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一种新的动态自适应预测方法,用于在考虑数据缺失的情况下预测机械设备的剩余使用寿命
动态自适应故障预测方法通过实时数据插补和复合模型选择指标解决数据缺失与模型单一性问题,验证了其在轴承和齿轮箱数据集上的预测精度提升与泛化能力优势。
来源:Mechanical Systems and Signal Processing
时间:2026-01-25
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基于多任务学习的多步骤风速预测方法,该方法采用混合粒度的协作网络
风电多步预测中长短期特征融合方法及动态加权策略研究。
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一种考虑贝叶斯应力条件重要性的海底控制系统多模型融合冗余分配方法
针对深海极端环境下的冗余悖论问题,提出一种基于贝叶斯应力条件重要性的多模型融合冗余分配方法,通过系统建模、重要性评估与多目标优化算法,实现可靠性最大化与成本最小化的协同优化,并验证了其在自主开发的深海轻介入设备控制系统中的有效性。
来源:Reliability Engineering & System Safety
时间:2026-01-25
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利用TRNSYS软件,结合极端天气条件和海水淡化技术的灵活性,设计一个具备弹性的集中式太阳能-光伏-风能系统,并配备电池和热能储存装置
微热管阵列集成光伏/空气双源蒸发器/冷凝器系统与双源直接膨胀热泵耦合,通过季节性实验验证其制热COP达6.2(夏季)和4.9(冬季),发电效率14%,制冷COP 2.7,运行稳定且参数波动率低,较传统系统提升显著。
来源:ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT
时间:2026-01-25
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利用低秩自适应(LoRA)调优的领域特定图像生成技术解决建筑安全监测中的数据稀缺问题
提出基于LoRA的轻量级领域自适应框架,通过多LoRA结构分别适配建筑背景与跌倒、物体打击、被困三大事故场景的合成图像生成。实验表明该方法在CLIP语义一致性得分最高且方差最小,FID降低86.72点,训练的YOLOv8模型在真实场景中mAP达94.1%。
来源:AUTOMATION IN CONSTRUCTION
时间:2026-01-25
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基于高斯混合模型的密度估计方法在钙钛矿太阳能电池建模中的创新应用研究
本综述创新性地采用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)这一生成式方法,突破传统判别式模型的局限,通过建模联合概率密度函数实现对钙钛矿太阳能电池(Perovskite Solar Cells, PSCs)合成参数-性能关系的多任务分析。研究在逆向设计任务中提出的"GMM辅助优化"方法,将RMSE从3.32显著降低至1.52,为材料科学领域的数据驱动发现提供了新颖且高效的解决方案。
来源:Journal of Chemical Information and Modeling
时间:2026-01-25
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一种基于现象学模型的行星齿轮裂纹故障分析方法,该方法整合了啮合冲击效应与动态载荷分配响应的分析过程
行星齿轮故障导致振动特性变化,传统模型未考虑时变啮合刚度与冲击载荷耦合效应。本研究提出新型现象模型,通过时变啮合刚度分析裂纹齿轮的刚度衰减,建立啮合冲击函数与载荷浮动响应因子,揭示内外啮合的振动调制差异,实验验证模型对裂纹尺寸(0.2-1.5mm)的适应性。
来源:Mechanical Systems and Signal Processing
时间:2026-01-25
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通过磁场辅助的增材制造技术,在NiTi合金中形成了层状结构,并由此产生了双向记忆效应机制
磁场辅助激光粉末床熔融制备了具有定向片层结构的镍钛形状记忆合金,显著提升了双向形状记忆应变。片层结构源于磁电水动力学效应,磁场诱导熔池偏转形成有序的B19'马氏体/B2奥氏体交替结构,通过应变协调区与优选变体配对区的协同作用,使压缩和拉伸应变分别达到0.97%和0.75%。
来源:ACTA MATERIALIA
时间:2026-01-25
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在多源不确定性的影响下,采用一种新颖的基于集合的非参数方法对可能发生火灾的储罐进行脆弱性评估
储罐在火灾等恶劣环境下的脆弱性评估存在多源不确定性问题。本文提出基于集合数据和容忍区间的非参数不确定性分析方法,通过蒙特卡洛模拟生成多个计算模型结果,构建单侧和双侧容忍区间量化失效时间和概率的不确定性。案例研究表明该方法有效且鲁棒性强,相比传统 crisp 值方法能更全面反映参数波动对评估结果的影响,灵敏度分析显示边界参数(如温度、材料强度)对结果不确定性贡献最大。
来源:Reliability Engineering & System Safety
时间:2026-01-25
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基于深度学习代理模型的激光粉末床熔融工艺感知拓扑优化方法研究
本文提出了一种结合深度学习代理模型与拓扑优化的创新方法,用于在激光粉末床熔增材制造过程中同步优化零件使用性能与残余变形。研究通过数据驱动的代理模型高效预测316L不锈钢的残余非弹性变形,并利用离散梯度优化算法,成功实现了支持结构自由、可制造性强的零件设计。实验验证表明,该方法能显著减少零件变形,提升制造成功率,为复杂金属构件的高性能增材制造提供了新思路。
来源:Additive Manufacturing
时间:2026-01-25
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基于树结构Parzen估计器的高维粗粒化模型贝叶斯优化方法及其在Pebax共聚物中的应用研究
本文创新性地将贝叶斯优化(BO)与树结构Parzen估计器(TPE)相结合,成功解决了41参数Pebax-1657共聚物粗粒化(CG)模型的高维优化难题。研究突破了传统混合策略(hybrid strategy)参数分步优化的局限,通过同步优化密度(ρ)、回转半径(Rg)和玻璃化转变温度(Tg)三个关键物理性质,使CG模型在600次迭代内收敛,显著提升了模型精度与开发效率。
来源:Journal of Chemical Theory and Computation
时间:2026-01-25
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一种采用周期性热激励的新方法,用于改善自加热燃料层的性能
本研究提出一种针对圆柱形腔体的选择性周期热激励策略,通过一维分析解和三维耦合热模型结合遗传算法优化参数,有效减少了燃料层表面的沟槽缺陷,验证了周期热激励在提升惯性约束核聚变燃料层质量中的应用价值。
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基于液体分离冷凝技术的ORC(有机 Rankine Cycle)的组成调整策略研究及实验验证
本文通过实验与仿真研究,提出了一种基于液滴分离冷凝器(LSC)的组成可调有机朗肯循环(LORC)。通过优化热沉流道方向,构建了改进的LSCU(DLSCU),使组成调节范围扩大。实验表明,改进的DLORC相比常规BLORC净功率提升6.40%,热效率提高7.12%,且较固定组成LORC分别提升3.60%和4.17%,验证了LSC在提升ORC变工况性能中的有效性。
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通过同步电容器布置提升高可再生能源电力系统的安全性:一种基于稳定性约束的优化方法
同步 condenser 部署优化方法研究高可再生能源渗透下电力系统稳定性提升,通过两阶段随机规划模型整合节点惯性、频率和电压多稳定性约束,利用生产模拟评估不确定性和成本效益,案例显示稳定性指标提升超50%但年成本增加约69.7MUSD,验证了多目标协同优化的有效性。
来源:ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT
时间:2026-01-25
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医院抗震韧性提升策略与技术的综述:现状、挑战与未来
医院抗震韧性提升需融合结构、非结构及组织策略,建立多维评估框架。研究提出基于物理稳健性、临床功能性和组织适应性的三维韧性模型,整合智能预测、多目标优化与动态管理策略,突破传统结构安全设计局限,为灾后快速恢复和持续医疗服务提供技术路径。
来源:Reliability Engineering & System Safety
时间:2026-01-25
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综述:协同的双功能光催化技术:同时实现氢气生产、污染物降解以及高附加值化合物的生成
双功能光催化材料在氢生产与污染物降解中的应用及挑战,系统总结了材料制备(如石墨相氮化碳、MOFs、金属氧化物硫化物)及合成工艺(热解、湿化学、沉积法),分析了协同作用机制,并探讨了氢源、反应位点及产物分离等未来研究方向。
来源:CHINESE CHEMICAL LETTERS
时间:2026-01-25
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多块元素调制技术使得四元氢化物在低压条件下实现高温超导性
A15型氢化物通过多元素合金化设计策略,成功合成GaAlZrH12等四元化合物,其中GaAlZrH12在15 GPa下实现79 K超导转变温度,突破液氮温度限制,其性能提升源于p/d区元素协同作用增强费米面电子态密度及电子-声子耦合强度。
来源:ACTA MATERIALIA
时间:2026-01-25
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基于深度学习的数字孪生技术在热泵中的应用
本研究针对传统抽水蓄能系统在长水平距离、低海拔差地区难以实施的问题,提出多级 cascade 微水电系统设计方法。通过集成水力、太阳能和风能模拟,结合地理空间分析与多目标进化优化,基于密歇根州山湖真实气象与电力负荷数据,确定最优水库位置、容量及可再生能源配置比例。实验表明,单中间水库配置可靠性达99.97%,平准化能源成本0.133-0.165美元/千瓦时,双水库方案成本更低且可靠性更高。结论证明多级系统可有效提升低坡地形的水电性能与经济性,为长时储能提供分布式解决方案。
来源:ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT
时间:2026-01-25
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基于PCM(脉冲编码调制)技术的带散热片的散热器与带散热片的热管相结合,是一种适用于便携式电子设备的高效热管理方案
高效被动热管理:带热管和鳍片的相变材料散热器性能优化
来源:ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT
时间:2026-01-25
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综述:计算机视觉在基础设施缺陷检测中的应用:方法与趋势
基础设施缺陷检测研究综述:本文系统梳理了计算机视觉技术在桥梁、隧道、道路等多种基础设施缺陷检测中的应用进展,提出单模态和多模态分类框架,分析传统图像处理、机器学习及深度学习(含CNN、GAN、Transformer等)的技术演变,总结数据级、特征级和决策级融合策略,探讨数据稀缺、模型泛化等挑战及未来方向。
来源:AUTOMATION IN CONSTRUCTION
时间:2026-01-25