第九届机械、电气与材料应用国际学术会议召开朱汉斌

3月27日至29日，第九届机械、电气与材料应用国际学术会议（MEMA 2026）在沈阳举行。会议邀请了8位专家作主旨报告，分享前沿成果与创新思路。

开幕式由裴文利主持。主办方供图，下同

开幕式由东北大学教授裴文利主持。他指出，在全球绿色低碳转型与数字化智能化深度融合的背景下，机械、电气与材料交叉创新发展具有重要意义，期待与会代表碰撞思想、凝聚共识，推动学科发展与产业进步。

主旨报告环节，沈阳建筑大学教授石怀涛以“数字孪生驱动的陶瓷轴承故障建模与性能退化评估研究”为题，阐述了数字孪生技术在高端装备状态建模与故障诊断中的应用，展示了其在复杂工况下高精度状态预测与智能运维的成效。

四川大学教授王顺利聚焦“机械-电气-材料特性复合建模及其在规模化储能电站中的应用”，提出多特征复合优化模型与多维信息融合在线估计算法，为储能系统安全监测与产业化应用提供技术支撑。

郝新江作主旨报告。

南安普顿大学客座教授郝新江围绕“增材制造用新金属材料开发”，介绍了沉淀硬化不锈钢、核聚变用RAFM钢及镍基高温合金在激光粉末床熔融工艺中的创新设计，展现了材料设计与先进制造的融合潜力。

大连理工大学教授宋金会以“基于纳米光电的下一代高性能图像传感器技术”为题，提出基于光子场效应管的新型感光机制，突破传统CMOS图像传感器像素密度与动态范围难以兼得的技术瓶颈。

贵州大学教授罗绍华分享了“高性能微机电系统的电路设计与鲁棒控制方法研究”，提出分数阶机电换能器的自适应模糊最优控制方案，提升了系统在复杂工况下的可靠性与控制效能。

东北电力大学教授王鹤围绕“混合级联型HVDC系统后续换相失败预判及防御策略研究”，揭示了LCC与MMC耦合机制，提出精准协调防御策略，为我国“西电东送”工程提供理论支撑。

清华大学副研究员王冬以“深度学习赋能机床数字孪生：以提升大型轴类零件磨削精度为例”为题，展示了深度神经网络在大型轴类零件磨削精度动态修正中的应用，为数字孪生技术在制造领域的落地提供范例。

挪威东南大学副教授吕派以“用于电化学能量储存和转换的纳米碳”为题，介绍了碳基微/纳米结构材料在电容器、钠离子电池及绿色氢能领域的创新设计，推动电化学储能技术的实用化进程。

部分口头报告青年学者。

记者获悉，本次会议由沈阳工业大学、西北工业大学主办，沈阳工业大学材料科学与工程学院承办，东北大学、沈阳理工大学支持，汇聚了150余位专家学者、科研人员与工程技术人员，围绕机械、电气、材料三大领域开展跨学科学术交流。AiScholar艾思科蓝则为大会提供全过程技术服务和保障。

会议设三个平行分会，安排口头报告37个、海报展示30份，内容涵盖智能材料、机电一体化、电力电子、新能源系统、先进制造工艺等方向。经评选，共颁发3项优秀论文奖、2项优秀口头报告奖及3项优秀海报奖，激励青年学者的科研创新活力。

MEMA 2026不仅展示了最新研究成果，更搭建了跨学科合作与创新交流的桥梁。会议的成功举办，为机械、电气与材料领域在绿色、智能、可持续方向的发展注入了新动力。