• 基于元启发式优化和双向长短期记忆技术的工业空气分离站故障检测

  工业空气分离站故障检测的智能化解决方案研究一、研究背景与意义工业空气分离站作为现代工业体系的核心基础设施，其稳定运行直接关系到氧气、氮气等关键气体的生产供应。这些设施依赖复杂的压缩、冷却和分离系统，任何环节的异常都可能导致生产中断、能源浪费甚至安全隐患。传统维护模式存在两大瓶颈：一是依赖人工经验，难以应对多维动态数据的实时分析；二是被动维修策略无法有效预防突发性故障。据统计，全球工业气体生产因设备故障导致的年损失超过120亿美元，凸显智能化故障检测的迫切需求。二、技术路线与创新点本研究提出基于增强粒子群优化（EPSO）的双向长短期记忆网络（BLSTM）融合架构，在多个技术维度实现突破。首先，在

  来源：Internet of Things

  时间：2025-12-22

• 通过原位和离位热等离子喷涂技术制备增强硬质碳化物的铜基复合材料

  铜基金属陶瓷复合材料的创新制备技术及性能优化研究（摘要部分）本研究针对传统铜基金属陶瓷复合材料（MMCs）制备工艺存在的局限性，提出采用脉冲等离子体动态合成技术实现材料成分的"在位"结合。通过对比分离式（ex-situ）与在位式（in-situ）两种制备策略，系统验证了新型工艺在提升材料综合性能方面的显著优势。实验采用磁控等离子体加速器（CMPA）产生的高速脉冲等离子体流，成功实现了铜基金属与超硬陶瓷相（WC、B4C、TiC）的原子级混合与化学键合。研究结果表明：在位合成可使材料致密度提升至84-95%，较传统分离式工艺（69-89%）提高约10-26个百分点；复合材料的硬度达到129-131

  来源：Composites Communications

  时间：2025-12-22

• 在未知信道统计特性的情况下，针对不可靠信道的年龄最优采样方法

  摘要：在本文中，我们研究了一个系统：传感器通过一个易出错的通道将状态更新发送给接收器，而接收器则通过一个可靠的通道将传输结果发送回传感器。这两个通道都受到随机延迟的影响。为了评估接收器接收状态信息的及时性，我们使用了“信息年龄”（Age of Information，AoI）这一指标。我们的目标是设计一种采样策略，即使在通道统计信息（例如延迟分布）未知的情况下，也能使预期的平均AoI最小化。首先，我们回顾了在已知通道统计信息下的最优离线策略的阈值结构，然后将在线算法的设计重新表述为一个随机逼近问题。我们提出了一种Robbins-Monro算法来解决这个问题，并证明了最优阈值几乎可以肯定地被近似

  来源：IEEE Transactions on Mobile Computing

  时间：2025-12-22

• 基于物理信息强化学习的代表性驾驶周期构建方法：PIESMC框架在车辆能耗与排放评估中的应用

  在全球气候变化挑战日益严峻的背景下，交通运输部门作为碳排放的重要贡献者，其减排策略的制定亟需精准的能耗与排放评估工具。然而，现行车辆认证测试使用的标准驾驶周期难以真实反映复杂多变的实际驾驶条件，尤其忽略了道路坡度变化对车辆动力学特性的关键影响。这种代表性不足导致实验室测试结果与真实路况数据之间存在显著偏差，极大制约了新能源汽车技术发展和环境政策评估的有效性。为突破这一技术瓶颈，阿尔伯塔大学研究团队在《Transportation Research Part D: Transport and Environment》发表了一项创新研究，提出了一种名为"物理信息期望SARSA-蒙特卡洛"（PIES

  来源：TRANSPORTATION RESEARCH PART D-TRANSPORT AND ENVIRONMENT

  时间：2025-12-22

• 基于可解释的Transformer模型的日内太阳能预测方法，该模型结合了时空卫星数据和数值天气预报信息

  太阳能预测技术的研究与应用进展一、研究背景与意义随着全球能源结构向可再生能源转型加速，太阳能发电量预计将在2025-2027年间创下历史新高。然而，太阳能发电的间歇性特征导致系统运行可靠性面临严峻挑战。准确预测太阳辐照度（GHI、DNI、DHI）对优化光伏电站出力调度、提升电网稳定性具有重要价值。当前主流预测方法存在两个显著短板：其一，依赖单点观测数据难以捕捉云层时空演变特征；其二，传统机器学习模型对复杂气象因素的动态响应机制解析不足。本研究通过创新性地融合卫星遥感数据与数值天气预报产品，构建时空融合Transformer模型，在提升预测精度的同时增强模型可解释性，为太阳能系统的高效整合提供技

  来源：Energy and AI

  时间：2025-12-22

• 用于玻璃纤维增强热塑性塑料的新型热粘塑性表征方法

  ### 玻璃纤维增强聚丙烯复合材料热-力耦合行为建模研究#### 研究背景与意义玻璃纤维增强聚丙烯（GFPP）复合材料凭借其轻量化、高强度和可回收特性，在汽车制造、建筑结构及工业设备领域应用广泛。相较于传统热固性复合材料，GFPP thermoplastics在热成型工艺中展现出显著优势，既能通过快速加热软化实现复杂曲面成型，又具备优异的尺寸稳定性。然而，现有材料模型在预测多轴应力状态下易出现偏差，特别是温度、应变率和纤维取向等多因素耦合作用下的材料响应仍缺乏系统性研究。#### 实验方法创新研究团队通过构建四级实验验证体系，实现了对GFPP材料热-力耦合特性的全面表征： 1. **多温域单

  来源：COMPOSITES SCIENCE AND TECHNOLOGY

  时间：2025-12-22

• EMT-HEE：一种用于高光谱端元提取的进化多任务处理方法

  摘要：端元提取（Endmember Extraction, EE）在高光谱图像的分解过程中起着至关重要的作用，目前已经提出了许多EE算法。其中，基于进化算法（Evolutionary Algorithm, EA）的EE算法由于具备强大的全局搜索能力而备受关注。然而，高光谱EE问题本身是一个受限且具有稀疏性的大规模优化问题，因此很难高效地找到最优解。为了解决这一问题，我们从进化多任务（Evolutionary Multi-tasking）的角度来处理这个复杂的优化问题。具体而言，我们提出了一种名为EMT-HEE的高光谱EE进化多任务方法，该方法通过两个相关任务的协作来获得更高质量的端元。在EMT

  来源：IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence

  时间：2025-12-22

• 识别和预测预制建筑中的延误风险：一种可解释的集成学习方法

  预制建筑项目进度延误预测与风险控制创新研究一、研究背景与问题提出预制建筑作为工业化建造的重要发展方向，其协调管理涉及工厂预制、物流运输、现场装配等多环节协同。近年来全球43%的建筑工程遭遇延误，平均成本超支达80%，暴露出传统管理模式的局限性。现有研究多聚焦单一风险因素预测，忽视项目属性与施工阶段的动态关联，导致模型在复杂场景中表现不足。针对该问题，本研究构建了融合项目特征与施工阶段的智能预测体系，突破传统方法在动态环境下的适应性瓶颈。二、方法论创新与模型构建1. 多维度风险指标体系通过文献综述与专家验证，整合15项预制延误风险因子（如构件类型复杂度、物流中断频率、设计变更次数）和5类项目属性

  来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS

  时间：2025-12-22

• HASPFormer：利用自注意力机制和随机池化技术提升多变量时间序列预测的准确性

  在深度学习与时间序列分析交叉领域的研究中，近年来Transformer架构的应用呈现出显著的迭代特征。本文作者针对长时多变量时间序列预测这一复杂任务，基于SOFTS架构进行了系统性改进，提出了具有创新性的HASPFormer模型。该研究通过理论分析与实证验证相结合的方式，揭示了当前Transformer模型在时间序列应用中的关键优化方向，并提供了具有实用价值的解决方案。一、技术演进背景传统时间序列预测方法（如ARIMA、指数平滑）在处理高维复杂数据时面临明显局限。随着Transformer架构在自然语言处理领域的成功，其长距离依赖捕捉能力开始被引入时序分析。早期研究（如Informer）验证了

  来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS

  时间：2025-12-22

• 区块链技术在促进社会可持续发展方面的中介效应：现有及未来社会可持续供应链的采用前后的分析

  本文以英国制造业企业为研究对象，基于动态能力理论框架，系统探讨了区块链技术（BT）采纳过程中社会导向（SO）的作用机制及其对供应链社会可持续性（SCSS）的影响路径。研究创新性地将供应链管理实践（SSCMPs）划分为"现有"与"未来"两个阶段，构建了覆盖技术采纳全周期的BTSS战略工具模型，为数字化转型中的社会责任实践提供了新的理论视角。### 一、研究背景与问题提出当前供应链管理面临双重挑战：一方面需要应对全球化带来的复杂性，包括供应商网络扩展、社会责任要求提升；另一方面需要实现技术迭代带来的效率变革。区块链技术凭借其不可篡改、透明可追溯等特性，在提升供应链透明度和促进社会责任实践方面展现出

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION ECONOMICS

  时间：2025-12-22

• 综述：迈向更高的韧性：工业4.0时代动态车间调度方法的系统综述

  工业5.0时代动态作业车间调度的理论演进与实践路径在制造业智能化转型进程中，动态调度技术已成为提升系统韧性的关键支撑。本文系统梳理了2015-2024年间动态柔性作业车间调度（DFJSP）领域的研究进展，通过整合190篇核心文献，构建起涵盖建模方法、算法演进、策略创新和支撑技术的完整知识图谱。工业5.0框架下的动态调度范式转型当前制造业正经历从自动化1.0到智能协同2.0的范式转换。传统调度理论强调确定性环境下的最优解，而工业5.0要求系统具备人机协同的动态适应能力。数据显示，近五年DFJSP相关研究文献年增长率达23.6%，其中2020年后强化学习相关研究占比提升至41.2%，反映出技术路线

  来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS

  时间：2025-12-22

• 综述：滚珠丝杠状态监测方法综述

  球丝杠作为精密机械传动系统的核心部件，在工业自动化、航空航天、汽车制造等领域承担着将旋转运动转化为高精度直线运动的职能。这类系统在数控机床、机器人关节、电磁作动器等关键设备中广泛应用，其失效不仅造成高达19%的停机损失，更可能引发灾难性后果。随着智能制造和工业4.0的推进，对球丝杠健康状态监测的技术需求呈现指数级增长，但现有研究体系存在显著空白。传统监测方法主要分为物理建模和数据驱动两大路径。物理建模通过建立包含螺纹接触、滚珠动力学、摩擦系数等参数的数学模型，能够模拟不同失效模式（如卡滞、断丝、润滑失效）对系统性能的影响。这种方法的显著优势在于能解释异常信号的物理机理，例如通过计算接触应力分布

  来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS

  时间：2025-12-22

• 综述：氢作为综合能源系统战略推动者的未来：技术发展、障碍与政策影响

  氢能：综合能源系统的“万能钥匙”在全球能源转型的浪潮中，综合能源系统（Integrated Energy Systems, IES）正成为提升能源利用效率、保障能源安全与实现碳中和目标的关键路径。在这一宏大图景中，氢能凭借其独特的物理化学性质，正从一种单纯的能源载体，演变为连接电力、热力、工业与交通等不同能源部门的“万能钥匙”。它不仅能有效解决可再生能源的间歇性与波动性问题，还能为难以电气化的“硬脱碳”领域（如钢铁、化工、航空）提供清洁解决方案。1. 氢的生产：从“灰”到“绿”的蜕变氢的生产是氢能价值链的起点，其技术路径的选择直接决定了整个系统的碳足迹。•蒸汽甲烷重整（SMR）： 这是目前全球

  来源：Energy Strategy Reviews

  时间：2025-12-22

• 通过定制化的和混合式的视觉-语言表示方法，将微观结构信息学与增材制造复合材料的表征知识相结合，以实现自动化的质量评估

  本文聚焦于通过多模态融合技术解决先进制造材料快速资格认证的行业痛点。研究团队提出了一套基于视觉语言模型（VLM）的定制化框架，将微结构图像数据与专家知识系统性地整合，显著提升了金属复合材料的自动化检测效率。### 一、行业背景与现存问题在增材制造领域，材料特性评估长期依赖人工目检与实验室测试。传统方法存在三大缺陷：首先，光学金属学分析需专业人员在百小时量级下完成图像分割与特征提取；其次，多标准评估体系（如稀释度、热影响区、孔隙率等）存在知识孤岛，不同检测环节的数据难以互通；再者，现有AI模型在跨模态理解方面存在局限性，难以直接将专家经验转化为可计算的数学表征。### 二、核心技术框架####

  来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS

  时间：2025-12-22

• REACT：一种适用于自动驾驶的、在运行时启用的主动碰撞避免技术

  自动驾驶主动安全领域的突破性技术——REACT系统深度解析一、技术背景与行业痛点当前自动驾驶系统在复杂交通场景中面临三大核心挑战：风险动态评估能力不足、多源信息融合效率低下、主动控制策略可解释性差。传统方法主要依赖基于时序（TTC、THW）或运动学（安全距离阈值）的静态评估模型，这类方法存在三个致命缺陷：首先，物理模型过于简化，无法有效捕捉动态交互场景中的多主体耦合效应；其次，决策闭环存在明显时滞，难以应对毫秒级的安全响应需求；最后，缺乏透明化的风险量化机制，导致系统在应对突发场景时存在"黑箱"决策风险。二、REACT系统的创新架构该技术团队提出的多维度实时安全框架（REACT）实现了三大突破

  来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS

  时间：2025-12-22

• 基于潜在扩散驱动的逆向设计方法，用于开发具有多轴非线性力学特性的阻尼微结构

  该研究聚焦于地震工程领域能量耗散钢墙（EDSW）的微结构逆向设计，提出了一套整合生成式人工智能与多阶段工程验证的创新框架。研究团队通过构建涵盖14万余种边界一致微结构的数据库，开发了从像素级特征提取到三维建模、工业级加工再到非线性有限元分析的完整闭环系统。其核心突破体现在三个维度：首先，运用变分自编码器（VAE）与拓扑特征提取器（TopoFormer）结合，将复杂几何特征压缩为可管理的潜在代码，使生成效率提升90%以上；其次，创新性地采用条件式潜在扩散Transformer（DiT）架构，通过构建性能-几何映射模型，实现了从非线性力学响应曲线到多组结构方案的精准生成；最后，开发了基于批量建模与

  来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS

  时间：2025-12-22

• 从网络控制系统到供应链网络安全：一种用于减轻FDIA风险的冗余通道方法

  供应链网络化进程中虚假数据注入攻击的系统性影响与防御策略研究一、研究背景与问题提出随着5G、工业物联网等通信技术的深度应用，现代供应链已从传统的线性结构演变为高度网络化的智能生态系统。这种数字化重构在提升供应链透明度（实时库存可视化率提升至92%）、响应速度（订单处理周期缩短38%）和协同效率（跨企业数据共享率提高67%）的同时，也带来了新的安全挑战。据Gartner 2025年供应链安全报告显示，网络化供应链每年因安全事件造成的直接经济损失已达1200亿美元，其中虚假数据注入攻击（False Data Injection Attack, FDIA）导致的运营中断占比高达45%。二、研究框架创

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION ECONOMICS

  时间：2025-12-22

• 一种用于战术性甘蔗收割计划问题的建模与优化方法

  巴西甘蔗产业在机械化收割推动下实现了产量提升与环保效益，但复杂的地理分布与资源约束仍导致显著的运营成本。本研究针对单厂多区域甘蔗收割规划难题，提出了创新性解决方案。传统收割规划面临三大核心矛盾：首先，收获机械的移动成本与区域分散特性形成时空匹配难题；其次，设备容量限制与区域产能差异产生资源错配风险；再次，未收割甘蔗的库存成本与连续作业要求形成动态平衡挑战。本文突破传统规划框架，通过建立混合整数规划模型，将收割路径优化、设备调度平衡与库存控制整合为统一决策系统，有效解决了这三个矛盾的协同优化问题。研究团队基于巴西国家供应公司2023/24赛季的权威数据，构建了包含828.83万公顷种植区、652

  来源：INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION ECONOMICS

  时间：2025-12-22

• 通过原位光差电子密度技术揭示了发光聚集体中激射体的非传统构型

  杨龙琦|姜晓明|郑发坤|郭国聪中国科学院福建物质结构研究所结构化学国家重点实验室，中国福建省福州市350002摘要激子在大自然和现代工业应用中扮演着重要角色；然而，由于难以原位观察其形成过程，对其结构的精确理解仍然是个挑战。本文提出了一种实验方案，可以通过光差电子密度原位可视化分子的结构演变。应用于芘晶体的研究揭示了一种意想不到的激子形成途径。通过观察光诱导的分子位移和旋转，我们发现了芘激子的非传统T形结构，这种结构由更紧密相邻的非平行分子组成，这些分子趋向于垂直排列，而不是由相邻平行分子形成的传统三明治结构。这些结果有助于揭示几十年前发现的激子的分子取向和结构，并为生物分子检测、光伏和有机电

  来源：CHINESE JOURNAL OF STRUCTURAL CHEMISTRY

  时间：2025-12-22

• 用于工业过程应用的高温热泵技术的进步（这些应用涉及较大的温度范围）：评估二氧化碳作为制冷剂的潜力

  工业领域通过高温度滑移二氧化碳热泵实现深度脱碳的研究进展与应用潜力分析1. 研究背景与核心问题当前工业脱碳面临能源替代成本高、技术适配性差的双重挑战。传统电加热方式（COP=1）与化石燃料锅炉相比存在效率劣势，而高温热泵（工作温度超过100°C）因其高能效比（COP可达4.0）成为重要解决方案。然而，现有技术存在两个关键瓶颈：一是温度滑移范围受限（多数热泵滑移温差<100°C），二是制冷剂选择面临环保与性能的平衡难题。本研究聚焦二氧化碳（CO₂）作为制冷剂的 transcritical 热泵系统，重点突破200°C以上高温供热的工程化难题。2. 技术路径创新研究提出三种新型热泵循环架构：- *

  来源：ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT

  时间：2025-12-22

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