四川
中國測試·編委領航
2026年編委成果展示
導言
在材料測試中，一處晶格缺陷、一個微弱衍射峰、一抹隱匿的拉曼振動——這些細微信號，往往決定著材料性能的“生死”。但傳統人工判讀如同大海撈針，效率低、易遺漏。
本期《編委領航》解讀翟天佑教授團隊發表于《中國測試》2026年第3期的前沿綜述：從深度學習輔助顯微圖像分析，到XRD智能物相識別、光譜自動化解析，一幅AI驅動材料測試智能化變革的圖景正徐徐展開。
為材料測試裝上“智慧之眼”
人工智能驅動微觀表征與圖譜解析跨越式升級
《中國測試》編委
——翟天佑教授
翟天佑，男，華中科技大學材料科學與工程學院教授、院長，主要從事二維光電子材料與器件研究，已發表SCI論文500余篇，引用5.4萬余次，H指數132，其中以第一/通訊作者在 Nat Mater, Nat Nanotech, Nat Electron, Nat Sensors, Adv Mater等期刊上發表論文300余篇。入選中國化學會會士、英國皇家化學會會士和全球高被引學者名錄，是國家杰出青年科學基金項目、國家特殊支持計劃科技創新領軍人才、國家海外高層次青年人才等資助對象，以第一完成人曾獲2025年度中國材料研究學會科學技術獎一等獎、2024年度湖北省青年科技創新獎、2023年度湖北省自然科學獎一等獎、2022年度中國半導體十大研究進展等獎勵。兼任中國化學會理事、中國化學會青年化學工作者委員會副主任、中國硅酸鹽學會青年工作委員會副主任、湖北省硅酸鹽學會副理事長等。擔任《InfoMat》和《InfoScience》副主編、《中國測試》等期刊編委。
人工智能在材料測試中的應用及其案例分析
成果發表于《中國測試》2026第3期
摘要：空冷電池熱管理系統（BTMS）因其成本低廉和高穩定性，廣泛應用于經濟型電動汽車。然而，這些系統存在溫升大、電池組內溫差大和能耗高等缺點，需要進行優化。該文首先通過內阻測試實驗和溫升實驗測試某18650動力電池的熱特性，并基于實驗數據建立發熱模型。然后，通過計算流體力學仿真對J型電池包的空冷BTMS進行優化。優化后的系統采用基于兩個閥門開關時間和頻率的動態控制策略，以增強散熱性能并改善電池組的熱管理。研究結果表明，優化后的BTMS和切換控制策略散熱性能改善顯著。在最大放電倍率下，動態切換控制策略使BTMS的最高溫度下降3.42 K，最高溫差下降6.44 K，風機功耗減少15.23 W。該系統可為在不同放電倍率下電動汽車的有效熱管理提供一定的參考。
關鍵詞：電池熱管理; 熱特性測試; 電熱耦合; 動態控制策略
從“人工判讀”到“智能識別”，從“經驗依賴”到“模型驅動”，材料測試技術的每一次進化，都是向更高效率、更高精度、更強自動化邁進的堅實一步。這篇發表于《中國測試》的綜述，不僅系統回答了“AI能為材料測試做什么”這一核心問題，更通過豐富的案例展示了深度學習在缺陷識別、晶粒分析、高速成像、XRD物相判定、光譜信號處理等關鍵環節的實際應用路徑，為材料測試領域的智能化轉型提供了清晰的路線圖。
《中國測試》將持續關注并報道測試技術與人工智能、材料科學等前沿領域交叉融合的創新成果，推動我國材料測試技術向智能化、高通量、高精度方向不斷邁進。
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