• 一种结合迁移学习与局部搜索的车辆路径问题求解方法：TuneNSearch

  车辆路径问题（VRP）的求解是物流优化的核心挑战。现有方法往往受限于泛化能力弱或计算成本高。本研究提出TuneNSearch框架，将Transformer架构与边缘感知图注意力网络（E-GAT）结合，并集成高效的局部搜索算法。该框架先以多仓库VRP（MDVRP）进行预训练，再通过微调适配多种VRP变体。实验表明，TuneNSearch在CVRPLIB和TSPLIB数据集上，与已知最优解的偏差保持在3%以内，显著优于现有神经网络方法，为实际物流系统提供了高效、通用的决策支持。

  来源：Computers & Operations Research

  时间：2026-03-02

• 非匹配网格上的通量逼近及其在混合多尺度方法中的应用

  本文提出了一种针对非匹配网格（网格不贴合物理界面）的离散通量逼近新理论。通过证明基于L2正交投影到分片不连续多项式空间的通量逼近具有超收敛性质，本研究革新了混合杂交多尺度有限元方法的分析框架，为其在复杂多物理场问题中的应用提供了坚实的数学基础。

  来源：Computers & Mathematics with Applications

  时间：2026-03-02

• 一种利用高效计算策略的协调重调度方法，用于具有缺陷产品的多车间汽车制造系统

  提出基于高效计算策略UCS的协调重调度方法，有效解决多车间汽车制造系统中缺陷产品再集成问题，并通过实际案例验证其可行性和优越性。

  来源：Computers & Industrial Engineering

  时间：2026-03-02

• 基于深度学习的混合模型，结合迭代岩性约束方法，用于提高缺失测井数据的预测精度

  本研究提出Iterative Lithology-Constrained Hybrid CVAE–LSTM Network（ILCH-Net）框架，通过融合条件变分自编码器（CVAE）与基于LSTM的岩性预测模块，嵌入地质约束以提升缺失测井数据的重建精度。在挪威海上Volve油田六口井的实测数据验证中，ILCH-Net在GR、RHOB、NPHI、DTC和DTS等缺失数据场景下均优于基准模型，实现10.43的最低均方根误差，并通过岩性特异性分析验证了地质一致性提升效果。该框架为地质建模中多日志缺失问题提供了可扩展的解决方案。

  来源：Computers & Geosciences

  时间：2026-03-02

• 基于自适应对象NDWI阈值分割的多光谱遥感图像浅水区域提取方法

  浅水区提取方法基于自适应对象NDWI阈值，通过SLIC超像素分割降低噪声影响，结合区域生长算法优化结果，有效提取多光谱遥感图像中岛屿及近岸浅水区，实验表明精度优于传统算法。

  来源：Computers & Geosciences

  时间：2026-03-02

• 达西-福希海默模型的后验误差估计新方法：基于残差型混合有限元法的可靠性证明与数值实验

  本文针对模拟多孔介质中流体流动的关键模型——Darcy-Forchheimer问题，提出了一种新的残差型后验误差估计方法。研究团队针对文献[1]中提出的混合有限元格式，推导了误差估计子并证明了其可靠性。通过一系列数值实验，验证了该方法在自适应算法中的实际效能，为优化计算资源、提升模拟精度提供了新的理论工具和可靠判据。

  来源：Computers & Mathematics with Applications

  时间：2026-03-02

• 基于格子玻尔兹曼高阶展开的有限差分格式：提升对流-扩散方程计算精度的新方法

  本研究针对标准格子玻尔兹曼方法（LBM）在求解对流-扩散方程时精度受限的问题，提出两种新策略。其一，通过六阶展开推导最优松弛时间以消除高阶误差；其二，基于此展开构建了三级和四级有限差分格式（TLFD/FLFD）。理论分析与高斯-丘陵基准测试表明，在最优松弛时间下，新方法在粗网格上可达四阶精度，其相对误差可比标准LBM低两个数量级，显著提升了数值求解的准确性与效率。

  来源：Computers & Mathematics with Applications

  时间：2026-03-02

• HSDL：一种利用混合浅层和深度学习技术改进自动地震目录的新方法

  地震监测中假警报问题，提出混合浅层与深度学习（HSDL）方法，结合深度学习相位检测器（EQCCT）与XGBoost分类器，通过物理特征（P/S picks数量、概率均值、S/P比等）实现高精度分类（200数据集100%准确，1500数据集F1>0.99）。

  来源：Computers & Geosciences

  时间：2026-03-02

• 一种考虑流体-固体耦合和接触耦合效应的饱和土-结构动态相互作用摩擦接触方法

  饱和土-结构系统动态耦合问题中，基于u-p格式的NTS接触模型通过两步惩罚法与增广拉格朗日方法实现流体-固体耦合及接触约束，结合Mohr-Coulomb准则和有效应力原理划分粘附、滑动与分离三种接触状态，并通过数值案例验证了模型在土-结构相互作用中的准确性和稳定性。

  来源：Computers and Geotechnics

  时间：2026-03-02

• 基于Kronecker积分解的最优控制方法在可再生能源电解系统中实现电网支持和氢气生产

  绿氢制备的电网支持型光伏-电解槽系统采用邻近克罗内克积分解学习（NKPD）控制策略，优化了可再生能源与氢能生产的协同管理。实验表明系统谐波畸变为3.47%，响应时间4.87ms，产氢效率达70kg。该方案通过NKPD算法实现电网电流快速动态响应，消除传统LMS算法的收敛延迟问题，同时创新性地采用谐波预估计技术，有效抑制电压谐波并提升功率因数。系统架构包含光伏阵列、升压转换器、电压源换流器及电解槽，通过自适应滤波技术实现多目标协同控制。

  来源：Computers and Electrical Engineering

  时间：2026-03-02

• 无催化剂气相合成吡喃酮：基于GC-MS平台的热诱导丙酮酸酯衍生物羟醛缩合新方法

  本综述（研究论文）介绍了一种新型、绿色的合成方法：利用气相色谱-质谱联用（GC-MS）作为反应与分析一体化平台，在无催化剂、无溶剂的条件下，通过热诱导丙酮酸酯衍生物的羟醛缩合反应，实现多种吡喃酮（pyrones）的气相合成。该工作为探究热有机转化机制提供了一种简便的微观尺度研究范式。

  来源：ACS Omega

  时间：2026-03-02

• 无人机辅助的交通重路由在灾难场景中的应用：基于文法引导遗传编程的方法及受限智能车采纳与跨路段泛化影响分析

  本文探讨了无人机(UAV)在灾难性交通中断管理中的应用，通过结合文法引导遗传编程(G3P)演化出一种重路由成本函数。研究人员针对都柏林市中心在五种不同灾难事件和五个UAV信息层级下的场景进行SUMO仿真，评估了G3P在100%、70%和50%智能车辆采纳率下的性能及其对相邻路段的泛化能力。研究发现，在100%采纳率下，RRG3P在96%的情况下优于基准方法，但在采纳率降低时性能下降，且跨路段泛化结果不一。该研究为灾难情况下基于UAV的、可解释的重路由策略提供了重要见解，对提高城市交通网络的韧性和响应效率具有重要意义。

  来源：Computers & Industrial Engineering

  时间：2026-03-02

• IgA方法和子网格法

  本文提出一种基于Bernstein函数的子网格稳定方法，用于解决Isogeometric Analysis中一阶偏微分方程的对流主导问题。该方法通过扩展B样条空间并引入Bernstein泡函数，有效抑制标准Galerkin方法中的数值振荡，并与激波捕获技术结合进一步减少Gibbs现象。数值实验验证了该方法在静态和动态问题中的鲁棒性与高效性。

  来源：Computers & Mathematics with Applications

  时间：2026-03-02

• 基于下限理论的滑移曲线评估隧道掌子面稳定性：一种考虑曲线滑移线的创新方法

  本文针对隧道开挖中掌子面稳定性评估的关键技术难题，提出了一种基于下限理论的创新分析方法。传统方法多假设破坏区内滑移线为直线，并需预设难以确定的侧向土压力系数，导致评估不够精确。本研究通过将破坏区内的滑移线建模为对数螺旋曲线，对梯形非对称微元体建立力与力矩平衡方程，并推导出微分方程进行求解，从而建立了无需侧向土压力系数的新评估体系。计算验证表明，该方法能够准确复现先前离心模型试验得到的掌子面稳定性指标，为盾构法和NATM法等隧道工程的设计与施工提供了更可靠的理论工具。

  来源：Computers and Geotechnics

  时间：2026-03-02

• pyParkO：一种基于Python实现的Parker–Oldenburg方法，用于从重力异常数据反演海底地形

  提出基于Parker–Oldenburg方法的Python工具pyParkO，支持常数和变密度对比，集成可视化模块，通过模拟和西太平洋实际数据验证其反演海底地形精度，解决MATLAB工具依赖及代码复杂问题。

  来源：Computers & Geosciences

  时间：2026-03-02

• 融合多属性效用与深度强化学习解决顺序多准则决策问题：在可持续农业人力资源管理中的创新应用

  本文聚焦顺序多准则决策（SMCD）这一复杂现实决策难题，为解决传统方法在处理动态、多目标权衡时的局限性，研究者创新性地将多准则决策分析（MCDA）与深度强化学习（DRL）相结合，提出了多属性效用深度强化学习（MAUDRL）新方法。研究以加拿大不列颠哥伦比亚省蓝莓种植业的可持续人力资源管理（HRP）为例进行验证。结果表明，相较于基准算法，MAUDRL在策略质量、目标达成率和运行时间上均表现出色，为SMCD问题提供了高效、透明且可解释的决策支持方案，在推进可持续及社会责任决策方面具有重要理论与应用价值。

  来源：Computers & Operations Research

  时间：2026-03-02

• 迈向具备韧性和智能性的血液库存管理：关于不确定性、挑战及数据驱动创新的系统性文献综述

  血液供应链库存管理面临供需波动、产品易过期及运输协调等挑战，需通过优化算法、机器学习预测及区块链等新技术提升效率。现有研究多孤立分析环节，缺乏系统整合，本文提出融合仿真与智能技术的多阶段优化框架，并探索无人机配送与数字孪生等工业4.0技术的应用潜力。

  来源：Computers & Industrial Engineering

  时间：2026-03-02

• 一种双砂浆方法，用于分析波浪诱导的瞬时液化效应对浸没隧道的影响，该方法结合了与液化相关的非达西流动模型

  本文将液化相关非达西流模型与双mortar方法结合，用于研究极端海浪作用下全埋浸没隧道的动态响应，通过实际波浪参数分析验证了模型的有效性。

  来源：Computers and Geotechnics

  时间：2026-03-02

• 基于CUDA内核函数与PyTorch混合编译技术的快速地面穿透雷达双参数全波形反演方法

  三维双参数全波形反演高效框架研究，提出基于CUDA核函数与PyTorch自动微分混合架构的三维GPR-FWI方法，通过GPU加速计算密集型任务，保留PyTorch灵活性支持用户自定义损失函数和正则化策略，实现内存优化与计算效率提升，适用于大规模三维地穿透雷达反演。

  来源：Computers & Geosciences

  时间：2026-03-02

• 基于证据理论的融合方法，利用InSAR（合成孔径雷达）、光学数据和DEM（数字高程模型）数据，实现对活动滑坡的可靠性感知多模态检测

  多模态遥感数据融合方法HAEFNet通过分层设计提升滑坡检测精度，结合空间一致性交叉注意力和Dempster-Shafer证据理论实现高效异质特征融合与不确定性校正，在青藏高原及四川地区数据集上IoU达75.2%，优于现有方法4.9%。

  来源：Computers & Geosciences

  时间：2026-03-02

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