• 激光-电弧复合焊接近期进展与未来展望：工艺参数、微观组织演变、力学性能及数值模拟

  激光-电弧复合焊接（LAHW）通过集成激光焊的高能量密度与深熔透能力以及电弧焊优良的间隙桥接能力与冶金适应性，已成为一种极具前景的连接技术。尽管针对LAHW已开展大量研究，但工艺不稳定性、缺陷形成、微观组织非均匀性以及数值模型预测能力不足等问题仍制约其广泛应用

  来源：Journal of Materials Research and Technology

  时间：2026-09-01

• 预加载-振动耦合类岩石材料的工艺-性能建模与成型机理

  类岩石相似材料（rock-like analogue materials）是地下工程物理模拟中可靠实验的基础，而预加载-振动压实（preloading-vibration compaction）为优化流固耦合相似材料性能提供了有效途径。然而，材料性能与预加载力

  来源：Journal of Materials Research and Technology

  时间：2026-09-01

• 冷轧及后续退火制备的NiTiNb形状记忆合金薄带的显微组织演变与力学行为

  NiTiNb形状记忆合金（SMA）薄带通过冷轧和后续退火制备，并进一步阐明了显微组织演变与力学行为之间的关系。结果表明，NiTi基体与β-Nb相之间的变形协调性主导了冷轧过程中的剧烈塑性变形，其中位错滑移首先在β-Nb相中激活，这是因为其屈服强度较低。然而，β

  来源：Journal of Materials Research and Technology

  时间：2026-09-01

• 未处理轮胎橡胶混凝土矛盾力学性能的解析：基于机理的综述

  全球每年产生超过8亿条报废轮胎，这推动了将未处理轮胎橡胶骨料用作混凝土中资源节约型材料的实践。因此，本综述整合了三十多年来关于轮胎橡胶混凝土（TRC）力学、热学、界面及耐久性能的实验与数值证据。总体而言，较高的橡胶掺量会降低抗压强度、刚度、钢筋粘结力、抗剪承载

  来源：Journal of Materials Research and Technology

  时间：2026-09-01

• 通过卤素取代调控二维过渡金属酞菁的磁热效应

  摘要磁热效应（MCE）为量子技术和能源技术提供了紧凑且低温度的制冷方式，但其实际应用需要性能优异、价格合理且可合成的材料。通过第一性原理计算和原子级自旋模拟研究发现，卤素替代是一种有效的调控方法，可以用于调节二维过渡金属酞菁框架（M-XPc；其中M表示Cr或Mn，X表示F、Cl、

  来源：npj Computational Materials

  时间：2026-09-01

• 球墨铸铁的大气腐蚀及保护性内锈层的形成

  摘要翻译： 无涂层球墨铸铁（ductile cast iron，DCI）广泛用于基础设施，但其大气腐蚀行为远不如碳钢和耐候钢那样被充分理解。通过在两个温度和降水量差异显著、均属亚热带海岸环境的地点进行为期4年的现场暴露试验，研究人员将DCI与碳钢（SM）和耐

  来源：Journal of Materials Research and Technology

  时间：2026-09-01

• 非化学计量尖晶石设计与热处理调控h-BN/MgAl2O4复合陶瓷显微组织演变及性能增强

  研究人员通过快速热压烧结（fast hot-pressing sintering, FHP）及后续热处理制备了含非化学计量MgAl2O4的h-BN/MgAl2O4（30 wt.%）复合陶瓷。实验结果表明，升高烧结温度显著促进致密化与抗弯强度提升。热处理过程中，

  来源：Journal of Materials Research and Technology

  时间：2026-09-01

• 功能材料的逆向设计：以热电材料为例

  摘要人工智能正在将材料发现从试错实验转变为数据驱动的设计。本文提出了一个热电逆向设计（TEID）框架，该框架整合了MatHub-3d数据库、生成模型以及针对低、中、高精度计算的分层筛选方法。在MatHub-3d数据库的训练基础上，一个晶体扩散变分自编码器生成了6400个候选结构作

  来源：npj Computational Materials

  时间：2026-09-01

• 数字光处理（DLP）制备的黄麻纤维增强聚合物复合材料的形态、表面及密度分析

  可持续性聚合物复合材料因轻量化和环境友好型材料的需求而日益受到关注。本研究通过数字光处理（DLP）技术，采用实心几何与内凹（auxetic）几何构型，制备了短黄麻纤维（黄麻，Corchorus capsularis）增强的聚合物基复合材料。黄麻纤维经解纤、研磨

  来源：Journal of Materials Research and Technology

  时间：2026-09-01

• 小数据学习：FeCrNiCoAl基高熵合金在高温下B2/BCC诱导强化的机理理解

  研究人员提出了一种高效的机器学习（ML）方法，利用有限数据集高保真地预测Al-Cr-Co-Fe-Ni基高熵合金（HEAs）的成分与性能。研究人员预测了合金化效应，为材料设计提供指导。为进行实验验证，研究人员系统研究了Al_1.1CrCoFe

  来源：Journal of Materials Research and Technology

  时间：2026-09-01

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