与表征方法，构建多参数监测系统；其次根据不同稳态/过渡态/故障态等条件下的航发颗粒排放实测数据，建立基于颗粒特性的燃烧故障诊断和隐身性能估算模型；建立军用航发排放颗粒物的多维理化信息数据库，并运用机器学习与数据挖掘技术对实验数据进行分析处理，据此建立可评估表征高空巡航状态故障及隐身性能的军用航发数字孪生平台，为发动机的设计、测试和故障诊断提供有效的指导；本报告最后介绍北航航空发动机进排气全环境高空模拟试车台等支撑本研究的重大平台。