摘要：超疏水材料以其出色的防渗透性和自清洁特性，为油水分离和污染物吸附等领域提供了新的解决方案。但在实际应用中，超疏水材料在疏水性、稳定性和经济性等方面仍面临诸多挑战。本研究简述了超疏水表面的原理，回顾了石墨烯基超疏水材料的特性及其在油水分离、污染物吸附等领域的应用现状，详细介绍了超疏水材料制备技术的最新研究进展，涵盖了层层自组装法、刻蚀法、涂覆法和沉积法等，并重点分析了不同宏观结构对材料油水分离性能的影响。分析表明，未来研究应着力于优化材料结构设计以提高疏水性能，开发低成本规模化制备工艺，同时增强材料的环境稳定性，旨在推动石墨烯基超疏水材料在油污处理领域的更深层次应用，为生态环境保护和可持续发展提供理论支持和技术指导。

摘要：NbTi、Nb3Sn、MgB2、Bi系超导材料的结构复杂，金属间、金属与粉体间及芯丝间的协调变形均匀性决定了线材加工质量和力学性能。线材和模具结构、加工工艺、变形条件是影响其协调变形行为的重要因素，基于有限元数值模拟方法，分析和评估多种因素下超导线材的协调变形行为是一种重要工程手段，能够较为准确和直观地分析多层、多芯复合结构超导线材成形过程协调流变行为及复合相间及其界面处的应力/应变分配。本综述旨在概述超导线材成形过程有限元模拟的研究进展，归纳总结了超导线材成形有限元模型构建、本构模型选择及边界条件设置等。同时论述了变形参数、模具结构和加工工艺对协调变形行为影响机制及多尺度分析最新研究进展。

摘要: 随着制造业向智能化转型, 成形过程作为塑性工程领域的核心环节, 面临着工艺优化难、质量预测精度低、生产效率提升瓶颈等挑战。人工智能(AI) 技术凭借其强大的数据处理与建模能力, 为解决成形过程中的复杂问题提供了新路径。以“成形过程数据+AI” 为核心, 系统梳理人工智能技术在制造领域的应用逻辑与实践成果。首先, 从控制论视角解析人工智能三大学派在制造业的作用, 重点阐述行为主义学派(控制论) 在制造过程参数调控中的应用; 其次, 探讨数字孪生系统如何为AI 提供结构化、高时效性的数据支撑, 构建数字孪生技术牵引复杂系统集成; 再次, 深入分析机器学习算法(如K-means 聚类、神经网络) 在成形工艺寻优与质量预测中的具体应用; 最后, 针对通用大语言模型(LLM) 在制造业的局限性, 提出基于知识图谱(KG) 与检索增强生成(RAG) 的锻造领域垂直大模型构建方案, 为成形工艺智能化升级提供理论参考与实践路径。

摘要: 金属塑性成形技术在现代制造业中至关重要, 但传统方法在材料本构描述、工艺缺陷预测、质量优化及装备管控等方面面临精度低、效率差和适应性弱的挑战。近年来, 人工智能(AI) 技术的兴起为这些问题提供了创新解决方案, 推动了该领域向智能化转型。系统归纳了AI 技术在金属塑性成形中的应用进展, 具体从材料、工艺和装备3 个方面进行阐述。在材料本构方面, 传统唯象模型的局限性被数据驱动方法克服, 人工神经网络(ANN) 提升了单一路径下的预测精度, 循环神经网络(RNN) 模拟复杂加载路径的历史依赖, 机器学习(ML) 代理模型加速微观组织动态演变预测, 物理感知神经网络(PINN) 与跨尺度代理模型确保热力学一致性, 实现高效多尺度耦合仿真。在成形工艺中, AI 通过深度学习(DL) 预测宏观缺陷如起皱、回弹和微观损伤, 耦合物理驱动提升鲁棒性; 智能优化策略如强化学习实现厚度、板形与工艺参数的闭环控制,提高产品质量与效率。在智能装备管控中, 深度学习故障诊断方法在变工况和小样本下表现出色, 结合迁移学习增强泛化;剩余寿命预测与液压伺服、振动抑制的智能控制框架, 支持预测性维护与自主决策。总体而言, AI 显著降低了金属成形技术开发成本, 明显提升了预测准确率, 并在工业场景中验证了可行性。尽管面临可解释性与泛化挑战, 未来通过机理-数据融合、小样本学习和数字孪生, 将有效赋能金属塑性成形高质量发展。

摘要：当前全球制冷需求急剧上升，传统蒸汽压缩制冷技术的温室气体泄漏和低制冷能效导致严峻环境问题。在此背景下，零温室效应且高能效的固态制冷技术成为研究热点，其中弹热制冷易实现显著绝热温度变化，是最具潜力替代传统蒸汽压缩制冷的技术之一。目前,弹热材料研究主要集中于形状记忆合金，包括Ni-Ti 基、Cu 基、Fe 基和Heusler 型形状记忆合金等。然而,各类弹热合金材料普遍存在相变潜热、循环稳定性、工作温区与制冷效率相互制约的问题。在各类弹热合金中，对Ni-Ti 基合金研究最为系统深入。该合金室温下可实现17—24 K 的绝热温度变化，通过元素掺杂、晶粒细化、增材制造等手段可优化弹热性能，是最接近商用化的弹热制冷材料，但其面临循环稳定性较差、工作温区窄等挑战。未来对于弹热材料的研究可着重多个方向：通过对Ni-Ti 基合金高熵化，提升强度与宽温域性能，结合增材制造实现复杂结构的近净成形，平衡各项性能指标；借助原位表征技术揭示马氏体相变过程中的缺陷演化规律，建立疲劳寿命与晶格参数的定量关系；拓展梯度结构合金等前沿方向。

摘要：激光武器是利用高亮度强激光束摧毁目标的高技术武器，具有精度高、破坏性大、抗干扰能力强等优势，目前各国都重视其研究，因此展开对激光武器的防护工作成为科研人员的重点研究方向。本文介绍了激光武器的组成、工作原理、与材料相互作用机理和破坏形式，对激光防护材料与防护机制进行总结，归纳了激光防护材料种类和研究现状，阐述了金属材料、树脂材料和陶瓷材料等对激光防护的积极作用。归纳了高反射率材料和耐烧蚀材料在激光防护涂层中的研究进展。最后指出目前激光防护技术仍具有一定的局限性，尤其对高反射涂层的研究相对较少，对后续激光防护材料的研究方向进行了预测和展望。

摘要：碳是元素周期表中最多样化的元素之一，具有极轻的原子质量，可以形成极强的共价键， 并能以多种杂化方式成键形成结构丰富的碳网络。由碳元素组成的炭材料展现出优异的力、热、光、电等属性，在传感器、导电、导热、超轻力学等领域具有非凡的应用前景。本文系统梳理纳米炭材料的结构、制备策略及器件性能优化进展，主要讨论了不同维度的纳米炭材料的关键合成方法与最新进展，并基于纳米炭材料的发展现状与挑战进行了展望。

摘要：石油泄露对环境的破坏严重威胁了地球的生态系统，轻质多孔的石墨烯气凝胶（GA）在回收石油方面有着广阔的应用前景，提高GA 的吸油效率是一项颇具挑战的工作。本工作通过水热法结合乙二胺化学还原制备了GA 材料，并采用内部原位生长碳纳米管的策略来进行结构优化，最后利用十八胺表面修饰进一步提升材料的吸油性能。对得到的GA材料的制备工艺、化学成分、微观形貌、物相构成、吸油特性等进行研究。结果显示：氧化石墨烯的浓度和乙二胺的用量对GA 的成型性有显著影响，经过结构优化和表面修饰的GA 吸油性能得到明显提升，制备的改性三维石墨烯具有良好的吸油能力，吸附量可达98.2 g·g-1，吸附通量为9.98×104 L·m-2·h-1。本工作的研究成果将对今后开发高性能三维石墨烯吸油材料具有良好的技术参考。

摘要: 三维晶格超材料凭借其跨尺度的可设计性,突破了传统材料的力学性能极限,在航空航天、生物医疗等领域的轻量化与能量吸收应用中展现出巨大潜力。然而,该材料的动态载荷响应机制尚不明确,且增材制造过程中产生的几何缺陷与材料异质性导致显著性能偏差,严重制约了其工程化应用进程。本文系统综述了近年来三维晶格超材料在力学性能优化方面的研究进展,重点探讨了分层、梯度与无序3 类跨尺度设计策略的强化机理,分析了增材制造缺陷对性能的影响规律,并探讨了融合多尺度建模与智能算法的协同优化框架。已有研究证实,协同应用上述策略可显著提升能量吸收效率与动态稳定性,为抗冲击防护结构与骨组织工程支架提供了有广阔前景的解决方案。当前研究仍面临多材料增材制造工艺兼容性不足、极端复杂载荷环境下耦合行为解析困难等瓶颈。未来需通过材料体系创新与制造工艺协同优化,构建“设计-制造-性能”闭环优化体系,推动高性能三维晶格结构的工程应用。

摘要：硅基气凝胶因其出色的多孔性、低密度和良好的热绝缘性能而备受关注。然而，传统的硅基气凝胶合成方法常常昂贵且复杂，限制了其广泛应用的可能性。近年来，研究人员一直致力于开发低成本的硅基气凝胶制备方法。主要论述了硅基气凝胶的低成本制备研究进展，包括廉价硅源的选择、低成本干燥方式、溶剂体系以及低成本硅基复合材料研发等，强调了选择廉价原材料和采用高效的制备工艺以实现低成本生产的重要性，并对低成本硅基气凝胶材料研究进行了展望。