四川
中国测试·编委领航
2026年编委成果展示
导言
在材料测试中，一处晶格缺陷、一个微弱衍射峰、一抹隐匿的拉曼振动——这些细微信号，往往决定着材料性能的“生死”。但传统人工判读如同大海捞针，效率低、易遗漏。
本期《编委领航》解读翟天佑教授团队发表于《中国测试》2026年第3期的前沿综述：从深度学习辅助显微图像分析，到XRD智能物相识别、光谱自动化解析，一幅AI驱动材料测试智能化变革的图景正徐徐展开。
为材料测试装上“智慧之眼”
人工智能驱动微观表征与图谱解析跨越式升级
《中国测试》编委
——翟天佑教授
翟天佑，男，华中科技大学材料科学与工程学院教授、院长，主要从事二维光电子材料与器件研究，已发表SCI论文500余篇，引用5.4万余次，H指数132，其中以第一/通讯作者在 Nat Mater, Nat Nanotech, Nat Electron, Nat Sensors, Adv Mater等期刊上发表论文300余篇。入选中国化学会会士、英国皇家化学会会士和全球高被引学者名录，是国家杰出青年科学基金项目、国家特殊支持计划科技创新领军人才、国家海外高层次青年人才等资助对象，以第一完成人曾获2025年度中国材料研究学会科学技术奖一等奖、2024年度湖北省青年科技创新奖、2023年度湖北省自然科学奖一等奖、2022年度中国半导体十大研究进展等奖励。兼任中国化学会理事、中国化学会青年化学工作者委员会副主任、中国硅酸盐学会青年工作委员会副主任、湖北省硅酸盐学会副理事长等。担任《InfoMat》和《InfoScience》副主编、《中国测试》等期刊编委。
人工智能在材料测试中的应用及其案例分析
成果发表于《中国测试》2026第3期
摘要：空冷电池热管理系统（BTMS）因其成本低廉和高稳定性，广泛应用于经济型电动汽车。然而，这些系统存在温升大、电池组内温差大和能耗高等缺点，需要进行优化。该文首先通过内阻测试实验和温升实验测试某18650动力电池的热特性，并基于实验数据建立发热模型。然后，通过计算流体力学仿真对J型电池包的空冷BTMS进行优化。优化后的系统采用基于两个阀门开关时间和频率的动态控制策略，以增强散热性能并改善电池组的热管理。研究结果表明，优化后的BTMS和切换控制策略散热性能改善显著。在最大放电倍率下，动态切换控制策略使BTMS的最高温度下降3.42 K，最高温差下降6.44 K，风机功耗减少15.23 W。该系统可为在不同放电倍率下电动汽车的有效热管理提供一定的参考。
关键词：电池热管理; 热特性测试; 电热耦合; 动态控制策略
从“人工判读”到“智能识别”，从“经验依赖”到“模型驱动”，材料测试技术的每一次进化，都是向更高效率、更高精度、更强自动化迈进的坚实一步。这篇发表于《中国测试》的综述，不仅系统回答了“AI能为材料测试做什么”这一核心问题，更通过丰富的案例展示了深度学习在缺陷识别、晶粒分析、高速成像、XRD物相判定、光谱信号处理等关键环节的实际应用路径，为材料测试领域的智能化转型提供了清晰的路线图。
《中国测试》将持续关注并报道测试技术与人工智能、材料科学等前沿领域交叉融合的创新成果，推动我国材料测试技术向智能化、高通量、高精度方向不断迈进。
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