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闡明晶界和微觀結構特性對層狀頁巖力學行為的影響：來自EBSD（電子背散射顯微鏡）、納米壓痕表征以及Mori-Tanaka放大方法的見解
機械異質性調控與多尺度力學響應機制研究：基于電子背散射衍射與納米壓痕的頁巖晶界狀態與接觸類型分析
來源：International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences
時間：2026-02-28
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通過受應變梯度理論啟發的深度學習方法，實現了可控雙模晶粒結構復合材料中強度與延展性的協同增強
基于應變梯度塑性ity-ductile損傷耦合模型，本研究提出雙模鋁合金基復合材料中粗晶帶間距對機械性能的調控機制，結合ResNet50-iAFF深度學習模型實現多目標優化下的快速預測，揭示界面影響區（IAZs）協同增強強度與韌性的機理。
來源：Composites Communications
時間：2026-02-28
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一種基于熵權-TOPSIS決策支持方法的橡膠瀝青粘度降低方案
中國七大氣候區中，溫拌橡膠瀝青（WMA-CRMB）與脫硫橡膠瀝青（D-CRMB）的適用性通過熵權-TOPSIS模型評估。結果顯示：WMA-CRMB高溫及中溫性能更優，但成本能耗最高；D-CRMB綜合成本效益和能耗更低，尤其適合熱帶及寒冷地區。
來源：TRANSPORTATION RESEARCH PART D-TRANSPORT AND ENVIRONMENT
時間：2026-02-28
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在相關性較低的情況下，基于宏觀-微觀特征驅動的數字孿生技術用于航空發動機轉子的裝配規劃
航空發動機轉子裝配規劃中，構建了基于數字孿生的集成系統AP-DT，通過DAM-Robot實現轉子宏觀-微觀特征的智能測量引導，并優化了首級轉子基準平面姿態約束，解決了多源數據協同和時空不連續性問題，驗證了系統對裝配同軸度誤差的有效控制。
來源：Mechanical Systems and Signal Processing
時間：2026-02-28
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僅輸出模態分析的主成分隨機子空間識別方法
隨機子空間法模態參數辨識研究顯示，SSI-Cov與SSI-Data在無限數據及非平穩白噪聲條件下理論等價。基于主成分分析改進的PCSSI方法通過投影信號子空間顯著提升噪聲抑制與數值穩定性，5000次蒙特卡洛模擬及縮比橋梁實驗驗證表明，PCSSI在有限數據場景下參數方差降低40%-60%，虛假頻率識別減少75%，特別適用于高噪聲及數據稀缺工程檢測。
來源：Mechanical Systems and Signal Processing
時間：2026-02-28
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非侵入式的射頻（RF）驅動過程監測與控制技術，用于提升微電放電加工的穩定性和效率
微電火花加工（micro-EDM）中復雜間隙條件導致放電行為高度隨機和非線性，傳統基于電氣傳感的監測方法存在成本高、干擾多、動態響應不足等問題。本文提出射頻（RF）驅動的脈沖序列級在-process監測與自適應控制策略，通過定義電壓積分值（IVV）的三種加工狀態，結合低維特征提取和混合分層深度學習模型，實現高達96%的加權分類精度。基于狀態識別的自適應伺服控制顯著提升深孔加工的穩定性和效率，驗證了RF技術在微EDM智能監控中的可行性。
來源：Mechanical Systems and Signal Processing
時間：2026-02-28
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數字化轉型能否影響綠色金融的發展？綠色技術創新和能源效率在此過程中扮演著怎樣的角色？
本研究基于中國31個省級面板數據（2011-2023），運用基準回歸、分位數回歸、中介效應模型、調節效應模型及空間杜賓模型，分析數字轉型對綠色金融的影響，發現數字轉型顯著促進綠色金融并產生空間溢出效應，其作用通過綠色技術創新中介，且受能源效率非線性調節，區域異質性明顯，東南部及政策實施后效果更顯著，為理論與實務提供新見解。
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一種用于區域供暖系統全局優化的模型預測控制方法
系統級優化模型結合LSTM注意力機制預測熱交換站負荷及回水溫度，并采用PSO算法協調優化熱源、一級管網泵閥參數，實現多層級多設備協同控制。以天津典型DHS為案例，驗證該MPC策略較基線方案降低電量3.68%、熱量5.76%，有效緩解供需失衡與能耗問題。
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中國傳統能源、新能源及科技股票市場之間的風險溢出效應：一種新型的混合扭曲Copula方法
本研究提出新型時變混合扭曲Copula模型（TVP-MDC），分析中國新能源、傳統能源與技術市場動態風險溢出。通過CoVaR和ΔCoVaR評估，發現疫情前后風險傳導路徑與強度差異顯著，尤其是科技與新能源市場在疫情期間風險溢出增強。模型有效捕捉非線性、非對稱及時變尾部依賴特征，為能源轉型期政策制定提供量化依據。
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利用數據驅動方法對波浪能轉換器的功率性能和疲勞載荷進行集體預測
波浪能轉換器（WEC）功率性能與疲勞載荷的高效預測方法研究。通過構建非線性時域模型作為基準數據，采用主動學習Kriging方法結合新型學習函數優化樣本選擇，僅需15種海況模擬即可實現兩種PTO機制下功率與疲勞載荷的同步預測，誤差小于2%，計算效率提升超20倍。摘要：
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VLM-PoseManip：基于視覺-語言模型的靈巧機器人操控技術，通過指導性姿態估計實現人機協作
人機協作中基于語義空間推理與擴散模型的6D姿態估計及幾何引導抓取框架，有效解決復雜工具靈巧操作中的語義理解與物理精度不足問題，實驗顯示執行準確率達92%，任務成功率83%，平均耗時5.25秒。
來源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS
時間：2026-02-28
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人工智能能否成為中國制造業供應鏈中碳減排的加速器？——來自國家新一代人工智能創新與發展試驗區的證據
本研究基于中國人工智能創新發展試驗區（AIIDPZ）政策，采用多期差分模型分析2016-2022年A股制造企業數據，發現該政策通過數字轉型、供應鏈效率提升和技術創新顯著降低企業碳排放，且對高污染行業、客戶集中度高及環境治理薄弱地區效果更明顯，為供應鏈碳中和提供政策啟示。
來源：International Journal of Production Economics
時間：2026-02-28
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考慮乘客通過層間邊緣流動轉移的地鐵-公交雙層網絡免疫性分析：方法論與管理策略
雙層網絡魯棒性評估與關鍵節點識別研究。基于地鐵-公交雙層網絡（MBDLN），采用度、中介、方向熵中心性識別關鍵節點，通過網絡效率與最大強連通分量評估魯棒性，對比分析乘客流轉移模式對網絡脆弱性的影響，以成都案例驗證最優換乘比例和管理策略。
來源：Reliability Engineering & System Safety
時間：2026-02-28
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一種考慮在多重漸進損傷耦合下變量更新的可靠性分析方法
飛機鎖機制可靠性分析中考慮動態參數更新與多重漸進損傷耦合方法。摘要：針對復雜航空機械系統中動態變化的輸入變量及多重漸進損傷（磨損、多次沖擊形變、線纜蠕變）耦合問題，提出一種可變參數更新的可靠性分析方法。通過建立損傷機制相關的參數更新公式，開發自適應計算流程，構建基于蒙特卡洛方法的動態可靠性評估模型，并驗證其在飛機門鎖和傘包鎖工程案例中的有效性。
來源：Reliability Engineering & System Safety
時間：2026-02-28
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在無序巖鹽型鋰離子電池正極中，通過合成方法調控電子轉移過程
鋰離子電池不完整巖鹽（DRXs）通過合成誘導電子轉移（Mo(VI)與Mn(II)結合）改善電子導電性，經電化學、XRD和光譜分析驗證，提出協同調控電子傳輸與氧化還原的新方法。
來源：Nano Energy
時間：2026-02-28
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通過多模態測量方法和機器學習回歸模型，實現對駕駛員在連續駕駛任務中心理負荷的準確預測
本研究通過機器學習回歸模型，利用多模態生理信號（EEG、ECG、EDA、眼動追蹤）和駕駛性能數據，評估連續駕駛中駕駛員心理負荷（MWL）的預測效果。結果表明，整合四類生理信號和駕駛性能的Gaussian過程回歸模型最佳，R2達76%，同時考慮時間變化和駕駛性能能有效提升預測精度。
來源：International Journal of Industrial Ergonomics
時間：2026-02-28
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優化全球森林火災面積模擬：多地球系統模型評估、貝葉斯模型平均合成方法及氣候驅動因素分析
森林火災面積（BA）的地球系統模型（ESMs）模擬性能評估與優化研究。通過對比10個CMIP6和ISIMIP3b模型的BA模擬，采用貝葉斯模型平均（BMA）方法篩選最優模型組合，構建了1997-2014年全球森林BA優化數據集。分析表明：全球及主要森林類型BA呈現顯著的7-9月季節峰值，針葉林偏差最小，闊葉林和混合林存在較大高估。氣候驅動方面，BA與溫度呈正相關，與降水負相關，但北緯60度以北的亞北極和東亞地區例外，三者均呈正相關。研究為ESMs中火災模塊改進和碳循環模型優化提供了新依據。
來源：Global and Planetary Change
時間：2026-02-28
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可解釋機器學習與深度學習在致密砂巖水庫生產區識別中的應用：結合PROMETHEE-II與類別不平衡處理方法
本研究提出整合可解釋機器學習與PROMETHEE-II多準則決策的框架，用于解決致密砂巖儲層中地質異質性和類別不平衡問題。在西非數據集上，模型實現F1=0.95、召回率100%、ROC-AUC=1.00的高效預測，并通過SHAP分析驗證地質一致性，但需注意模型在不同地質條件下的泛化風險。
來源：Geoenergy Science and Engineering
時間：2026-02-28
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關于Fe/Co/Zn催化的次煙煤及其顯微組分解聚的機理研究：結合光譜技術、密度泛函理論（DFT）和ReaxFF-MD方法的綜合分析
煤催化解聚機理及Fe/Co/Zn基催化劑協同作用研究。通過浮選分離LS-R煤的顯微組分LS-V和LS-I，結合光譜表征、DFT計算和ReaxFF-MD模擬，揭示催化劑優先吸附煤中含氧官能團及芳環結構，通過長程活化作用削弱C-C和C-O鍵，其中Fe3?/Co2?催化效果顯著優于Zn2?，促進輕質焦油生成并抑制炭化。建立了煤分級利用的理論基礎。
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綜述：用于將塑料轉化為燃料的兩階段熱化學回收技術
本文綜述聚烯烴化學回收的兩階段熱化學工藝，比較熱解-催化加氫、催化熱解-催化加氫及串聯熱解流程，分析產物組分對汽油、柴油標準的影響，探討協同效應及歐盟政策背景下的工業應用挑戰。
粵公網安備 44010602000434號