近日，清华大学航空发动机研究院杨俊杰副研究员课题组聚焦航空发动机包容性安全设计领域关键技术难题，创新建立融合神经网络代理模型与多体动力学的涡轮断叶碎片冲击特性快速预测框架，有效缓解仿真计算“精度与效率难以兼顾”的矛盾。

近日，清华大学航空发动机研究院（以下简称“清华航发院”）深度参与的全球首款大型混合动力倾转旋翼载客电动垂直起降飞行器（eVTOL）——DF3000“游龙”3吨级全尺寸工程样机实现混动模式首飞。

小涵道比涡扇发动机技术事关国家关键科技水平，迄今仍在高气动热力参数和变循环方向持续追求极致突破，不断提升风扇部件负荷水平是其中关键脉络之一，其总压比需求已从3~4逐步提升至4~5、5~6，总级数却呈现出从5级、4级逐渐减少为3级、2级的趋势。

总压比2.5高负荷风扇级研制中，注意到当前以“负荷系数”衡量风扇/压气机负荷水平忽略了轴向长度约束的问题，创新性地引入“比负荷系数”指标参数，更科学也更符合风扇/压气机技术发展需求。按此新指标衡量，该风扇级（总压比2.5、负荷系数0.38）“比负荷系数”达到0.55，处于国际领先水平。

近日，由清华大学自主研制的“清航叁号”新型发动机圆满完成飞行试验任务，标志着我国自主研制的基于新型燃烧技术的发动机取得重要进展，进入工程实践阶段。