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针对受多源干扰影响的飞行试验舱系统的主动干扰抑制控制:一种结合动态补偿的扩展状态观测器方法
飞行试验舱高压环境仿真系统面临多源干扰问题,传统ADRC受限于ESO的扰动估计能力。本文提出动态补偿项增强的CF(·)-NESO,通过状态驱动补偿机制优化原误差反馈机制,实现更平滑、低滞后和高精度的扰动估计,显著提升抗干扰性能。
来源:Aerospace Science and Technology
时间:2026-03-16
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基于多智能体Transformer的方法,用于NOMA(非正交多址)技术的车辆边缘计算中的协作任务卸载与资源优化
提出MADRL与拉格朗日优化的混合框架解决车辆边缘计算中的任务卸载与资源分配问题,通过多智能体Transformer实现协同卸载决策,结合分解拉格朗日方法优化连续资源分配,显著提升服务成功率与系统性能。
来源:Ad Hoc Networks
时间:2026-03-16
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通过工业脉冲激光沉积技术在超高生长速率下研究外延BaCu₃O₄相在EuBa₂Cu₃O₇-δ薄膜生长中的作用与影响
研究揭示了瞬态液相辅助PLD生长中正交晶系BaCu3O4平板相的形成机制及其对EuBCO超导性能的影响,提出基于中间相的取向生长模型,为工业PLD优化提供理论依据。
来源:Acta Materialia
时间:2026-03-16
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采用先进的热力学和多目标优化方法,对下一代混合光伏-固体氧化物燃料电池(PV-SOFC)电力系统在近乎零能耗建筑中的应用进行深入分析
本研究针对沙特纳杰兰地区教育建筑设计了一种融合SOFC、光伏、电池储能及吸收式制冷的混合能源系统,采用NSGA-II多目标优化和TOPSIS决策方法,比较干式与蒸汽重整工艺,优化结果表明干式重整系统效率52.3%、年成本8.74万美元、CO2排放148吨,优于蒸汽重整方案,且废热回收使系统Exergy效率提升15%,关键组件Exergy destruction分析显示SOFC堆和燃烧器为主要不可逆源。提出光伏-建筑面积比1.48㎡/㎡、电池峰值负荷比1.77kWh/kW的标准化设计指标。
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在感知不确定性下的鲁棒无人机导航:一种基于时空变换器增强型强化学习的方法
自主无人机导航中基于时空Transformer增强的强化学习方法提出,通过双分支网络分别处理时空特征,结合Transformer模块提升长时依赖建模能力,有效抑制传感器噪声干扰,显著提高导航成功率与安全性。
来源:ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS
时间:2026-03-16
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用于航空航天通信的电光跟踪的机电干扰抑制技术:基于误差的ESO(误差自适应控制)与补偿式反步设计
机电耦合结构摩擦抑制与误差基扩展状态观测器补偿反步控制
来源:Aerospace Science and Technology
时间:2026-03-16
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一种基于DQN(深度Q网络)的轻量级加密方法,用于协作式IoMulT监控系统中的安全边缘数据聚合
提出了一种整合加密原语和深度学习的统一边缘层安全框架,解决IoMulT环境下的多媒体数据加密、超分辨率重建、密钥保留、防伪造及压缩效率问题,采用轻量级CNN特征提取、DQN智能体自适应帧选和QoS优化,结合AES-256、ECC及SHA-256实现端到端安全,并通过混沌加密和LSB嵌入提升密钥安全性和故障诊断能力。
来源:Ad Hoc Networks
时间:2026-03-16
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使用随机参数二元逻辑回归方法对行人-车辆碰撞事故归因中的异质性进行建模
分析7213起伊斯坦布尔行人-车辆事故数据,采用随机参数二元Logit模型揭示责任归属的异质性影响因素。结果显示:交叉路口、交通标志、信号灯、恶劣天气、公共交通及车辆数量为关键随机参数,其中交叉路口和恶劣天气下司机责任占比上升,而交通信号灯和公共交通事故更易归责行人。研究证实需针对不同场景制定差异化安全策略。
来源:Accident Analysis & Prevention
时间:2026-03-16
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土地所有者对农光互补技术采用的态度:来自意大利南部一项离散选择实验的证据
意大利农光互补系统推广中,土地所有者投资意愿受技术、经济、管理及政策公平性等多因素影响。通过1486份问卷的离散选择实验发现,需差异化激励措施(85-157€/MWh),现行93€/MWh全国标准仅17.4%接受。政策需强化农业社区参与、简化融资流程、明确长期契约审查机制,平衡土地多功能利用与能源正义原则。
来源:Energy Policy
时间:2026-03-16
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一种基于多智能体图注意力机制的深度强化学习方法,用于飞机装配动态调度
飞机装配车间调度问题需动态优化各站作业优先级,同时平衡全局效率与局部完成时间,应对人力与物料约束及频繁干扰。本文提出多智能体DRL框架,融合PPO算法与GAT网络,通过分层状态聚合构建混合critic网络,实现集中训练与分散执行(CTDE)范式下的协作优化,工业案例验证其相比传统规则和DRL方法具有更优的调度平衡率(99.19%)和抗物料延迟干扰能力。
来源:ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS
时间:2026-03-16
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一种基于切比雪夫节点的精确积分方法,结合自适应径向基函数插值,用于高速非线性转子动力学分析
高速非线性转子系统的时间域精确积分方法研究。提出径向基差分求积精确积分法(RBDQ-PIM),结合自适应参数选择和Chebyshev差分求积处理Duhamel积分项,有效平衡计算精度与效率。通过小涡轮风扇发动机转子和燃气轮机转子摩擦故障的数值验证,RBDQ-PIM相比传统Newmark方法计算成本降低85%,且在非线性响应预测中表现更优。
来源:Aerospace Science and Technology
时间:2026-03-16
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基于人工势场的集群运动规划方法,用于模块化自重构卫星
该研究提出基于人工势场的立方模块卫星集群运动规划算法,包含反向流策略防止 deadlock,开发了适用于不同任务序列的涌现(surging)和梯级(laddered)两种规划框架,前者优化空间紧凑性,后者侧重路径效率,并构建了基于A*算法的分层规划框架解决复杂环境中的局部最优问题。
来源:Aerospace Science and Technology
时间:2026-03-16
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利用基于变压器的应力-应变建模方法,对Nb-W耐火合金进行数据驱动的设计
提出基于Transformer的生成框架,预测Nb-W基难熔合金全变形轨迹,突破传统方法局限,实现合金成分与工艺逆向设计、力学行为解析及有限元集成应用,为高温结构材料优化提供高效工具。
来源:Acta Materialia
时间:2026-03-16
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在周向周期性薄壁结构中,利用导波技术检测和定位焊接缺陷
焊接区域在再生冷却喷管中易受热力循环载荷开裂,威胁火箭发动机安全。本研究提出基于轴向导波和新型SAFE建模框架的检测方法,通过单元胞周期约束实现复杂圆柱薄壁结构的模态分析,建立包含色散分析、能量局域化和模态形状评估的模式选择标准,最终确定L(0,1)-like导波模式为最优检测模式,并验证其通过时差和反射系数分析实现缺陷定位与评估的有效性。
来源:MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING
时间:2026-03-16
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基于独立接收子域的均匀菲涅尔透镜反向设计方法,用于高效聚光光伏系统
提出基于独立接收子域的Fresnel透镜逆设计方法,通过划分环形接收子域优化齿形参数,在7倍聚光率下实现效率超90.8%、均匀性达94.6%。经数值分析和实验验证,该方法有效提升平面Fresnel透镜的聚光效率与能量分布均匀性。
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重新探讨基于无雅可比牛顿-克里洛夫(Newton–Krylov)方法的多排涡轮机械空气动力学分析中的混合平面(Mixing-Plane)技术
多行涡轮机械稳态气动分析中提出JFNK混合平面法两阶段求解策略,通过自动微分精确计算Jacobian-向量积,并设计LU-SGS、无矩阵自由多网格及矩阵基多网格三种预处理方法。实验表明该方法在NASA Stage 35和三row轴流压缩机测试中效率显著优于传统隐式Runge-Kutta法。
来源:Aerospace Science and Technology
时间:2026-03-16
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基于去噪扩散概率模型的表格数据增强方法,用于提高高熵合金的相位分类精度
人工智能加速材料发现但受限于数据稀缺,传统数据增强方法存在生成数据多样性不足和物理特性保留不充分的问题。本研究首次将去噪扩散概率模型(DDPM)应用于高熵合金(HEA)相预测,通过合成数据增强训练集,使相位分类模型准确率提升至86%,并显著优于ADASYN和CTGAN。
来源:Acta Materialia
时间:2026-03-16
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解耦特征流形结构:一种适用于变速旋转速度下的机械故障诊断的域增量方法
旋转机械变转速条件下的领域增量故障诊断方法,提出解耦特征流形结构(DFMS)通过自编码器建模不同转速下的故障特征分布,设计自适应加权混淆对比损失降低流形重叠,结合动态参数调整的知识蒸馏和特征蒸馏缓解灾难性遗忘,实验验证了在齿轮传动和高速轮对轴承测试平台的有效性。
来源:MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING
时间:2026-03-16
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一种基于多源数据融合的轻量级运行优化方法,用于恒流量空气源热泵供暖系统
提出基于多源数据融合的轻量级空气源热泵(ASHP)运行优化方法,通过数据驱动模型构建建筑、末端及系统模型,融合仿真数据与实测数据增强模型可靠性,实现能耗降低28.5%且单次优化计算时间<1秒的轻量化部署。
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一种基于混合GPR(地面穿透雷达)和Transformer技术的框架,用于在多源岩土工程数据库的驱动下进行考虑不确定性的地层剖面分析
精准重建地下岩层结构是岩土工程的关键挑战。本文提出GPR-Transformer混合框架,将高斯过程回归(GPR)的地质先验与Transformer的深度依赖建模相结合,有效解决稀疏异质地质数据下的分层预测难题。实验表明该方法在PRD-CLAY和SH-CLAY数据库中均展现出更高的预测精度(提升8.2%-12.7%)、更稳定的浅层过渡带建模(RMSE降低19.4%)以及清晰的不确定性分层特征(标准差降低23.6%)。该框架创新性地将地质统计学约束融入深度学习架构,为智能地质建模和工程数字孪生提供新范式。
来源:ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS
时间:2026-03-16