学术研讨
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2025年11月18日上午，安徽省古建筑智能感知与高维建模国际联合研究中心在徽风楼608室举行研究生研讨会学术交流活动。本次研讨会围绕多物理场仿真、电池电磁行为建模、多模态情感分析预训练框架、太赫兹无损检测以及风电场生态效应遥感评估等议题展开，吕步峰、汪晟、鞠俊杰、戴和兴四位研一同学依次作报告，集中展示了在“算法—传感—环境”链条上的多元探索。
在多物理场仿真与电池建模部分，吕步峰同学介绍了基于 COMSOL 多物理场仿真平台的电池充放电过程电磁场模拟工作。报告从几何建模、材料参数设定与边界条件配置入手，构建了耦合电化学、电流分布与热传导过程的数值模型，用以刻画电池在不同工况下的电势分布、电流密度路径以及由此引起的温升与场强变化。通过对比不同极片结构、极耳布置和工况参数下的仿真结果，他分析了局部热点、边缘电流聚集等现象产生的机理，讨论了仿真在电池安全性评估、结构优化设计及故障预警中的应用潜力，为后续将多物理场建模引入复杂能源系统提供了可操作的技术路线。
围绕多模态情感分析，汪晟同学针对现有多模态预训练模型在图文联合建模时更多关注语义与视觉信息的一般表征，而对“情感信号”的利用不足的情况汇报了该领域的有关论文进展。作者提出了一种情感感知多模态预训练（SMP）框架：一方面设计跨模态对比学习模块，使图像与文本在共同表示空间中对齐；另一方面在预训练阶段显式引入细粒度情感标签等情感相关目标，使模型在学习语义表征的同时强化情感特征抽取能力。具体实现上，SMP 同时采用掩码语言建模与掩码自编码器任务，从文本与图像中获取语义信息，并在句子级与面向目标的多模态情感分类数据集上进行微调与评测。实验结果显示，该框架在多个基准任务上超越现有方法，消融实验也验证了情感感知预训练目标与跨模态对比学习模块的有效性，为后续多模态情感分析模型设计提供了新的思路。
在太赫兹无损检测方向，鞠俊杰同学以“基于太赫兹成像技术的向日葵种子无损质量检测研究——MobileViT-E 模型设计与应用”为题作报告。该研究利用太赫兹成像穿透种壳获取内部结构信息，在此基础上构建面向向日葵种子质量分级的图像分类任务。针对传统卷积网络在全局依赖建模和参数效率上的局限，工作在 MobileViT 轻量级视觉 Transformer 的基础上提出 MobileViT-E 网络：通过引入高效局部注意力和卷积块注意力等机制，强化对关键纹理与缺陷区域的关注，同时保持较低参数量与计算开销，适配大规模在线检测场景。实验结果表明，MobileViT-E 在区分完整、破损与畸形等不同类型种子时，分类精度和稳健性均优于对比模型，验证了“太赫兹成像 + 轻量级 Transformer”在农产品无损质量检测中的可行性和推广价值。
在风电场生态环境影响评估部分，戴和兴同学面向风力发电对地表环境的综合效应展开汇报。工作首先基于 Landsat 系列卫星影像和 GF-1 PMS 高分辨率数据，对研究区风电场进行视觉解译，提取机组与风机阵列空间分布，并结合地类信息构建风电场区域与对照区。随后，利用多时相遥感反演结果获取地表温度（LST）、植被生产力相关指数以及土地利用变化等指标，在时间序列上刻画风电场建设前后生态要素的演变特征。结合统计分析与空间缓冲区分析方法，他探讨了风电场对局地地表温度、植被活力与土地利用格局的影响方向与幅度，并与近期基于大样本风电场的研究结论进行对照，指出风电开发在带来清洁能源收益的同时，可能伴随夜间地表升温和植被生产力下降等效应，强调在选址与规划阶段需要统筹考虑生态承载力与环境敏感性。
总体来看，本次研讨会从电池多物理场仿真、多模态预训练模型设计，到太赫兹成像在农产品质量检测中的应用，再到遥感视角下风电场生态效应评估，涵盖了方法论创新与工程实践的多个层面。几位同学在汇报中注重将理论模型与实际场景紧密结合，通过仿真、算法与数据分析相互印证，体现出中心研究生在交叉问题识别、技术选型与结果解读方面不断增强的综合研究能力。
安徽省古建筑智能感知与高维建模国际联合研究中心
文：郭俊良 丁群 审稿：邵慧