中新网重庆新闻9月4日电 2026年国家自然科学基金近日放榜，明月湖3个科研项目获批国家自然科学基金资助项目并立项。

　　国家自然科学基金是我国支持基础研究、前沿探索和人才培养的主渠道之一，由国家自然科学基金委员会组织评审，面向全国科研机构与高校，立项资助具有高度权威性和竞争性。此次获批的3个项目分别来自西工大重庆科创中心、北理工重庆创新中心和哈工大重庆研究院。

　　给金属材料装上“智慧大脑”

　　如何测算含氢材料在极端疲劳下的“忍耐极限”？如何发现氢原子在金属晶体里的扩散路径？西工大重庆科创中心获批项目——《镍基高温合金高温氢致疲劳断裂机制及抗氢脆组织优化研究》给出了答案。

　　据介绍，氢燃料飞机是未来大方向，但氢脆是公认的最大难题。该项目针对实际服役工况(高温＋高频振动＋高压氢)，其成果能指导工程上的材料选型、工艺优化和检修周期制定，对我国自主研制长寿命、高可靠的氢涡轮发动机意义重大。

　　通俗地讲，该项目把高速疲劳试验＋精细氢扩散模拟＋AI预测这三套完全不同的技术强“拧”在一起，相当于给材料研究装上了“显微镜＋望远镜＋智能大脑”。尤其在抗氢脆研究中，可彻底解决“看不见摸不着”的难题，利用“介观尺度氢扩散仿真”这一独门秘笈，把氢原子在金属晶体里的“裂变”路线看得清清楚楚。

　　让涵道式飞行器“长眼睛”

　　啥叫涵道式飞行器？通俗解释是，一种带“涵道”的无人机，特别适合在狭窄走廊、门窗、城市楼宇之间飞行穿梭。不过，涵道式飞行器在飞行过程中，常遇到阵风、反射乱流等复杂工况，在抗扰动中无人机会陷入耗电“漩涡”，且其姿态调整往往滞后。

　　北理工重庆创新中心获批项目——《面向室内外混合空间的涵道式飞行平台深度环境感知与长效预测增稳控制研究》，为解决上述难题给出了开创性的技术创新与实施路径。

　　该项目针对涵道式飞行平台在室内外混合空间中环境影响难感知、控制能耗高及扰动响应滞后等核心问题，揭示环境结构特征、非定常气动扰动与控制能耗之间的关联规律，创新提出感知状态增广的环境风险场表征与快速评估方法、环境驱动的自适应变频能效优化机制等。

　　通俗理解就是，上述研究不仅能够让涵道式无人机“长眼睛”，还“懂风险”“会省电”“能预判”，真正在复杂混合空间中做到稳、省、久，有望为城市低空物流、应急救援、安防巡检等场景扫清技术障碍。

　　据介绍，让无人机“长眼睛”，意味着不仅能看得见障碍，还能“看懂风险”。项目还首次把环境结构、气流扰动、空间约束融合成一个动态风险场，能看见“看不见的乱流分布”，这比单纯避障高出一个维度。

　　“AI导航”方案解决太空中的“堵车”难题

　　成千上万颗卫星在太空中飞行，如何让它们各司其职、互不干扰？这是一个堪比“为十万架无人机同时规划航线”的复杂难题。

　　近日，哈工大重庆研究院获批《图学习驱动的大规模星群任务规划复杂约束表征与冲突消解方法》为破解这一困局提供了新的技术思路。

　　卫星在太空中执行任务，要受到轨道位置、能源限制、通信窗口、任务优先级等多重规则的约束——这些规则之间常常互相“打架”，导致规划系统效率低下。

　　项目的核心思路是：把所有这些规则和它们之间的冲突关系，画成一张“图”(也就是一张网络)。每颗卫星是一个“点”，规则之间的冲突是一条“线”。这样一来，原本混乱的约束关系，就变成了一张可视化的“冲突蜘蛛网”。

　　有了这张网，AI就可以“按图索骥”，快速找到冲突最集中的地方，并优先处理。

　　在此基础上，团队设计了基于图学习的冲突消解算法，让AI能够快速识别不同类型的冲突，并自动给出调整方案。最后，通过强化学习，让AI在不断试错中学会“预判”——提前规划好最优路径，而不是等到冲突发生后再手忙脚乱地补救。

　　这一套组合拳下来，效果相当可观：相比传统的元启发式算法，新方法有望将大规模星群任务的规划求解效率提升70%以上。(完)