2026年 01期
基于DOE设计的顶盖前横梁WOT噪声控制策略
信连彪;王晓飞;姚再起;黄卫;刘德礼;本文针对某车型在全油门加速工况（WOT）、发动机特定转速下出现的显著低频轰鸣噪声问题，系统性地应用试验设计（DOE）方法，开展噪声、振动与声振粗糙度（NVH）优化。通过传递路径分析（TPA）与板块贡献量分析，精准定位噪声根源为顶盖前横梁在46 Hz附近的模态响应异常，并据此构建以顶盖前横梁料厚、材料弹性模量及截面高度为设计变量的正交试验，识别出弹性模量为影响噪声传递函数的最关键因素。通过提升顶盖前横梁模态频率并增强其中心点动刚度，降低了驾驶员外耳处2阶WOT噪声。进一步通过简化DOE验证了方案的工程可行性，实车测试表明，WOT噪声在1 200～1 500 rpm区间降低约5 dB，完全满足整车NVH目标。本研究创新性地将DOE与TPA深度结合，为顶盖前横梁的模态避频设计提供了可量化的优化区间与工程实施路径，对整车NVH正向开发具有重要参考价值。
SiC功率器件不同封装形式对开关动态特性影响
杨振宝;赵海龙;席善斌;褚昆;张欢;张魁;碳化硅（SiC）功率器件受封装引入寄生参数的影响，在高开关速度工作时可能会引发严重的电压过冲和振荡问题，影响器件的安全运行与系统可靠性。通过搭建双脉冲测试平台，以主流的TO-247-3封装和具备开尔文源极的TO-247-4封装为研究对象，深入分析对比了不同封装形式对器件开关动态特性的影响。结果表明，相较于传统TO-247-3封装，TO-247-4封装通过将驱动回路与功率回路解耦，显著抑制了开关过程中栅源电压的振荡与过冲，然而其更快的关断速度也带来了更高的漏源电压应力。结合器件内在的物理机理，通过讨论不同封装应用的优化策略与工程权衡，为高性能器件的封装选型与驱动电路设计提供重要的理论依据和实践指导。
PU基体和吸波材料热带海洋大气环境下力学性能变化规律研究
罗丹;吴欣睿;任宏宇;李昊瑜;李旭;彭冬;李晗;李鸿飞;为研究PU基体和吸波材料在热带海洋大气环境下的力学性能变化规律。在某试验站采用黑箱暴露贮存方式开展1年的暴露贮存试验，分别通过拉伸强度与断裂伸长率研究其力学性能变化规律。PU基体和吸波材料在1年的黑箱暴露贮存试验下，其力学性能呈总体下降趋势，并在贮存1年左右就发生了明显的粉化现象。而吸波材料的防水覆膜对材料具有明显的保护作用，大大降低了对空气中水汽的敏感性。吸波材料在热带海洋大气环境下的力学性能优于PU基体。
恶劣环境下自动驾驶汽车电子环境应力叠加效应研究
张旺威;王钊桐;胡凯;于国林;张仕彬;自动驾驶的汽车电子系统处于全天候、多工况、长时间在线服役状态，长期承受高低温循环、高湿凝露及随机振动等恶劣环境，应力叠加效应对其可靠性和安全性构成严重威胁。本文将典型自动驾驶电子单元域控制器、雷达/摄像头模组等作为研究对象，在梳理典型服役工况和相关环境试验标准的基础上，基于温度、湿度与振动数据构建面向自动驾驶应用的温度-湿度-振动综合环境应力谱，设计单一应力与多应力叠加的加速试验方案，搭建温湿度箱与三向电动振动台组合的综合试验平台，并实现关键电性能与功能状态的在线监测。通过开展寿命统计、退化特征提取及多元相关性分析，揭示温湿度振动叠加条件下寿命缩短规律及非线性叠加特征，明确高温高湿与中高频振动耦合是引发焊点疲劳、封装开裂及腐蚀失效的主导应力组合。结合失效样品的X射线与显微结构分析，验证应力-响应-失效之间的关联关系，在此基础上提出对于自动驾驶的器件选型、结构防护及环境试验谱优化建议，为自动驾驶汽车的电子环境适应性设计和整车可靠性验证提供参考方法与数据支撑。
海上浮动核电站设备鉴定中的环境试验要求分析
陈振辉;皮建鑫;秦俊沛;赵可沦;陈胜坚;海上浮动核电站是创新能源保障方式、优化海洋能源结构的重要选择之一。海上浮动核电站作为核设施，其重要设备需经过严格的设计验证及设备鉴定。现有陆上核电厂设备鉴定的配套法规和标准体系未涉及海洋条件的内容，无法完全满足海上浮动核电站设备鉴定的要求。本文通过与陆上核电厂设备鉴定方法比较，分析了海上浮动核电站设备鉴定所面临的特有环境挑战及其环境试验考核要求，认为海洋环境中的稳态与动态力学环境、振动与冲击环境、腐蚀环境等对设备的安全功能有重要影响，应作为海上浮动核电站设备鉴定的环境试验考核要素，并据此提出了海上浮动核电站设备鉴定时需增加的环境试验考核要求。
深度学习在腐蚀检测中的应用
赖景暖;廖伟辉;吕兴城;黄丽杨;屠博;李立瑶;王俊;张旭;段嘉旭;近年来，深度学习借助卷积神经网络、循环神经网络等模型实现了特征自动提取，在图像识别、预测分析等领域取得显著进展。本文系统综述了深度学习在腐蚀检测领域的研究进展与应用现状。研究覆盖卷积神经网络、区域卷积神经网络等主流模型的技术路径，重点分析了各类模型在金属表面腐蚀识别、管道腐蚀定位等场景的适配性特征。针对工业环境中数据稀缺、标注成本高的难点，本文探讨了迁移学习方法在跨场景腐蚀检测任务中的应用机制，包括预训练模型微调策略、领域自适应算法及数据增强技术的组合优化方案。通过整合相关实验研究结果，本文归纳出深度学习方法相较于传统视觉检测技术在特征提取精度与环境鲁棒性上的核心优势，同时指出当前研究存在的小样本泛化能力不足、实时监测部署难度大等关键挑战。研究结果可为工程实践中选择适配的腐蚀检测方案提供理论参考，也为推动深度学习技术在基础设施安全监测领域的规模化应用奠定基础。
干热沙漠地区涂层表面温度预测模型研究
刘翔;张凯;何建新;赵全成;王振海;肖安虹;以涂层表面温度的监测为切入点，探究涂层在干热沙漠环境太阳辐射下的表面温度变化规律。首先对光纤试验涂层进行温度标定，其次对环境因素数据进行主成分分析，筛选对涂层表面温度影响较大的环境因素，应用统计学方法和机器学习算法，建立大气环境因素与涂层表面温度关联模型，建立的模型均能在一定程度上实现涂层表面温度预测。通过模型验证及统计参数评估，三种模型中BP神经网络预测效果最好，模型的预测准确率大于85%。因此，选用BP神经网络作为涂层表面温度的预测模型，为下一步的涂层表面温度与涂层退化间的关系研究提供理论支撑。
导弹外部保温供电及温度监测系统设计与应用
丁艺;丛智;葛伟;杨亚红;梁海;为解决导弹在运输途中及野外战备值班时，低温环境导致的凝胶推进剂凝固失效的难题，设计了一种导弹外部保温供电及温度监测系统，通过闭环控制方式实现了对导弹内部燃料舱体的温度监测和保温供电。试验验证了该系统在某型号导弹实际运输途中的应用效果。结果表明，在低温环境下，该系统的闭环控制策略能有效控制导弹内部燃料舱体的加热保温过程，使凝胶推进剂的温度始终维持在20～40℃。该系统具有自持能力强、操作简单、便于携带和部署等优点，提高了导弹在恶劣环境下的作战适应性与可靠性，具有实用价值。
基于随机振动仿真的空调室外机管路优化设计
刘煜;康玉勋;夏凯;高辉;针对某空调室外机管路在随机振动试验中出现的开裂问题，基于ANSYS Workbench仿真软件建立管路系统的模态与随机振动仿真模型，结合Miner线性累积损伤理论对管路结构进行损伤评估，评估结果与试验现象一致。基于随机振动仿真的方向变形结果，确定主导管路失效的关键固频，并以提升关键固频为目标制定优化方案。仿真结果表明，优化后管路的随机振动3σ（均值±3倍标准差）最大应力降低44%，损伤系数满足强度设计要求。最终通过测试，验证了方案的有效性。本文提出的仿真分析与优化方法可为空调随机振动下的管路设计优化提供参考。
多无人机系统协同飞行试验方法研究
曾世超;针对军事演习、训练和作战等任务中多无人机系统协同飞行相互干扰的问题，研究了多无人机系统协同飞行试验方法。首先，根据无人机系统数据链频谱特性进行干扰分析并构建相互干扰矩阵，计算地面控制站和无人机的空间隔离度。随后，根据空间隔离度要求，完成多无人机系统地面试验和飞行试验的布置方案设计。最后，通过地面试验和飞行试验验证多无人机系统协同飞行过程中的兼容性。结果表明，提出的多无人机系统协同飞行试验方法能够有效降低试验成本，提高飞行试验的成功率。