对于油脂性漆膜以及干性油改性的一些合成树脂漆膜未经高度氧化和聚合成膜之前，一旦与强溶剂相遇，底漆漆膜就会被侵蚀。如底漆用酚醛漆，面漆使用硝基漆，则硝基漆中的溶剂就会把油性酚醛漆咬起，并与原附着基层分开。
开发了适用于羟烷基酰胺（Primid）固化干混消光粉末涂料用的高、低酸值聚酯树脂。研究了高、低酸值聚酯树脂制备成粉末涂料之后烘烤形成的涂层和按质量比50∶50干混后烘烤形成的涂层的机械性能、耐水煮性和耐热性。 结果表明:该Primid固化体系干混光泽可以达到25～35，表面流平性和细腻度佳，机械性能和耐水煮性能优异，可以部分替换异氰脲酸三缩水甘油酯（TGIC）固化型粉末涂料。
研究不同种类高酸值树脂对干混消光粉末涂层光泽、流平以及细腻度的影响规律，通过改变高酸树脂合成中单体的种类、数量以及活性，合成不同种类的高酸值聚酯树脂。 采用差式扫描量热仪（DSC）测试其玻璃化转变温度（Tg），并将合成的聚酯树脂与固化剂、颜填料和助剂制备成90/10异氰脲酸三缩水甘油酯（TGIC）固化型快组份粉末涂料，采用DSC确定其粉末Tg和固化峰值温度（Peak），考察它们的储存稳定性； 并将不同类型的快组份粉末与同一种慢组份粉末涂料以质量份50:50干混固化，并测试粉末涂层的消光光泽、流平、耐温、水煮和耐候等性能。
木材改性技术是木材提质增效的主要手段。改性剂筛选、改性工艺优化以及改性机理解析等都离不开先进的表征分析技术。光谱成像技术将光谱分析技术与显微成像技术相结合，能够精确表征样品物理化学结构，甚至微观性能，已成为木材改性研究的重要工具。针对近年来光谱成像技术在木材改性研究领域的应用现状，本文主要从红外光谱成像、拉曼光谱成像和激光共聚焦显微成像技术等方面进行了综述，并对此类技术在木材改性研究领域的应用前景进行了展望。
涡轮盘是航空发动机最重要的核心热端部件之一, 随着高推重比、高功重比及高燃效发动机的发展, 对涡轮盘强韧性、疲劳性能、可靠性及耐久性提出了更高的要求。高合金化的镍基高温合金涡轮盘材料, 由于强化元素不断增多, 合金中偏析严重, 组织极不均匀, 热工艺性能恶化, 常规铸造和变形工艺无法满足新型发动机对盘件的需要。
轴承钢一般都要进行热加工和热处理，以获得较高的韧性或其他特殊性能。当轴承钢的加热温度（接近熔化温度）过高时奥氏体晶粒粗大，而且由于氧化性气体渗入到晶界，使晶间物质Fe，C，S发生氧化，形成易熔共晶体氧化物，在随后的冷却过程中晶界上产生富硫、富磷的烧熔层，并伴随着形成硫化物和磷化铁等脆性相的沉积，导致晶界严重弱化，这种现象称为过烧。过烧的金属由于晶间连接被破坏，强度和韧性大幅下降，常常一锻即裂。
激光熔覆技术作为一种先进的增材再制造技术，具有涂层与基体为冶金结合、能量集中、热影响区小、对基体损伤小、加工精度高等优点，能够实现复杂零部件的高效修复。在激光熔覆增材再制造过程中，再制造区域内形成的各种界面统称为再制造界面，该界面是再制造零部件的薄弱区域，为了使再制造零部件的性能达到甚至超过新品的性能，对该界面的缺陷进行分析是非常必要的。
钢质管道由于外界因素或自身因素产生微观结构畸变或者弹塑性形变时会产生大量应力集中区域，当应力集中达到材料屈服极限时，将很可能导致突发性事故的发生。海底油气管道由于其复杂的地理环境，在传统管道缺陷之外，更容易产生管道漂移、振动、应力集中等情况。常规的管道内缺陷检测技术只能检测管道中较明显的宏观缺陷，而难以检测管道中由应力集中造成的微观损伤，因此无法避免由于应力集中引起的管道危害事故。管道弱磁应力内检测技术可以在非励磁条件下（地磁环境下），通过检测铁磁性材料在应力状态下的弱磁信号，来判断材料的应力变形和损伤状态，预判危害发生，弥补了传统管道内检测技术的不足，且具有设备轻便、无需专门磁化、快速便捷、灵敏度高等优点 。我公司对弱磁应力内检测技术进行了研究和工程应用，介绍如下。
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
在多品种、小批量、高精度、快速换产与质量一致性要求并存的高精密制造场景下，制造企业已步入物理AI的工程化探索阶段。随着产品迭代加速、生产批量柔性化程度不断提升、产品形态与工艺要求不断更新，同时企业对质量稳定性的严苛标准始终未变，机器人系统不再仅需执行固定运动轨迹，还需在真实物理环境中实现实时感知、定位、推理与作业执行。
功率预测是新能源电力系统应对风电随机波动、保障安全稳定运行的前置支撑。 风电装机规模快速跃升，而预测精度提升相对滞后，预测误差对电力系统的冲击持续放大。 突破预测精度瓶颈，成为保障新能源电力系统安全运行的关键。
能源转型正以前所未有的速度重塑全球经济发展格局。当前，以新能源为主体的新型电力系统建设正在加快推进，风电、光伏等可再生能源装机规模持续增长，能源生产和消费方式不断发生深刻变化。与此同时，新能源发电的波动性和间歇性也使电力系统对于灵活调节能力提出了更高要求，储能作为支撑能源转型的重要基础设施，正在从新能源发展的“配套环节”逐步成为推动能源体系变革的“关 键支柱”
《2026全球个人机器人行业研究报告：进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开，希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事，回到一个更重要的判断标准：机器人能否进入真实生活，并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值
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