沈阳工业大学学报

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    基于LiDAR的目标检测算法与应用研究综述
    邓堡元, 曹天翔, 李育浩, 彭子怡, 廖怡晗, 陈永灿, 程亮, 何赟泽
    2026, 48(2): 1-20. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.02.01
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    【目的】环境感知是无人驾驶技术中的核心任务之一,高精度目标检测对于保障自动驾驶系统的安全性与稳定性具有重要意义。近年来,激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)作为三维环境感知的关键传感器,凭借不受光照条件影响、测距精度高等优势,在无人驾驶领域得到了广泛应用。【方法】本文首先回顾了传统基于相机的目标检测方法,并分析了其在复杂环境条件下的局限性;随后系统介绍了LiDAR的发展历程、工作原理、主要类型及关键参数,并对基于点云表示、体素表示以及多传感器融合策略的目标检测方法进行了综述。针对不同方法的网络结构特点、性能优势及面临的挑战进行了对比分析,并结合KITTI检测集的实验结果对相关算法进行了量化性能评估。此外,本文还介绍了基于鸟瞰图(bird's eye view,BEV)视角的感知框架及多传感器融合的发展趋势,分析了现有算法在检测精度、实时性和环境适应性之间的权衡关系。【结果】总结了LiDAR目标检测方法的主要优势,并针对点云数据稀疏性、计算开销较大以及多模态融合复杂性等关键瓶颈问题,提出了未来研究的重点方向。【结论】持续优化算法与硬件,可提升复杂场景下LiDAR目标检测的精度、鲁棒性与实用性。
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    输电线路锈蚀缺陷无人机自主飞行巡检方法
    吴新桥, 金石
    2026, 48(2): 21-28. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.02.02
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    【目的】架空高压输电线路作为电力系统的重要组成部分,长期暴露于自然环境中,其金属部件易发生锈蚀,严重威胁电网的安全与稳定运行。传统人工巡检受制于高空作业的危险性和复杂性,难以实现全面、精准的缺陷检测。现有基于无人机的巡检方法虽在效率上有所提升,但在三维空间信息获取、路径规划精度和锈蚀识别准确性方面仍存在不足。本文旨在提出一种融合激光三维建模与支持向量机(SVM)的无人机自主巡检方法,以提升输电线路锈蚀检测的精度和效率,为电力系统智能运维提供技术支撑。【方法】采用多技术融合策略实现输电线路锈蚀的精准检测。利用激光三维扫描仪对输电线路及其周边环境进行扫描,并基于核密度估计函数处理点云数据,构建高精度三维模型。在无人机飞行控制方面,引入高度比参数识别障碍物,结合图像处理与声呐反馈实现恒定高度飞行,并基于边界框分析动态调整航向角,确保路径的安全性与高效性。在锈蚀识别环节,采用SVM模型对预处理图像进行特征提取与分类,通过数据规范化与分类超平面优化提高识别精度。实验中利用高分辨率摄像机(4 096像素×3 072像素)采集输电线路图像,共获得1 201张样本图像,并按7∶3比例划分为训练集和测试集以验证方法的有效性。【结果】实验结果表明,本文方法在路径规划和缺陷识别方面均具有显著优势。无人机能够精准避开随机障碍物,生成最优巡检路径,安全性与效率均优于对比方法。在缺陷识别方面,基于SVM模型在360张测试图像中的识别率稳定保持在95％以上,显著优于强化学习方法和深度残差网络方法,并在不同面积锈蚀缺陷的检测中表现出良好的适应性与稳定性。通过帧率(FPS)评价表明,该方法具备优良的实时检测性能,能够满足大规模输电线路巡检需求。可视化结果显示,该方法能够准确标记锈蚀区域,有效减少误检与漏检。【结论】所提出的输电线路锈蚀无人机自主巡检方法,融合激光三维建模、智能路径规划与优化的SVM模型,在路径规划精度、缺陷识别率及实时性方面均表现优异。实验验证了该方法在提高巡检效率、准确性和安全性方面的工程应用价值。未来研究将进一步提升算法在复杂环境下的适应性,并拓展其在其他电力设备缺陷检测中的应用。
  • 人工智能
    基于Mamba多目标识别网络的光伏运维机器人引导控制系统
    王雪燕, 蒋丰庚, 田梁玉, 兰海, 洪奕添
    2026, 48(2): 29-36. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.02.03
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    【目的】在全球积极推动清洁能源转型的大背景下,光伏发电作为一种可持续绿色能源,在能源结构中的地位日益重要。然而,光伏面板在长期户外运行过程中,易受自然环境因素的影响,如强风、沙尘、降雨与鸟类活动等,致使光伏面板出现破损、污渍等问题,极大地降低了光伏发电效率与系统稳定性。传统依赖人工的运维方式,不仅耗费大量人力、物力和时间成本,且在复杂地形和恶劣天气条件下难以确保运维工作的及时性与有效性,因此,研发高效智能的光伏面板运维技术势在必行。【方法】本文提出了一种创新性光伏面板运维方案,融合基于Mamba模块的高效目标识别网络与改进粒子群算法的路径规划策略,驱动光伏运维机器人实现智能化作业。在目标识别环节,Mamba模块应用于构建目标检测网络,凭借其独特的架构优势,能够精准地捕捉光伏面板上的细微破损纹理与污渍痕迹,完成对异常面板的快速识别。同时,引入多尺度检测策略,通过在不同尺度下对图像特征进行提取与融合,有效克服了小目标特征易丢失、面板间遮挡造成信息缺失等问题,显著提升了检测精度与速度,满足了光伏运维实时性要求。在路径规划方面,对传统粒子群算法进行优化改进,引入了自适应惯性权重更新策略,该策略依据目标识别网络所反馈的检测与定位结果,实时动态调整粒子搜索行为,使得粒子能够快速收敛至全局最优解,从而为运维机器人规划出最短、最有效的维护路径,避免了无效路径与重复作业,有效提高了运维效率。【结果】仿真实验与实际项目测试验证结果表明,本文方法在检测精度与路径规划效果方面取得了显著成果。在检测精度方面,对各类破损和污渍面板的平均检测精度明显高于传统检测算法;在路径规划效果方面,相比传统算法,本文方法大幅提升了光伏运维机器人的工作效能,为光伏面板的智能化、高效化运维提供了可靠的技术支撑与实践范例。【结论】本文方法检测精度和速度表现出色,有效提高了光伏运维机器人的工作效率,为光伏面板运维提供了切实可行的创新方案,具有较高的应用价值和推广前景。
  • 人工智能
    智能变电站四足巡检机器人狭窄通道路径规划
    李颖, 王维权, 朱宇翔, 张良, 张宏
    2026, 48(2): 37-43. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.02.04
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    【目的】智能变电站内部环境复杂,狭窄通道形状各异、尺寸不一,狭窄通道的复杂性和不确定性使机器人在通过时需要频繁调整位姿,增加了路径规划的难度。为此,本文提出一种智能变电站四足巡检机器人狭窄通道路径规划方法。【方法】利用四足巡检机器人内部的传感器对自身状态进行估计,并结合外部传感器实现对周边环境的感知和定位。通过概率定位原理模型,结合激光雷达观测结果和里程预测结果获取机器人在智能变电站内的位姿估计值。根据估计出的机器人位姿结果,将地图的建立问题转化为地图的极大似然估计问题,利用SLAM技术处理数据并估计机器人位姿、构建栅格地图及更新栅格状态。在完成栅格地图建立后,采用概率路标算法规划巡检路径,将高斯采样器作为路标点采样工具,在栅格地图中随机选择一个点,并沿着一个随机方向采集一个与该点相距的点。若采集点位于空白栅格,则将其视为采集到的路标点。利用高斯采样器采集大量样本点,这些样本点分布在障碍物的周围。本文通过学习过程确定环境内障碍物的数量以及轮廓,确定起点和终点,设定采样节点数量和概率路标集合。根据起点和终点对概率路标集合进行初始化,并对栅格地图空间实施采样,生成新的采样点。根据概率路标算法获取规划的巡检路径点集,设定起点和终点,建立路径优化点集。将路径起点作为测试点,逐一对路径上的路标点集进行测试。若测试点与某点无法连接,则认定该点为转折点,将其存放在优化点集中,并将该路标点作为新的测试点,逐个向后测试,直至测试至终点。完成所有测试后,将优化点集中的路标点逐个连接,形成完整的四足巡检机器人巡检规划路径,从而减少机器人在巡检过程中的位姿方向转换,确保在不碰撞障碍物的前提下完成巡检。【结果】实验结果表明,采用该方法进行变电站狭窄通道路径规划时,取样节点数量少于52个、路径成本均值在87 m以下。【结论】验证本文方法具有较好的规划效果和优越的性能。
    • 电气工程
  • 电气工程
    寒冷区域新型储能发展综述
    刘润东, 王睿, 孙秋野
    2026, 48(2): 44-56. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.02.05
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    【目的】在全球能源转型和“双碳”目标背景下,寒冷区域由于低温、降雪与冻土等自然条件导致能源需求大幅增长,储能系统效率、寿命及运行安全性受到影响。发展适应寒冷区域的新型储能技术,亟须构建全服役周期综合效能评价体系,支撑产业化推广与绿色能源利用。研究旨在构建评价框架与技术比较,推动不同储能路径的合理布局,满足区域能源安全与可持续发展需求。【方法】研究聚焦电化学、机械、热与氢储能四大类型,围绕经济性、技术性、安全可靠性、环境友好性及生命周期能量效益5个评价指标进行系统梳理。经济性方面采用总资本成本与平均化成本分析,并引入低温修正系数;技术性方面分析低温适应性、能效表现与循环寿命;安全可靠性方面结合故障诊断方法构建多维度安全分级体系;环境友好性方面涵盖原材料获取、生产制造与电站建设的全链条;生命周期能量效益则通过能源投资回报率(EROI)与能源投入回报率(ESOI)指标衡量能量投入产出效率。通过横向比较与纵向归纳,揭示寒冷环境对各类储能技术性能与成本的差异化影响。【结果】研究结果表明,低温条件下锂离子电池寿命与安全性降低,液流电池寿命长且循环稳定性高,但电化学储能存在热失控风险。压缩空气储能在长时供能与成本可控性方面优势突出且生命周期能量效益高于电化学储能,但受地质条件限制;飞轮储能响应速度快但低温下制造与维护成本高。热储能系统中显热与化学储热在寒冷地区展现出季节性调节潜力。氢储能则凭借高比能量和多能耦合特性,在跨季节调峰和微电网应用中展现独特价值,但面临高压泄漏与氢脆问题。【结论】未来应加大低温适应性改造与温控补贴力度,推动建设多能互补储能调度中心,提升系统整体韧性,并制定覆盖建设、运行和回收全周期的寒冷区域储能标准体系,以保障经济性与安全性的统一,促进储能产业在寒冷地区的健康发展。
  • 电气工程
    高维稀疏电力负荷数据无监督挖掘算法
    丁业豪, 杨月, 马保全
    2026, 48(2): 57-64. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.02.06
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    【目的】在电力系统中,负荷数据分析对电网调度、规划和管理至关重要。然而,随着电力系统的复杂化与智能化程度的加深,电力负荷数据呈现高维度、稀疏性等特点,导致传统数据分析方法在处理效率和捕捉负荷变化内在信息方面面临较大挑战。本文提出一种高效无监督数据挖掘算法,旨在提升高维稀疏电力负荷数据的处理效率与信息提取能力。【方法】首先,采用基于信息熵的特征排序法确定特征重要度。通过计算互信息、开展中心化、标准化处理等完成数据初始化,选择互信息最大的特征扩充特征集合,通过计算相关信息熵筛选特征子集,以支持向量机(SVM)分类器为基准模型优化子集筛选过程,引入改进粒子群算法进行特征二次选择,同时借助SVM分类器完成特征初步筛选。然后,引入主成分分析(PCA)实施降维。对样本矩阵进行中心化处理,构建协方差矩阵,获取特征值与特征向量,选择特征向量构建新的矩阵以实现降维。最后,引入基于无监督学习的自编码网络开展数据无监督挖掘。编码阶段将输入数据转化为特征表示,解码阶段完成数据恢复,通过设定数据、执行聚类操作、筛选数据点、开展数据均衡处理、获取训练模型分类界面等步骤,实现隐藏特征提取与网络调节。【结果】本文算法在整个测试过程中兰德指数一直大于0.60,呈现较高的聚类准确性。在60次迭代实验中,最大内存开销占比约为8.3％,表明本文算法的计算资源利用率较高。与其他传统算法相比,本文算法在处理高维稀疏电力负荷数据时,能够表现出更高的处理效率和更优的挖掘效果。【结论】无监督挖掘算法在高维稀疏电力负荷数据分析中表现优异,本文算法通过特征选择与降维处理减少计算量,并借助自编码网络挖掘非线性特征,显著提升了数据挖掘的准确性与效率,具有很强的适用性与可行性。本文算法的创新之处在于,融合信息熵特征排序、支持向量机、改进粒子群、主成分分析与自编码网络等多种方法,从特征处理到数据挖掘形成完整体系,既能有效应对高维稀疏电力负荷数据的挖掘难题,又为电力系统负荷数据分析提供了新的有效手段,因而对推动电力系统智能化发展具有重要意义。
  • 电气工程
    基于磁场方向角的干式空心电抗器匝间短路故障检测方法
    史金鹏, 张艳丽, 谢齐家, 邹婧怡, 刘瑜琛
    2026, 48(2): 65-77. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.02.07
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    【目的】干式空心电抗器(dry-type air-core reactor,DAR)在运行中易发生匝间短路故障,该类故障具有隐蔽性强、难以实时察觉的特点,对电网的安全稳定运行构成严重威胁。工程中广泛采用的基于磁感应强度幅值的检测方法存在局限性,其对内层绕组匝间短路的响应不灵敏,且在多台DAR并列运行时,邻近设备产生的磁场干扰会显著影响检测准确性。为提升故障识别能力并实现早期预警,本文提出一种基于磁场方向角(magnetic field direction angle,MFDA)的DAR匝间短路检测方法。【方法】基于有限元仿真技术,模拟了单相DAR在正常运行及不同位置发生匝间短路时的周围磁场分布;通过在DAR周围设置多个监测点,采集磁感应强度数据,分析了故障发生前后磁感应强度的变化规律;依据磁场叠加原理,计算并分析了三相DAR中故障相附近各监测点MFDA的时序变化规律;对比单台与多台DAR并列运行的MFDA数据,量化评估了邻近正常运行DAR对故障检测的干扰程度,并优化了监测点的布局。【结果】仿真结果表明,单相DAR发生匝间短路后,其周围的磁感应强度幅值和方向均发生了显著变化;与基于幅值的检测方法相比,MFDA对匝间短路表现出更高的响应灵敏度,能够准确捕捉故障所引起的电磁特性变化;通过分析故障发生前后各监测点MFDA的时序变化并设定故障判定阈值,可实现单相DAR匝间短路的诊断;对于三相DAR并列运行场景,在故障相附近、正常相对称中垂线上设置监测点,可有效减少邻近DAR的磁场干扰,结合MFDA时序特征与故障判定阈值,仍能实现短路故障诊断。【结论】提出的基于MFDA的检测方法能够有效弥补磁感应强度幅值检测法在灵敏度和抗干扰能力方面的不足,为DAR运行状态的实时监测与故障预警提供了一种可靠的技术手段。该方法基于仿真研究,展现出良好的工程应用潜力,对提升电网设备运维水平、保障电力系统安全稳定运行具有实际应用价值。
  • 电气工程
    基于改进动态贝叶斯网络的110 kV变电站数字化模型可靠性分析
    李维嘉, 周波, 刘云, 亓彦珣, 王晓东
    2026, 48(2): 78-84. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.02.08
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    【目的】随着变电站数字化进程的加快,传统评估方法在可靠性分析方面的精度与适应性均存在不足,而变电站可靠性对电力系统的稳定运行至关重要。为此,本文提出一种基于改进动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network,DBN)的110 kV变电站数字化模型可靠性分析方法,以实现对系统状态的实时检测与准确评估。【方法】首先,对变电站内各类设备与元件的故障率等关键参数进行统计,构建可靠性评估基础数据。其次,引入DBN作为建模工具,并针对温度、湿度、负荷波动等环境因素引入变结构机制,以增强模型在非平稳运行环境下的适应性。最后,结合故障树分析(fault tree analysis,FTA)识别系统级故障逻辑关系,并将结果映射至DBN中,形成兼具层次性与因果性的概率推理模型。该方法可在信息不完整或数据缺失条件下,通过概率推理弥补信息空白,从而提升推理的稳健性与准确度。【结果】在110 kV变电站数字化模型实验中,本文方法的ROC曲线下面积最接近1,分析结果与实际值最为接近;在3个变电站的可靠性分析中均表现出最低误差率和较强稳定性;其准确率、精确率、召回率和F1分数分别达到0.891、0.875、0.904和0.889,整体性能优于对比方法。【结论】本文方法在准确性、稳定性与适应性方面均具有显著优势。通过融合FTA的结构化建模能力与DBN的自适应推理机制,有效克服了传统方法在动态环境和信息缺失条件下评估精度不足的局限性。该方法不仅能够实现对变电站数字化模型可靠性指标的动态量化,还可为系统状态监测与智能运维提供理论支撑和实用工具,具有良好的工程应用前景。
    • 信息科学与工程
  • 信息科学与工程
    脉冲噪声环境下基于循环谱的BPSK调制信号码元速率估计
    洪顺利, 李有明, 李亮, 武勇, 黄欣欣
    2026, 48(2): 85-91. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.02.09
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    【目的】在无线通信系统中,信号除了会受到高斯噪声的影响,还会受到脉冲噪声的干扰,例如电磁干扰、雷电噪声等。这类脉冲噪声具有非高斯、突发性、强脉冲等特性,导致基于高斯噪声的传统信号处理方法性能严重退化。二进制相移键控(BPSK)作为一种传统的基础调制方式,被广泛应用于卫星通信、水声通信及军事通信等领域,其码元速率估计是实现信号解调、同步与参数盲识别的关键环节。然而,在脉冲噪声环境下,传统码元速率估计方法因依赖信号的统计特性,估计性能会严重恶化,甚至完全失效。循环谱理论能够有效利用信号的循环平稳特性,在频域-循环频率二维平面上实现信号与噪声的分离,为脉冲噪声环境下的参数估计提供了可行思路。但传统循环谱理论方法在提取循环谱线的过程中,易受脉冲噪声干扰,导致估计性能降低。【方法】基于上述问题,本文提出了一种基于改进型循环谱的高精度码元速率估计方法。该方法利用BPSK调制信号固有的循环平稳特性,构建对应的非线性函数,并依次求解自相关函数、周期自相关函数和循环谱函数,利用经非线性变换后,脉冲噪声与高斯白噪声在BPSK调制信号循环谱非零的循环频率处均为零的特性,在接收信号循环谱的傅里叶频率和循环频率所在的谱线平面上,通过搜索谱峰值及其对应的循环频率,精确估计信号的码元速率。【结果】非线性变换可在优化信号二阶统计量的同时,保持信号相位信息不变,从而有效降低脉冲噪声的干扰。该方法在脉冲噪声环境下表现出显著的性能优势,清晰揭示了改进型循环谱对α稳定分布脉冲噪声的抑制机理,同时验证了离散谱峰检测的有效性,为脉冲噪声环境提供了高鲁棒性的码元速率估计方法。【结论】相较于小波变换法,本文方法能更有效降低脉冲噪声对码元速率估计的影响,不仅具有更高的估计精度,且算法复杂度更低。计算机仿真实验结果表明,本文方法的归一化均方误差显著低于现有方法,且随着α稳定分布脉冲噪声值的增大,归一化均方误差进一步缩小,这充分证明了本文方法的估计精度优势。本文方法在高信噪比场景下的性能优势更明显,且在不同脉冲噪声条件下均具备较优的鲁棒性,适用场景更为广泛。
  • 信息科学与工程
    考虑磁极边缘效应的管道轴向磁路模型
    李崇, 杨理践, 耿浩
    2026, 48(2): 92-101. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.02.10
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    【目的】磁路法是一种用于分析管道磁场以及优化检测装置设计性能的快速分析方法。现有基于理想假设的传统磁路模型在计算管道内部磁场时,往往忽略边缘磁通和铁磁材料非线性特性的影响,导致理论模型与实测结果之间存在显著偏差,直接影响检测装置设计的可靠性与精度。【方法】针对上述问题,本文提出一种基于磁场分割法的管道轴向磁路建模方法,重点考虑边缘磁阻的实际影响,以建立更为完善的磁路数学模型。将磁化装置与管道视作一个耦合系统,根据激磁区边缘磁场的分布路径,采用磁场分割法将其划分为圆柱体与球体子区域,分别推导出各子区域的磁导表达式,从而构建更准确的气隙磁导数学模型。同时,通过分析X52碳钢材料的磁化特性,得到管道磁化特性表达式。在此基础上,引入等效磁阻网络,建立了一种考虑边缘效应的管道轴向磁路模型,计算了管道磁化区气隙磁场强度及管道内部有效磁场的分布。为验证模型准确性,利用有限元软件构建管道永磁磁化的三维磁场仿真模型,并搭建无损探伤实验平台实际测量激磁端气隙磁场。在验证本文提出模型有效性的基础上,系统分析了管道永磁磁化检测装置的结构参数对管道内部有效磁通的影响机制。【结果】与传统磁路模型相比,本文提出的改进磁路模型在计算管道内部磁场时表现出更高精度,计算结果与有限元仿真结果的吻合良好,磁场强度的相对误差不超过5%。在气隙磁场的实验验证中,改进磁路模型计算值与实测值之间的误差小于30%。该误差主要源于实际测量中传感器定位偏差及材料属性的波动,模型本身仍表现出较强的鲁棒性。进一步分析表明,磁化装置的边缘效应会导致管道内部有效磁通显著衰减,且边缘漏磁系数与磁极的有效磁路长度呈正比关系。磁极间距为磁极有效磁路长度的1.25倍时,可在确保管道被充分磁化至饱和状态的同时有效抑制边缘磁场。【结论】本文提出的考虑边缘效应的管道轴向磁路模型不仅深化了对管道内部磁场分布规律的认识,也为高精度永磁检测装置的结构设计提供了重要的理论依据与模型支持,对提升管道无损检测技术水平具有积极意义。
    • 材料科学与工程
  • 材料科学与工程
    Co-Cr-W合金熔覆层锌腐蚀行为
    李德元, 黄国轩, 李光全, 张楠楠, 孙俊
    2026, 48(2): 102-109. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.02.11
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    【目的】在金属材料表面采用热浸镀方法制作纯锌层是一种高效的耐腐蚀保护层制备方法,但在热浸镀锌的生产过程中,由于液态锌具有较强的扩散能力与反应活性,会与沉没辊等构件中的铁元素发生反应,生成铁锌合金脆性金属间化合物,该反应不仅会持续消耗构件中的铁元素,被腐蚀掉的铁渣黏结在沉没辊表面还会划伤镀层。【方法】采用等离子熔覆方法在316L不锈钢基材上制备厚约5 mm的两种不同钴基合金熔覆层,并将两种熔覆层置于450 ℃熔融液态Zn中分别腐蚀72、120、168 h,分析其腐蚀后形貌、产物和元素损失情况,探究钴基合金熔覆层的腐蚀行为与机理。【结果】两种合金熔覆层原始组织中均存在γ-Co和Cr7C3、Cr23C6碳化物,但2＃合金熔覆层的碳化物数量相对较多,分布更弥散。1＃合金熔覆层的腐蚀方式为均匀溶解性腐蚀,腐蚀过程中出现了具有较多孔隙和横向裂纹的扩散层。由于Zn可与C发生反应,C元素由内向外扩散,导致扩散层和熔覆层表面C含量升高。腐蚀168 h后,热应力作用导致横向裂纹扩展,扩散层最终剥离为上下两层,层间存在Zn的侵入现象。2＃合金熔覆层腐蚀过程中同样出现了扩散层,但孔隙和裂纹很少,也未发生扩散层分裂现象。腐蚀过程中Zn先扩散至碳化物与Co固溶体的晶界,随后对Co固溶体进行溶解腐蚀并逐步绕过碳化物相,导致熔覆层厚度逐渐减薄。两种合金熔覆层的耐蚀性能均高于316L不锈钢基材,1＃合金熔覆层的腐蚀速度约为316L不锈钢基材的1/3,2＃合金熔覆层的腐蚀速度约为316L不锈钢基材的1/4。虽然两种熔覆层组织中碳化物类型几乎相同,且碳化物均不与Zn发生反应,但2＃合金熔覆层中碳化物含量相对较多,碳化物能够阻碍Zn的扩散,导致能与Zn反应的Co基固溶体变少,因此,碳化物含量较高的2＃合金熔覆层具有较好的耐蚀性能。【结论】在等离子熔覆过程中原位生成的碳化物对钴基合金具有较好的保护作用,且其腐蚀速度随着碳化物形成元素含量的增加而大幅降低。由不同时长的腐蚀结果可知,碳化物含量的增加可以有效提高沉没辊在液态Zn中的服役时间。
  • 材料科学与工程
    Cu-Sn纳米粉及其掺杂对NdFeB磁与耐蚀性能的影响
    李志杰, 于成龙, 张超超, 布仁巴雅尔, 修先毅
    2026, 48(2): 110-117. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.02.12
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    【目的】稀土永磁材料的研究最早可以追溯到20世纪60年代,人们研究稀土元素与铁、钴等金属构成的合金后发现,此类合金具有较强的磁性能,然而初期获得的磁性材料性能不稳定,限制了其实际应用。NdFeB磁体因具有优良的磁性能被应用于医学领域的核磁共振仪器、能源行业的发电机、新能源汽车的牵引电机等,但因磁体矫顽力较低且耐蚀性能较差,限制了其在高温、高湿恶劣环境中的应用。【方法】采用先进纳米技术制备合金纳米粉来改善烧结NdFeB(S-NdFeB)磁体的磁性能和耐蚀性能。首先采用直流电弧法制备Cu-Sn合金纳米粉,将其与经过快速冷却、气流磨研制备的NdFeB微米粉均匀混合,再经真空1 080 ℃高温烧结和960 ℃、450 ℃二次回火处理得到初胚,并对初胚进行线切割和抛光处理,然后对具有不同Cu-Sn合金纳米粉添加量的S-NdFeB磁体进行性能测试和形貌表征。【结果】采用直流电弧法制备的Cu-Sn合金纳米粉形貌为类球状,其平均粒径约为40 nm。Cu-Sn合金纳米粉能够有效改变S-NdFeB磁体的晶界电位,降低液相烧结温度,并可从晶界处渗进主相表层以改善S-NdFeB磁体的耐蚀性能、磁体密度和内禀矫顽力。在S-NdFeB微米级磁粉中,添加适量Cu-Sn合金纳米粉可以改善磁体的主相均匀性与晶界润湿性。当添加质量分数为0.4％的Cu-Sn合金纳米粉后,S-NdFeB磁体的内禀矫顽力可达1 031 kA/m,剩磁为1.28 T,比未添加Cu-Sn合金纳米粉时分别约提升9.8％和4.1％。添加质量分数为0.2％的Cu-Sn合金纳米粉后,与未添加合金纳米粉时相比,S-NdFeB磁体的腐蚀电位从-0.851 V提升至-0.728 V,腐蚀电流密度从53.12 μA/cm2降低到42.19 μA/cm2,改变量分别约为14.5％与-20.6％,因而Cu-Sn合金纳米粉的适量添加使得S-NdFeB磁体的耐蚀性能得到了明显改善。【结论】由直流电弧法制备的Cu-Sn合金纳米粉经过真空混合烧结等处理后,可以改善S-NdFeB磁体的晶界电位与液相烧结温度,并可通过晶界扩散改变主相表面层结构。在保持磁性不变的前提下,Cu-Sn合金纳米粉能够改善NdFeB磁体的耐蚀性能、提升内禀矫顽力、节约重稀土资源和降低成本,因而添加Cu-Sn合金纳米粉对改善NdFeB磁体的磁性能和耐蚀性能具有重要意义。
    • 建筑工程
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    爆破荷载作用下大断面隧道围岩累积损伤特性
    王军祥, 赵梦梦, 陈四利, 张业权, 李俭
    2026, 48(2): 118-126. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.02.13
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    【目的】随着交通基础设施建设的快速推进,大断面隧道在公路、铁路等工程中的应用日益广泛。钻爆法作为常用的隧道开挖技术,虽具备高效破岩的优势,但在爆破荷载作用下会对隧道围岩产生累积损伤,进而影响围岩稳定性及隧道施工安全。因此,深入研究爆破荷载作用下大断面隧道围岩的累积损伤特性具有重要的工程意义。【方法】依托实际隧道工程项目,综合采用数值模拟与现场试验相结合的技术路线,系统分析大断面隧道围岩在爆破荷载作用下的累积损伤演化规律。数值模拟部分利用ANSYS/LS-DYNA建立符合实际工况的隧道模型,模拟单个断面多段炮孔的分段起爆过程,重点探究不同爆破加载次数条件下围岩的损伤状态变化。为验证数值模拟结果的可靠性,开展现场爆破监测试验,在围岩关键部位布设监测点,采用高精度监测设备实时采集爆破过程中的质点振动速度等关键数据。【结果】数值模拟结果表明,围岩损伤范围和损伤程度随爆破加载次数呈非线性增加关系,且不同雷管段别的起爆对围岩损伤的影响存在差异。现场监测结果显示,测点质点峰值振动速度与爆心距呈负相关关系。将实测拟合振速与数值模拟结果对比,二者整体趋势一致且偏差较小,有效验证了数值模型的准确性。【结论】研究成果可为大断面隧道爆破施工提供理论依据,有助于优化爆破设计、合理控制爆破参数,降低爆破对围岩的累积损伤风险,切实保障隧道施工安全与围岩稳定,并为类似工程的科学施工提供参考。
  • 建筑工程
    玄武岩纤维铁尾矿再生混凝土力学性能分析
    金生吉, 马文鹏, 杨宇豪, 陈灿龙, 刘凯玲
    2026, 48(2): 127-136. https://doi.org/10.7688/j.issn.1000-1646.2026.02.14
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    【目的】通过研究玄武岩纤维(BF)和铁尾矿砂(ITS)共同作用下的改性材料对再生混凝土性能的影响,以此提高建筑垃圾和铁尾矿砂的回收利用率,进而推动绿色建筑材料的发展。针对传统天然骨料资源日益紧张的问题,探索利用再生骨料和工业废弃物制备高性能再生混凝土的有效途径。【方法】采用正交试验设计,系统分析了玄武岩纤维体积掺量、铁尾矿砂取代率、再生粗骨料取代率、再生砖混骨料配合比以及水胶比5个因素对再生混凝土力学性能和吸水率的影响,通过水泥裹砂石法搅拌工艺制备试件,并测试了28 d养护龄期试件的抗压强度、抗折强度、劈裂抗拉强度和吸水率。【结果】试验结果表明,玄武岩纤维体积掺量、再生粗骨料取代率和水胶比是影响再生混凝土力学性能的主要因素,当玄武岩纤维体积掺量为0.1％、铁尾矿砂取代率为30％、再生粗骨料取代率为50％、再生砖混骨料配合比为1∶2、水胶比为0.35时,玄武岩纤维铁尾矿再生混凝土的综合力学性能最佳。具体表现为:当抗压强度最大值达到53.6 MPa时,抗折强度为7.81 MPa、劈裂抗拉强度为4.7 MPa、吸水率为2.8％;采用再生粗骨料取代天然粗骨料制备的混凝土力学性能均比天然粗骨料制备的混凝土力学性能有所提高,当再生粗骨料取代率为50％时,混凝土抗压强度和劈裂抗拉强度最高,分别为40.30 MPa和3.78 MPa,相比天然粗骨料制备的混凝土分别提升23.5％和9.6％;当再生粗骨料取代率为75％时,混凝土抗折强度最高为6.54 MPa,相比天然粗骨料制备的混凝土提升5.7％。【结论】适量掺入玄武岩纤维和铁尾矿砂可显著提升再生混凝土的力学性能和耐久性。本文得出的最优配合比方案,不仅有效利用了建筑垃圾和工业废弃物,还制备了性能优异的再生混凝土,为绿色建筑材料的发展提供了重要参考。