热态感知显著增强
首创数据-模型混合驱动的流体回路PHM框架，可用于空间站科学载荷热管理的状态预测。
Liu, Chan · 陈立平 · 丁建完 · Lei, Huang · Shangguan, Duansen
Results in Engineering 2026
通过注入典型热异常（传热退化、流量分配不均、泵性能衰减）并执行温度导向的状态预测，模型能提前给出温度演化趋势，帮助任务规划避开热风险。
模型-数据混合框架将遥测与虚拟仿真数据融合，生成增强训练样本，在难以开展大量实物测试的空间环境中扩展了数据覆盖面。
高保真热工水力模型将第一性原理质量-动量-能量守恒与数据驱动组件结合，既保留物理可解释性，又融入实测数据修正偏差。
案例研究表明，混合模型显著提升了热状态感知，对温度演化与安全裕度的预测更准确，为热约束下的任务规划提供更可靠依据。