【征稿启事】“人工智能驱动电工材料设计及应用”专题

电工材料作为电力装备与能源系统的核心基础，其性能直接关系到能源转型、新型电力系统建设及高端电气装备研发进程。传统材料研发长期依赖“试错法”，面临研发周期长、成本高昂、性能瓶颈难突破等挑战。我国提出在材料科学等领域部署人工智能驱动的颠覆性研究，这也将有力推动电工材料设计迈入“数字智造”新纪元。

近年来，人工智能在电工材料设计中已取得了引人注目的重要进展，正深刻重塑电工装备技术体系。比如在数据驱动的高通量设计方面，基于机器学习的材料基因工程，可构建成分-结构-性能的映射模型，在数十万种理论组合中快速筛选候选软磁材料、环保气体分子等；在跨尺度性能模拟与优化方面，结合深度强化学习与多物理场建模，实现金属、聚合物等材料多维度性能的协同优化。

因此，为共享人工智能驱动电工材料领域的科学研究成果，《中国电机工程学报》编辑部特邀西安交通大学李兴文教授、上海交通大学黄兴溢教授、哈尔滨理工大学迟庆国教授、作为联合特约主编，西安交通大学张博雅教授、华北电力大学查俊伟教授、天津大学李忠磊副教授作为联合特约编委，主持“人工智能驱动电工材料设计及应用”专题，拟以专栏形式于2026年下半年出版(正刊)。

一、

专题征稿范围(包括但不限于)

1）材料基因工程中的人工智能算法开发

2）电工材料设计中的数据库、知识库、语料库构建

3）电工材料设计中的高通量计算与高通量实验方法

4）电工材料设计大模型构建

5）电工材料设计中的跨尺度仿真技术

6）人工智能在绝缘、导电、磁性、传感、储能等电工材料设计中的应用

7）电工新材料在电气装备中的应用

二、投稿要求

1）引言中研究目的清晰明确，详细介绍国内外研究背景，对现有其他研究者的工作进行正确的评述；阐述自己的观点，并对自己的研究思路做一总体介绍，引言字数不少于1000字为宜；

2）研究设计和方法叙述清楚，数据合理并被正确地分析和解释；比较所提出的方法和现有方法的优缺点；

3）重点突出，论述严谨，文字简练，避免长篇公式推导(必要的推导可列入附录)，非综述类论文建议全文控制在12页之内(包括参考文献和附录)；

4）来稿请用Word排版，格式与《中国电机工程学报》投稿模板一致。

三、投稿截止日期

2026年4月30日。

四、投稿方式

请登录《中国电机工程学报》官方网站http://ntps.epri.sgcc.com.cn/djgcxb/CN/home，注册作者用户名和密码，在投稿栏目中选择“人工智能驱动电工材料设计及应用”进行投稿。

真诚欢迎国内外相关领域的专家学者以及国家级科研计划承担单位踊跃投稿！

联系人：李兴文；黄兴溢；迟庆国；胡琳琳

联系电话：010-82812547

邮箱：xwli@xjtu.edu.cn；xyhuang@sjtu.edu.cn；qgchi@hrbust.edu.cn；hulinlin@pcsee.net