（通讯员 孟子怡）2026年第六届电子材料与信息工程国际学术会议于7月17日至19日在黑龙江哈尔滨顺利召开，汇聚国内外多所高校、科研院所及工业界的专家学者与青年学子齐聚参会。本次会议由哈尔滨工程大学主办，围绕电子材料与信息工程领域的前沿议题展开深入交流研讨，聚力推动智能感知、深度学习与结构健康监测等交叉学科的深度融合，搭建起高水平学术成果展示与共享平台。 会上，我院2025级研究生孟子怡在分论坛作题为《基于Lamb波与通道注意力深度残差网络的薄壁结构损伤定位》的学术汇报。该研究针对铝合金薄壁结构在长期服役过程中易产生裂纹、分层等微观损伤的问题，提出了一种基于Lamb波与通道注意力深度残差网络的端到端损伤定位方法。结果表明，该方法在随机损伤定位中平均绝对误差仅10.092 mm，综合性能显著优于传统CNN与MANN等主流模型，为稀疏传感器阵列下的薄壁结构精准损伤定位提供了高效可靠的技术路径。 我院2024级研究生赵昕玥在分论坛作题为《基于1DCNN-KAN与物理信息数据增强的CFRP板Lamb波损伤定位方法》的学术汇报。研究聚焦碳纤维增强聚合物（CFRP）板在制备与服役过程中易产生分层、微裂纹等隐蔽损伤的检测难题，针对传统Lamb波检测方法依赖人工特征提取、识别精度不足的问题，提出了一种1DCNN-KAN端到端损伤定位模型。通过多组对比实验验证，该方法在准确率、精确率、召回率及F1分数四项评价指标上均达到1.0，定位精度显著优于传统机器学习与深度学习模型，为CFRP板结构的数据稀缺场景下精准损伤定位提供了先进的技术方案。 此次参会，我院学子们深入学习了电子材料与信息工程及结构健康监测领域的前沿研究成果，系统把握了深度学习驱动的导波损伤检测、物理信息神经网络等新兴方向的发展趋势，进一步明确了个人科研的技术路径与攻关重点，深切感受到浓厚的学术创新氛围，极大激发了立足工程实际、勇攀科研高峰的奋斗热情。 （审核 赵云峰 编辑 杨洁晶)
