氧乙炔烧蚀机
面向 GJB 烧蚀、定距、定温、长时烧蚀、热流密度采集和报表输出，构建可控、可复现、可追溯的氧乙炔烧蚀试验系统。
查看产品页面向航天、材料、装备与高可靠工业场景
AI 驱动航天级热考核系统
连接极端环境验证与科研工业智能
科捷信以航天级热考核为工程基础，以工业/科研 AI 智能体为发展方向，帮助客户完成热考核验证、试验数据沉淀、知识复用与可信工程决策。
项目现场实景
设备、测控、冷却与安全系统集成
核心主线
从极端环境验证，到可信工程决策
高可靠工程系统既要在极端环境中被验证，也要在复杂研发过程中持续进化。热考核用于回答材料、结构与装备能否承受高热流、烧蚀、冲刷与复杂热历程；AI 则用于打通图纸、BOM、工艺文件、试验报告、仿真结果、遥测数据与专家经验，让研发知识可沉淀、可检索、可推理、可复用。
业务一
AI 驱动的航天级热考核系统
面向航天热防护、材料烧蚀、发动机喷管、结构件与高可靠装备，科捷信提供 AI 驱动的航天级热考核系统。
系统覆盖氧乙炔烧蚀、等离子热考核、超音速烧蚀、气动加热模拟、颗粒冲刷、热历程模拟、测控采集与智能分析，帮助客户在可控、可复现、可追溯的极端热环境中完成可靠性验证。
氧乙炔烧蚀
等离子热考核
超音速烧蚀
气动加热模拟
颗粒冲刷
热历程模拟
测控采集
智能分析
以边缘计算高速测控、PLC 过程控制、安全体系控制和精准运动控制，构建热考核先进测控体系。
热考核装备与试验系统
把客户会搜索的设备名称，落到可交付的系统能力上
科捷信围绕材料烧蚀、热防护验证、发动机喷管/喉衬、热结构件与高可靠装备热考核，建设从标准烧蚀、复杂环境模拟到数据智能的产品矩阵。每类系统均可结合测控采集、热流/温度曲线、试验报告、安全联锁与智能分析形成完整交付。
等离子烧蚀系统
面向高温高速等离子射流环境下的热防护材料、耐烧蚀材料和结构件热考核，可与测控采集和热历程分析联动。
查看产品页超音速粒子烧蚀系统
覆盖超音速颗粒冲刷、颗粒冲蚀烧蚀、高速燃气与颗粒耦合热考核，帮助评估材料在真实服役冲刷环境中的失效边界。
查看产品页高超声速气动热环境模拟试验系统
面向飞行马赫数、高度与表面热流密度等效转换，采用燃烧加热、喷管加速和多参量闭环控制模拟气动加热环境。
查看产品页凝胶发动机喉衬烧蚀系统
针对发动机喉衬材料，模拟高压、富燃料燃气流、热化学烧蚀与凝相颗粒冲刷，服务喉衬与近喉区材料评价。
查看产品页力热耦合烧蚀试验系统
将火焰加载、拉伸/压缩、恒载/分级载荷、位移控制与多参量采集统一起来，研究热结构件服役退化与失效。
查看产品页在线烧蚀率监测系统
采用结构光、高速成像、窄带滤光、图像增强和几何标定，输出退移量、瞬时烧蚀率与多参数同步数据链。
查看产品页多热源烧蚀试验平台
以氧乙炔为基础，预留氧丙烷、氧煤油、等离子、激光、气动加热与颗粒冲刷等扩展接口，把单一设备升级为科研型热考核平台。
查看产品页氧乙炔烧蚀系统能力
不止满足标准工况，更面向真实研发问题
定距烧蚀
按照设定烧蚀距离、火焰工况和烧蚀时间完成测试，GJB 规定的 10mm 距离和 10s 时长只是其中一个工作点。
定温烧蚀
实时采集焰流下试样表面温度，通过闭环控制烧蚀距离，实现恒定表温的烧蚀过程。
时间-热流曲线
根据客户设定的阶段性热流密度目标曲线进行烧蚀，让试验从单点考核走向热历程模拟。
时间-表温曲线
根据阶段性表温目标曲线开展烧蚀，支撑更接近任务过程的动态热环境复现。
平台创新点
从单一热源设备，到多热源烧蚀试验平台
平台围绕热源扩展、安全体系、样品适配、烧蚀模式、长时稳定与数据闭环展开设计，支撑热防护材料研发中的复杂验证问题。
多热源可扩展
以氧乙炔高温焰流为基础，预留氧丙烷、氧煤油超音速焰流、等离子热源、激光热源等扩展空间，让平台不被单一热源锁死。
主动安全系统
烧蚀试验属于高风险动火试验，平台通过危险源识别、安全模型、主动防护和数据闭环，把安全从经验管理提升为体系化控制。
多样品适配
支持 GJB、类 GJB 与非标样品，围绕不同直径、厚度和装夹需求，配置上料、定位、烧枪运动与热流测量协同能力。
多模式烧蚀
支持定距、定温、时间-热流曲线、时间-表温曲线等模式，把标准工作点扩展为可按目标曲线组织的热历程考核。
数字化火焰与长时烧蚀
支持多档氧乙炔配比、燃料气量调节和氧气自动配比，并面向 1200s、1800s 等长时烧蚀需求强化热防护、冷却和稳定性。
数据闭环与可视化报告
火焰整定、热流采集、表温/背温测量、曲线控制和报表生成进入数据闭环，让过程透明、结果可追溯、经验可复用。
能力证明
数字化火焰控制图谱
GJB 烧蚀不是系统能力边界
它只是科捷信定距烧蚀模式中的一个标准工作点。平台可在烧蚀距离、角度、时长、气量、配比和热流密度等维度扩展试验边界。
业务二
面向工业与科研流程的 AI 智能体
面向高可靠装备、材料研发、试验验证与科研管理场景，科捷信构建可私有化部署、可权限控制、可追溯的 AI 智能体与知识工程平台。
系统支持知识图谱、RAG、智能体、大模型微调、专业小模型训练部署、仿真接口、试验数据治理、技术文档解析、性能预测与可靠性评估，帮助客户把分散数据、专家经验和仿真工具连接为可复用的研发资产。
大模型能力
知识图谱、RAG、智能体、大模型微调、权限溯源
专业模型能力
配方性能预示、寿命预测、烧蚀分析、可靠性评估、代理模型
工程部署能力
私有化部署、仿真接口、数据治理、研发流程协同
解决方案
面向高可靠工程的验证与智能研发解决方案
从试验系统建设，到研发数据治理，再到专业模型训练与 AI 智能体部署，科捷信提供面向高可靠工程场景的组合式解决方案。
航天热防护与材料烧蚀考核
覆盖氧乙炔、等离子、超音速烧蚀、气动加热、颗粒冲刷与热历程模拟，获得可复现、可追溯的极端热环境验证数据。
高可靠动力系统 AI 全链赋能
整合设计、材料、工艺、试验、服役与可靠性数据，形成数据驱动、知识融合、智能协同的研发闭环。
科研实验室数智化升级
打通设备、试验、数据、报告、知识库与 AI 智能体，让分散经验转化为可检索、可复用的科研资产。
专业小模型训练与预测分析
针对配方性能、材料寿命、烧蚀行为、异常预警与多物理场快速仿真，训练专用神经网络、机器学习模型和代理模型。
工业/科研知识智能体
面向技术文档、历史案例、试验数据和仿真结果，构建可私有化部署、可权限控制、可引用溯源的知识智能体。
案例与能力
让能力有证据，让经验可复用
科捷信围绕极端热环境考核与工业/科研 AI 赋能，服务航天、材料、装备与科研实验室等高可靠场景。受项目属性与保密要求影响，部分客户与项目细节不作公开展示，可在授权范围内进行一对一交流。
热考核系统建设与升级
设备、试验现场与曲线证据墙
科研知识库与 AI 智能体原型
专业模型训练与可靠性评估
专利、证书、报告样例与公开文章
系统证据
从测控架构到报告输出，形成可追溯试验闭环
现场视频
用真实动态画面展示烧蚀系统能力
视频素材来自中科院某研究所烧蚀机项目现场资料，可用于展示标准烧蚀、45°热流曲线采集、报表生成与定温烧蚀等真实工作过程。正式上线前，可根据公开边界决定保留完整视频或剪辑片段。
知识中心
用工程科普连接官网、公众号与 AI 检索
围绕热考核、烧蚀试验、测控数据与工业/科研 AI，持续输出客户能看懂、搜索引擎能索引、AI 问答能引用的专业内容。
氧乙炔烧蚀试验：航天材料抗烧蚀评价的基础方法
氧乙炔烧蚀不是“拿火烧一下”，而是用可控、可复现、可追溯的高温焰流评价材料烧蚀行为。
阅读全文 · 官网版等离子烧蚀试验：为什么它更接近高焓热环境？
等离子烧蚀试验不是用更高温度模拟再入，而是以高焓流动复现解离、电离、化学反应与气动冲刷耦合的热环境。本文说明高温、高热流与高焓的差异，以及试验层级、关键指标与工程边界。
阅读全文 · 官网版超音速粒子烧蚀系统：颗粒冲刷为什么会加速材料失效？
超音速粒子烧蚀系统通过可控颗粒谱复现颗粒冲刷与热环境耦合的失效过程。本文说明颗粒对保护层的凿蚀、切削与正反馈机制，以及系统必须回答的定量问题与工程边界。
阅读全文 · 官网版气动加热模拟：高超声速飞行器热防护为什么不能只看温度？
气动加热模拟真正需要复现的不是最高温度，而是危险部位的热流、压力、作用时间、流动状态与化学环境。本文说明温度与热流的区别、四次转换与试验边界。
阅读全文 · 官网版凝胶发动机喉衬烧蚀系统：如何更接近发动机喉区真实服役环境？
凝胶发动机喉区是热流、压力、速度梯度和几何反馈高度集中的位置。本文说明喉衬烧蚀系统如何把材料级筛选推进到接近构件服役的验证，以及缩比系统的边界。
阅读全文 · 官网版力热耦合烧蚀试验：为什么结构件不能只做单独热考核？
先高温再常温力学试验无法复现结构件在真实服役中的力热耦合失效。本文说明同时加载与加热、时序同步、数据采集和测量边界的工程要点。
阅读全文 · 官网版在线烧蚀率与形貌测量：为什么试后测量还不够？
传统烧蚀率测量依赖试验前后对比，只能得到平均结果，容易错过退移加速、炭层剥落等关键过程。在线烧蚀率与形貌测量让烧蚀过程看得见、测得到、能同步、可复盘。
阅读全文 · 官网版GJB 323B 烧蚀试验到底测什么？为什么符合标准仍不等于适配真实工况？
GJB 323B 烧蚀试验测的是材料损失、热响应与失效机制三组证据。符合标准证明按规定条件取得了结果，适配工况还需证明条件覆盖目标产品的关键风险。
阅读全文 · 官网版热流密度不是温度：为什么“设备最高温度”不能代表烧蚀能力？
热流密度描述单位面积、单位时间进入样件表面的热功率，比温度更接近外部热输入边界。本文说明同一热流下不同材料表温不同的原因与热流标定要点。
阅读全文 · 官网版为什么 10 mm / 10 s 不是烧蚀系统的能力边界？
距离是几何条件，时间是加载条件，二者不能独立定义材料经历的热环境。烧蚀系统能力应描述为可稳定复现的目标时间—热流曲线范围，而非单个操作点。
阅读全文 · 官网版从氧乙炔到真实燃气：航天烧蚀测试为什么要分四个层级？
航天烧蚀测试不是热流越高越先进。从氧乙炔、等离子、真实燃气到颗粒复合环境，四个层级构成从材料筛选到型号验证的分层证据链。
阅读全文 · 官网版航天热防护材料为什么必须做烧蚀测试？耐高温不等于抗烧蚀
耐高温只是前提，抗烧蚀才是热防护设计的核心指标。烧蚀测试回答高热流和高速气流到来时材料将以多快、以何种方式损失，是工程判断的关键证据。
阅读全文 · 官网版喉衬烧蚀为什么是发动机材料验证的难点？
喷管喉衬处在热流、速度、压力梯度和结构敏感性同时集中的位置。本文说明喉径变化、五类耦合载荷与分级验证路线，能力范围以项目评审和技术协议为准。
阅读全文 · 官网版烧蚀形貌三维重构：从“看结果”到“读过程”
三维重构把烧蚀形貌从图片变成可计算的数据：退蚀深度、坑体积、沟槽方向与空间分布。它不等同内部 CT，也不替代热流、温度、显微组织的交叉分析。
阅读全文 · 官网版材料烧蚀数据库：报告都在，为什么数据仍然用不起来？
报告归档不等于数据库。材料烧蚀数据库的核心是字段统一、关系可查询、原始证据可追溯；找到一份报告不等于找到一条可比较、可复算、可训练模型的数据。
阅读全文 · 官网版工业/科研 AI 智能体：它和通用对话式 AI 到底差在哪里？
工业/科研 AI 智能体与通用对话式 AI 的差别不是模型参数量，而是工程责任边界：依据来源、工具调用、权限控制、证据链与专业复核。本文说明六部分构成与私有化部署边界。
阅读全文 · 官网版试验数据怎样进入 AI 闭环？从一次误报的修正过程说起
仪器数据自动上传只完成传输。AI 闭环的本质不是自动化程度，而是每次输入、判断、行动和反馈都能追溯并接受验证：人工复核、版本记录与证据链缺一不可。
阅读全文 · 官网版科研实验室知识库怎么建？先解决“旧版图纸被检索出来”
知识库最危险的错误是把失效资料组织成看起来很专业的回答。解决旧版图纸误检索依赖版本管理、权限控制、来源标记、证据链与人工复核，而非仅靠模型接入。
阅读全文 · 官网版推进剂性能预示：为什么不能让大模型直接“生成答案”？
推进剂性能预示不是“问一句、答一句”，而是任务专用模型、机理模型、受控数据和验证试验共同参与的复杂工程问题。大模型不能直接生成最终答案，需专业复核和项目数据验证。
阅读全文 · 官网版材料寿命预测与可靠性评估：为什么一个回归数值远远不够？
寿命模型要回答在哪种任务剖面、哪项失效判据和什么置信水平下成立。单靠一个回归数值会低估风险或误判样本，必须结合不确定性、风险区间与专业复核。需专业复核和项目数据验证。
阅读全文 · 官网版热考核实验室建设指南：最先该问的不是买什么设备
把实验室建设从设备清单拉回验证目标：测试对象、研发阶段、工况边界和数据用途要先想清楚。
阅读全文 · 官网版颗粒冲刷：材料烧蚀试验中容易低估的关键变量
颗粒冲刷会改变材料表面剥蚀、热防护层退移和失效模式，是烧蚀试验从热环境走向真实服役环境的重要变量。
阅读全文 · 官网版很多工业 AI 项目失败，不是模型不行，而是一开始选错了场景
工业 AI 落地要先区分问答、预测、优化、控制和安全保护，避免把不同问题都交给同一种模型。
阅读全文 · 官网版15分钟看懂这篇，你就入门 Agent 开发了
把 Agent 从聊天框概念拉回任务执行、工具调用、流程编排和边界控制，适合作为工业/科研 AI 智能体的入门文章。
公众号已发布 · 2026-07-30热考核实验室数智化升级三部曲
从设备能力到数据智能，再到数据标准化、可信采集和材料智能体，构成热考核实验室升级路径。
公众号已发布 · 2026-06-05 / 06-12 / 07-13AI浪潮下，我们如何安身立命？
从个人能力、组织能力和工程能力出发，讨论 AI 时代真正可靠的护城河，为科捷信的“AI + 工程实践”建立认知入口。
公众号已发布 · 2026-08-03GEO / FAQ
让搜索引擎和 AI 助手更容易理解科捷信
科捷信主要提供什么？
科捷信提供 AI 驱动的航天级热考核系统，以及面向工业/科研流程的 AI 智能体与专业模型能力。
热考核系统覆盖哪些方向？
覆盖氧乙炔烧蚀、等离子热考核、超音速烧蚀、气动加热模拟、颗粒冲刷、热历程模拟、测控采集与智能分析。
GJB 烧蚀是不是系统能力边界？
不是。GJB 工况是标准工作点，系统能力可向距离、角度、时长、气量、配比、热流密度和目标曲线等维度扩展。
工业/科研 AI 智能体如何部署？
可围绕私有化部署、知识库、权限控制、引用溯源、仿真接口和试验数据治理，结合客户场景分阶段建设。
关于科捷信
以工程验证为根，以 AI 智能为翼
西安科捷信人工智能科技有限公司专注于 AI 驱动的航天级热考核系统与工业/科研 AI 智能体。公司面向航天、材料、装备、科研院所、高校实验室与高可靠工业企业，连接极端环境验证、研发数据、专业知识与可信工程决策。
李建敏长期围绕热测试、工业 AI、可信智能体、AI 安全与复杂工程系统输出内容。科捷信负责系统交付，李建敏负责技术解释与信任建立。
联系我们
先从一次电话或微信交流开始
如果您正在关注极端热环境考核系统、热测试平台建设与升级，或希望将 AI 引入科研与工业研发流程，欢迎直接联系科捷信交流。
- 电话
- 13359265085
- 地址
- 陕西省西安市沣东新城天台五路29号
