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160Cr Ni Mo轧辊激光熔覆Mo、V铁基涂层的热疲劳性能

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中国表面工程 2025年

作者：张旭龙张云华胡登文刘艳方强韩辉西南交通大学材料科学与工程学院上海交通大学材料科学与工程学院

轧辊作为诸多行业生产过程中的主要消耗件，大量的报废造成我国能源和资源的巨大浪费。为修复报废轧辊表面并提高其热疲劳性能，在疲劳失效的160CrNiMo轧辊材料表面利用激光熔覆技术制备以T504为基础粉末并添加Mo、V元素的铁基涂层，采... 详细信息

轧辊作为诸多行业生产过程中的主要消耗件，大量的报废造成我国能源和资源的巨大浪费。为修复报废轧辊表面并提高其热疲劳性能，在疲劳失效的160CrNiMo轧辊材料表面利用激光熔覆技术制备以T504为基础粉末并添加Mo、V元素的铁基涂层，采用光学显微镜、扫描电子显微镜及热疲劳试验机等设备分析基体材料及熔覆层在热疲劳过程中的裂纹扩展速率、机理等。结果表明：添加Mo、V比例为1∶0.5、1∶1和1∶1.5的熔覆层平均硬度分别为59.2、59.9和59.1HRC，平均较基体提高了33.4%；当热疲劳试验循环2 000次后，基体材料试样裂纹长度为11.289 mm，添加Mo、V质量比为1∶0.5、1∶1和1∶1.5的熔覆层试样裂纹长度分别为3.185、16.596和8.401 mm。由于Mo、V元素的添加使熔覆层具有了较高的硬度，在热疲劳试验过程中疲劳裂纹的扩展均为脆性穿晶扩展，其中当添加Mo、V质量比为1∶0.5时，热疲劳性能较修复前的轧辊材料提高71.7%。对比了不同Mo、V比例的铁基涂层热疲劳性能，研究成果可为轧辊修复中铁基涂层体系的选取提供试验依据。

关键词：修复再制造轧辊激光熔覆热疲劳性能

基于科研思维培养为导向的高分子化学综合实验教学设计——以“胺固化环氧树脂基形状记忆高分子的网络结构调控与性能”为例

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高分子通报 2025年

作者：路平李兴建临沂大学材料科学与工程学院

针对高分子化学实验教学缺乏对学生科研思维培养的问题，本文将胺固化环氧树脂基形状记忆高分子的网络结构调控与性能设置成综合实验，以环氧树脂和聚醚胺为原料，通过体型缩聚设计合成具有形状记忆效应的环氧树脂基形状记忆高分子。利... 详细信息

针对高分子化学实验教学缺乏对学生科研思维培养的问题，本文将胺固化环氧树脂基形状记忆高分子的网络结构调控与性能设置成综合实验，以环氧树脂和聚醚胺为原料，通过体型缩聚设计合成具有形状记忆效应的环氧树脂基形状记忆高分子。利用凝胶含量、示差扫描量热仪、动态热机械分析仪和创意实验分别研究材料的交联密度、玻璃化转变、储能模量、损耗因子和形状记忆性能。引导学生建立高分子材料“化学→结构→性能→功能”科研思维模式，在这个递进关系中将高分子化学与物理重要理论串联起来，使科研思维和创新意识能够得到一定的训练；通过有趣的“变形→固定→回复”的宏观形状记忆效应，学生能够感知微观的玻璃化转变和熵弹性过程，在有趣的实验现象和感官刺激下培养学生对科研的兴趣和创新意识。

关键词：环氧树脂形状记忆高分子形状记忆效应网络结构

相变辅助闪烧制备Al2O3–ZrO2纳米非晶复合材料

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硅酸盐学报 2025年

作者：王竖淮王江林杨永康贾子祺苏兴华许西庆长安大学材料科学与工程学院

纳米非晶复合材料是以纳米非晶材料为基体并析出一定纳米晶相的新型材料，具有很多特殊性能，但其制备需要庞大且昂贵的烧结设备，相比之下闪烧设备简单经济，可在较低温度实现快速致密化，为纳米非晶复合材料的制备提供新的途径。采用... 详细信息

纳米非晶复合材料是以纳米非晶材料为基体并析出一定纳米晶相的新型材料，具有很多特殊性能，但其制备需要庞大且昂贵的烧结设备，相比之下闪烧设备简单经济，可在较低温度实现快速致密化，为纳米非晶复合材料的制备提供新的途径。采用溶胶凝胶法制备了Al2O3–La2O3（AL）、Al2O3La2O3–ZrO2（ALZ）、Al2O3–ZrO2（AZ） 3种纳米非晶粉体，通过闪烧技术制备了纳米非晶复合材料。3种体系在1000 V/cm下发生闪烧后，AZ纳米非晶复合材料具有最大结晶度（69.82%）和最高相对密度（89%）的均匀显微组织。将电场强度提升至1600 V/cm，AZ的结晶度和相对密度进一步提高至74.11%和96%。研究表明，闪烧可以加速非晶样品粉体向晶态的转变，同时相变过程促进了原子扩散和颗粒重排，对闪烧过程中的致密化起到了改善作用。AZ闪烧样品的HRTEM证实了纳米非晶结构的存在，t-ZrO2、α-Al2O3和m-ZrO2纳米晶相在非晶基质中均匀析出，纳米晶和非晶区域的平均粒径分别为8.74 nm和3.15 nm，表明相变辅助闪烧致密化可实现纳米非晶复合陶瓷材料的低温快速制备。

关键词：纳米非晶材料闪烧低温烧结氧化铝–氧化锆相变

基于MSG-SSD的复合绝缘子憎水性等级智能识别方法

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电子测量与仪器学报 2025年

作者：陈伟华马士博闫孝姮李健华辽宁工程技术大学电气与控制工程学院

复合绝缘子憎水性等级的检测是电力系统巡检中的重要环节，针对现有方法存在检测效率低、实时性差及模型结构复杂的问题，提出一种基于MSG-SSD的复合绝缘子憎水性等级智能识别方法。首先，检测模型以SSD算法为基准，采用轻量级MobileNe... 详细信息

复合绝缘子憎水性等级的检测是电力系统巡检中的重要环节，针对现有方法存在检测效率低、实时性差及模型结构复杂的问题，提出一种基于MSG-SSD的复合绝缘子憎水性等级智能识别方法。首先，检测模型以SSD算法为基准，采用轻量级MobileNetV2作为主干网络，在提升模型检测速度的同时实现网络的轻量化;其次，为增强对水迹特征的提取能力，构建高分辨率特征融合模块Sim-HRFPN，在特征融合的同时保留高分辨率的特征，以弥补因轻量化造成的精度损失;最后，为进一步提高模型的计算效率，将GhostConv替换额外预测特征层的传统卷积，在保持模型高性能的同时，减轻了计算负担。实验结果表明，相较于SSD，MSG-SSD的检测速度和检测精度分别提高48.17%和4.89%，计算量和参数量分别减少97.63%和82.99%。由此可知，改进模型不仅能精准识别和快速定位复合绝缘子的憎水性等级，而且满足边缘巡检设备轻量化部署的需求，为电力系统中复合绝缘子运行状态的智能检测提供了一种行之有效的方法。

关键词：复合绝缘子憎水性检测智能识别 SSD算法轻量化特征融合

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三相变频器回路串联故障电弧检测方法研究

电子测量与仪器学报 2025年

作者：高洪鑫王坤远王智勇蔡佳成辽宁工程技术大学电气与控制工程学院

串联故障电弧是引发电气火灾的主要因素之一，针对未知工况条件下串联故障电弧难以准确检测的问题，提出了一种基于实时训练更新核极限学习机（KELM）预测模型的串联故障电弧检测方法。首先，利用三相电动机和变频器负载开展了不同电源... 详细信息

串联故障电弧是引发电气火灾的主要因素之一，针对未知工况条件下串联故障电弧难以准确检测的问题，提出了一种基于实时训练更新核极限学习机（KELM）预测模型的串联故障电弧检测方法。首先，利用三相电动机和变频器负载开展了不同电源谐波、变频器载波频率、变频器运行频率和电流等级条件下的串联故障电弧实验；其次，利用奇异值分解滤波、改进一次指数平滑滤波依次对电流信号进行降噪处理；再次，利用前两个周波电流信号训练更新KELM预测模型，并计算预测模型对下一个周波电流信号的预测残差，然后利用预测残差绝对值构建矩阵，结合非负矩阵分解将残差矩阵降维成一维向量，并利用一维向量的最大值作为故障特征，结合固定阈值实现串联故障电弧检测；最后，测试了提出方法在未知工况条件下的串联故障电弧检测性能和抗噪性能。结果表明：提出方法可以有效检测出未知电源谐波、变频器载波频率、变频器运行频率和电流等级四类未知工况条件下的串联故障电弧，且具有较强的抗噪能力。

关键词：串联故障电弧核极限学习机奇异值分解滤波改进一次指数平滑滤波预测残差非负矩阵分解

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轨迹表示学习方法研究综述

计算机科学与探索 2025年

作者：孟祥福孙硕男张霄雁冷强奎方金凤辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

全球定位系统（GPS）、全球移动通信系统（GSM）的快速发展以及移动设备的普遍应用，产生了大量的轨迹数据。目前的轨迹数据处理方法通常以定长的向量形式输入到模型，因此如何将变长的轨迹数据转换成定长低维的嵌入向量十分重要。轨迹... 详细信息

全球定位系统（GPS）、全球移动通信系统（GSM）的快速发展以及移动设备的普遍应用，产生了大量的轨迹数据。目前的轨迹数据处理方法通常以定长的向量形式输入到模型，因此如何将变长的轨迹数据转换成定长低维的嵌入向量十分重要。轨迹表示学习旨在将轨迹数据转换为更具表达力和可解释性的表示形式。本文对轨迹表示学习的研究现状、方法及应用进行了全面综述。首先，分类介绍了轨迹表示学习的关键技术，总结了现有轨迹公开数据集。然后，将轨迹表示学习方法按照不同的下游任务进行分类，重点综述了轨迹表示学习方法在轨迹相似性计算、相似轨迹搜索、轨迹聚类、轨迹预测等领域的原理、优缺点和应用，并分别分析了每一类任务中具有代表性的模型结构和原理，及各类任务中不同方法的特点和优势。最后，分析了当前轨迹表示学习所面临的挑战，探讨了如何解决轨迹表示学习中的数据稀疏性、多模态以及模型优化与隐私保护等问题，并提出了具体的研究思路和方法。

关键词：轨迹表示学习轨迹数据挖掘轨迹相似性计算相似轨迹搜索轨迹聚类轨迹预测

蜉蝣优化双通道网络在齿轮箱故障诊断中的应用

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西安交通大学学报 2025年

作者：于宁魏沉潜田立勇赵建军于晓涵辽宁工程技术大学机械工程学院

为了有效提取齿轮箱中齿轮和滚动轴承的故障信号特征，并克服深度学习模型超参数选取依赖人工经验的局限性，提高故障诊断的准确性和稳定性，本文提出了一种基于蜉蝣算法（Mayfly Algorithm， MA）优化的双通道神经网络故障诊断模型。... 详细信息

为了有效提取齿轮箱中齿轮和滚动轴承的故障信号特征，并克服深度学习模型超参数选取依赖人工经验的局限性，提高故障诊断的准确性和稳定性，本文提出了一种基于蜉蝣算法（Mayfly Algorithm， MA）优化的双通道神经网络故障诊断模型。模型采用一维时序输入的门控循环单元（GRU）和二维图像输入的卷积神经网络（CNN）构建双通道并行架构，并引入自适应批标准化（AdaBN）算法。利用MA的全局优化能力，以CNN-GRU的诊断精度为优化目标，自适应调整模型超参数。同时，将所提方法与粒子群算法（PSO）和遗传算法（GA）进行了对比验证，以评估其在模型参数优化方面的有效性。基于东南大学齿轮箱数据集和凯斯西储大学轴承数据集的实验结果表明，该方法能够有效提取振动信号特征，其故障识别精度与稳定性均优于典型深度学习模型，并展现出较强的鲁棒性。在稳态工况下，优化后的CNN-GRU模型在各数据集上的识别精度显著提高；在噪声工况下，MA优化的CNN-GRU模型表现出优异的抗噪性；在变负载工况下，结合AdaBN算法的MA-CNN-GRU模型实现了最高的平均识别精度。综上所述，所提方法能够高效、准确地检测齿轮箱故障，为机械设备的维护和稳定运行提供了重要的参考价值。

关键词：故障诊断齿轮箱门控循环单元卷积神经网络蜉蝣算法

LiFePO4电极表面织构化设计与表面润湿性研究

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表面技术 2025年

作者：于凯王守仁王英姿济南大学机械工程学院济南大学材料科学与工程学院

目的为提高锂离子电池电极表面的润湿性，改善锂离子扩散动力学，进一步探究织构对电极表面润湿性的影响规律。方法通过超快脉冲激光技术在LiFePO4电极表面制备沟槽织构，借助扫描电子显微镜、非接触式三维光学轮廓仪、接触角测量仪、X... 详细信息

目的为提高锂离子电池电极表面的润湿性，改善锂离子扩散动力学，进一步探究织构对电极表面润湿性的影响规律。方法通过超快脉冲激光技术在LiFePO4电极表面制备沟槽织构，借助扫描电子显微镜、非接触式三维光学轮廓仪、接触角测量仪、X射线光电子能谱等测试手段，系统研究了织构对电极表面形貌和润湿性的影响。此外，使用电池测试系统和恒电位仪评估了锂离子电池放电性能和锂离子扩散动力学。结果织构电极表面的润湿性得到了显著改善，接触角降低至7.1°，润湿时间缩短至6s，扩散面积增加至26.52mm2，润湿过程表现出各向异性。仿真结果证明电解液在织构电极表面处于Wenzel润湿状态，并且拟合得到的接触角方程能较好解释接触角的变化趋势。织构化电池在0.5C下的容量保持率从58.4%提高到99.4%，显示出最大的锂离子扩散系数(2.67×10-13cm2s-1)。结论织构对电极表面润湿性的改善具有显著效果，并且接触角与织构深径比成负相关；激光烧蚀增加了电极的表面能，而C═O是提高电极表面亲液性的关键因素；电极材料的进一步润湿改善了锂离子扩散动力学，提高了锂离子电池放电性能，为制备高性能的锂离子电池提供了一定指导。

关键词：表面织构锂离子电池润湿性磷酸铁锂超快脉冲激光刻蚀形貌接触角

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双沟槽SiC MOSFET总剂量效应研究

物理学报 2025年

作者：朱文璐郭红霞李洋帆马武英张凤祁白如雪钟向丽李济芳曹彦辉琚安安湘潭大学材料科学与工程学院西北核技术研究所

本文对第四代双沟槽型碳化硅场效应晶体管开展了不同栅极偏置电压下的60Co-γ辐照试验，并在辐照后进行了室温退火试验。实验结果表明辐照后器件的阈值电压负向漂移，且在正向栅极偏压下电学性能退化尤为明显。通过分析器件的1/f噪声特... 详细信息

本文对第四代双沟槽型碳化硅场效应晶体管开展了不同栅极偏置电压下的60Co-γ辐照试验，并在辐照后进行了室温退火试验。实验结果表明辐照后器件的阈值电压负向漂移，且在正向栅极偏压下电学性能退化尤为明显。通过分析器件的1/f噪声特性发现，在不同栅极偏置条件下辐照后器件的漏极电流噪声归一化功率谱密度升高了4～9个数量级，这表明辐照后器件内部缺陷密度显著增加。对辐照后器件进行了24、48和168小时的室温退火实验，退火后器件阈值电压有所升高，表明器件的电学性能在室温下可以部分恢复，主要因为辐照产生的浅氧化物陷阱电荷在室温下退火，而深氧化物陷阱电荷和界面陷阱电荷在室温难以恢复。结合TCAD仿真模拟进一步分析器件总剂量效应微观机制，结果表明辐照在氧化层中诱生的大量氧化物陷阱电荷造成栅极氧化层中靠近沟道一侧的电场强度增大，导致器件的阈值电压负向漂移，影响器件性能。

关键词：双沟槽碳化硅低频噪声总剂量效应