随着我国航空强国战略持续推进，国产大飞机、新型航空装备快速迭代，航空结构可靠性技术成为高端制造领域的研究重点。近日，河北科技大学材料科学与工程学院 “航预智延” 本科生创新创意团队，聚焦航空结构连接孔疲劳失效行业痛点，融合开缝衬套冷挤压强化工艺与人工智能技术，打造 AeroSmart‑Plus AI 航空结构孔疲劳寿命优化与预测方案，用青年科创力量守护飞行安全。

飞机上数量众多的螺栓孔、铆接孔，是极易萌生疲劳裂纹的薄弱位置。历史上 “彗星号” 客机空中解体事故，正是由结构孔疲劳裂纹引发。长期以来，国外 FTI、WCI 企业垄断冷挤压强化核心工艺体系，国内行业普遍依靠工程经验与大量重复试验开展工艺开发，存在试错成本高、寿命预测精度不足、AI 模型 “黑箱化” 等现实难题，制约国产航空装备自主化发展。

“我们从一个小小的结构孔切入，希望改变航空结构可靠性‘靠经验判断’的传统模式。” 项目队长张睿哲介绍。团队创新构建 “预测 — 筛选 — 验证 — 回填” 智能优化闭环体系，将有限元仿真数据与少量物理实验数据结合搭建混合数据集，训练高斯过程回归 GPR 小样本预测模型，同时引入 SHAP 可解释人工智能技术，量化各项工艺参数对疲劳寿命的影响机理，让 AI 不仅给出优化方案，更能讲清方案背后的物理逻辑。

经过第三方 CNAS 检测机构核验，项目小样本疲劳寿命预测模型决定系数 R² 达到 0.93，寿命预测误差控制在 12% 以内；优化处理后的试样疲劳寿命较未强化试样最高提升 8.8 倍。

“航预智延” 项目是河北科技大学产学研深度融合、多学科交叉育人的生动实践。未来，团队将持续迭代算法模型，完善航空结构寿命数据库，打磨智能寿命管理平台，面向航天、轨道交通等高端装备领域拓展技术应用，为我国高端装备可靠性保障贡献青年智慧。（王刚）