“用心打造培根铸魂、启智增慧的精品教材，为培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人、建设教育强国作出新的更大贡献。”为深入贯彻落实《关于加强和改进新形势下大中小学教材建设的意见》和全国教材大会精神，推进《西北工业大学一流本科人才培养行动计划》《西北工业大学贯彻落实全国教材工作会议精神的工作方案》落实落地，航空学院2022年先后出版了7本教材/专著。
（一）《先进复合材料力学》
《先进复合材料力学》由李亚智教授主编，西北工业大学出版社2022年1月出版，是在西北工业大学“双一流”研究生核心课程建设项目的支持下为“先进复合材料力学”课程编写的教材。
本书主要内容包括纤维增强树脂基复合材料层合板结构的应力分析理论、本构关系、强度准则、界面断裂分析、疲劳分析、连接强度分析和结构维修分析，纤维一金属层板的损伤与断裂分析，三维编织树脂基复合材料和陶瓷基复合材料的力学性能等。
（二）声爆预测与低声爆设计方法
《声爆预测与低声爆设计方法》由韩忠华、钱战森、乔建领编著，科学出版社2022年6月出版，是国内首部声爆领域专著，研究生培养质量提升工程项目（精品教材）。
该专著立足航空科学技术发展前沿，旨在系统介绍声爆预测和低声爆设计的基本理论、方法和应用技术，内容可分为声爆快速预测方法、声爆高精度预测方法、声爆试验测量技术、低声爆设计技术四个方面。该专著既可作为该领域研究生的入门教材，也可供本领域专业人员开展深入研究的参考。该专著能为我国超声速民机技术发展起到促进作用。
（三）跨声速气动弹性力学
《跨声速气动弹性力学》由高传强、张伟伟编著，科学出版社2022年6月出版，工业和信息化部“十四五”规划专著，得到西北工业大学精品教材项目的支持。
该专著以空气动力学降阶模型和所提出的跨声速气动模态为切入点，系统性地研究了结构模态和气动模态的耦合模式与复杂气动弹性现象的关联性。内容不仅涉及跨声速气动弹性的静/动力学数值模拟和分析方法，还涉及跨声速单自由度颤振的机理及条件、跨声速抖振状态下的结构锁频诱发机理、跨声速颤振和抖振的伴生与博弈、刚度释放导致的跨声速抖振边界降低，以及跨声速抖振的主/被动控制等。
（四）Introduction to Engineering Plasticity: Fundamentals with Applications in
Metal Forming, Limit Analysis and Energy Absorption
《Introduction to Engineering Plasticity: Fundamentals with Applications in Metal Forming, Limit Analysis and Energy Absorption》由余同希、薛璞编著，由世界一流学术出版集团Elsevier于2022年6月出版。
本书覆盖了材料的塑性特性及其表征、塑性基础理论、弹塑性问题及其典型解决方法，以及平面应力条件下的刚性塑性问题。同时，还阐述了塑性力学的主要工程应用以及解决工程问题的一些常用方法，如金属成形、结构极限分析，以及结构和材料的能量吸收，以适应不同工程领域的需求。本书可为大学本科、研究生和工程师提供掌握工程塑性所需的基础知识和先进工具。
（五）民用飞机运行支持构型管理与数据交换
《民用飞机运行支持构型管理与数据交换》由冯蕴雯、马小骏、张雅杰、邢向红编著，科学出版社2022年8月出版。
本书在民机科研项目的支持下，系统介绍民机构型管理工作内容：介绍了民用飞机运行支持构型管理与数据共享交换研究现状及发展趋势，论述了民用飞机运行支持构型管理工作要点，系统介绍了S系列规范及相关数据交换规范，说明了工程到运行支持的数据转换，论述了维修工程分析数据到技术出版物的数据交换，讨论了技术出版物到培训的数据交换，明确了维修工程分析与出版物到航材的数据交换功能等。
（六）无人机螺旋桨的空气动力学设计
《无人机螺旋桨的空气动力学设计》由高永卫主编，科学出版社2022年10月出版。
该书重点针对中小型无人机的特点，介绍螺旋桨的基本理论与设计方法，主要内容包括螺旋桨基本理论、翼型与螺旋桨的关系、螺旋桨的设计与优化、螺旋桨性能的数值模拟方法和实验研究方法以及涵道螺旋桨设计简介等。该书强调首先选择合适的翼型，基于翼型的性能特点体现螺旋桨的性能特点，再紧密结合优化设计方法设计得到高性能的螺旋桨外形。
（七）机器学习算法与实现
《机器学习算法与实现》由布树辉、李霓、马文科、李永波、唐小军、张伟伟编著，电子工业出版社2022年11月出版。
本书通过凝练机器学习的核心思想与方法，综合介绍了Python、常用库和相关工具，以及机器学习的原理与实现，囊括了机器学习与行业相结合的实例，在讲授基本Python编程、库函数的基础上，由浅入深地介绍了机器学习的思想、方法和实现。理论讲授部分从基本的最小二乘法开始，逐步深入地介绍了如何使用迭代求解的方法实现逻辑斯蒂回归、感知机、神经网络、深度神经网络。
