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可调节的负刚度:卡扣式多稳态晶格超材料
机械超材料(MMM)多稳态特性与高承载能力协同设计策略。采用锁扣互锁机制与悬臂梁弹性屈曲协同作用,创新性提出YS晶格结构,通过理论分析、有限元模拟和实验验证,发现该结构在压缩过程中呈现两阶段塑性特征:初始阶段实现可调负刚度下的连续稳定态转换,次级阶段展现显著应力提升和能量耗散增强特性。关键几何参数调控表明,齿厚、倾斜角和架长可精准调节多稳特性。与三重周期极小表面(TPMS)复合后,比能量吸收率提升118.79%,为高负载场景下多功能MMMs开发提供新范式。
来源:International Journal of Mechanical Sciences
时间:2026-02-19
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利用深度学习和基于BIM生成的合成点云进行点云实例分割,以构建室内场景
该研究提出基于BIM的合成点云生成方法用于提升深度学习(DL)驱动的实例分割性能,实验表明合成数据使mAP50和mAP25分别提升27.57%和25.69%,减少90%标注量,并首次系统对比DL与机器学习(ML)方法在室内BIM应用中的表现。
来源:ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS
时间:2026-02-19
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一种用于非线性和动态过程中故障传播分析的新型深度学习框架
本文提出一种基于深度学习的非线性动态工业过程故障传播分析框架,包含故障定位和因果推断两阶段。首先通过GRU自编码器构建DTIN网络实现故障检测,结合窗口级贡献分析精确定位故障变量;进而采用对抗性结构学习方法优化动态贝叶斯网络,通过双层级优化提升因果推断能力,有效捕捉时变和非线性因果关系。
来源:Reliability Engineering & System Safety
时间:2026-02-19
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可焊接、可回收且可3D打印的亚胺基共价自适应网络:适用于常温条件下的大规模组装
数字光处理(DLP)3D打印技术通过设计含动态亚胺键的可逆网络材料,实现了大尺寸复杂结构的模块化组装与循环利用。采用含亲水基团的亚胺键单体,在常温下仅需微量氨基水溶液即可实现模块间高效焊接(焊接效率87.66%-99.62%),并保持三次回收循环后的可焊接性。该策略突破了传统DLP打印尺寸限制,为绿色制造大型先进组件提供了新方法。
来源:Additive Manufacturing
时间:2026-02-19
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用于高分辨率高光谱融合成像的双流分层Mamba算法
高光谱图像融合中,提出DHMF-Net网络通过分层光谱(HSpeM)和空间(HSpaM)Mamba模块捕捉多级时空谱特征,结合自适应融合模块(HAFM)实现跨模态渐进式特征交互,显著提升融合效果。
来源:Information Fusion
时间:2026-02-19
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通过串联磁吸器提高非线性振动抑制的效率
低频振动控制|双稳态非线性|三磁结构|等效磁荷法|振动吸收效率优化|遗传算法|实验验证|多自由度系统|磁非线性阻尼器|宽带振动抑制
来源:International Journal of Mechanical Sciences
时间:2026-02-19
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左右手灵巧性的悖论:市场营销与售后服务成为焦点
企业营销两重性通过组织学习理论影响战略服务-销售两重性,客户需求强度和营销部门地位起调节作用,实证显示其能提升企业绩效。
来源:Journal of Business Research
时间:2026-02-19
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一种用于同时供暖和制冷的海水-空气空调耦合系统:影响分析及混合模式切换策略
耦合海水空调系统通过海水热回收实现同步制冷制热,研究量化海水温度、耦合模式及冷热负荷比对系统能耗的影响,提出融合知识引导与模型优化的混合模式切换策略,在三个沿海城市验证中较独立运行节能6.47%,较传统耦合模式节能4.88%。
来源:Energy Conversion and Management
时间:2026-02-19
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通过材料与工艺设计实现具有三维互穿网络的陶瓷-金属复合材料的增材制造
Al₂O₃-Cu复合材料通过数字光刻技术实现三维连续铜网络构建,采用硅烷涂层解决粉末分散和界面结合问题,配合多阶段热处理消除热失配缺陷,获得热导率66.02 W/(m·K)、电导率362.32 S/cm、硬度8.82 GPa的轻质高强材料。
来源:Additive Manufacturing
时间:2026-02-19
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HSBNet:结合语义信息和各向异性热扩散场以实现边界感知的点云分割
针对点云语义分割中边界区域处理不足的问题,本文提出HSBNet框架,通过双分支结构融合各向异性热扩散编码(HSE)、边界感知对比学习(BACL)与动态多尺度特征融合机制,显著提升复杂几何场景下的边界分割精度。实验表明,该方法在S3DIS、ScanNetV2和ShapeNet-Part数据集上均优于基线模型,尤其在边界区域达到最优性能。
来源:Information Fusion
时间:2026-02-19
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使用X射线CT重建的缺陷对蜂窝芯压缩响应进行建模
铝蜂窝芯几何缺陷对压缩性能的影响及有限元模型验证。基于X射线断层扫描数据,构建壳单元高精度有限元模型,研究缺陷导致屈曲模态变化及失效路径转移机制,实验与模拟预测强度误差≤6%,揭示最大振幅缺陷主导局部失效并改变周围单元屈曲模式。
来源:International Journal of Mechanical Sciences
时间:2026-02-19
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D3QN-LMA:一种基于记忆增强的深度强化学习框架,用于优化移动边缘计算中的能量与延迟之间的权衡
本文针对动态移动边缘计算(MEC)环境中的高延迟与能耗问题,提出基于深度强化学习的分布式卸载优化算法D3QN-LMA。通过构建马尔可夫决策过程(MDP)模型与新型多目标奖励量化函数,自主平衡严格时延约束与能耗效率。仿真表明,相比基线算法,D3QN-LMA使任务完成率提升40%,平均处理延迟降低11.2%,显著增强系统可靠性与响应能力,能耗影响边际。
来源:ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS
时间:2026-02-19
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模拟医院病床与周围行人在紧急情况下的动态互动
医院环境中病床运输与行人交互的建模研究。提出融合志愿者博弈理论的改进社会力模型(VG-SFM),通过动态交互机制和利他避让行为模拟,揭示病床速度、检测距离与行人成本对疏散效率的影响。研究表明,优化检测距离(1.2-1.8米)和临界速度(0.8-1.2m/s)可使联合疏散效率提升20%-35%,且利他避让行为在复杂空间中能触发行人协同效应。研究填补了移动病床群体动力学建模的空白,为医院应急预案设计提供理论支撑。
来源:Reliability Engineering & System Safety
时间:2026-02-19
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用于时间序列预测的元对比任务适配:一种结构化的双教师框架
元对比任务自适应结构网络(MCTSN)通过整合元学习、对比学习和多尺度知识蒸馏,有效提升时间序列预测的适应性和鲁棒性。采用双教师架构捕捉长短期依赖,结合任务自适应学生模型动态融合输出,实验在ETTm1和电力数据集上分别降低MSE 15.4%和8.4%,验证了模型在异构任务和分布偏移下的优势。
来源:Information Fusion
时间:2026-02-19
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综述:利用机器学习实现可持续的生物炭和水炭生产:热化学过程中的进展、挑战与前景
机器学习在热化学转化生产生物炭和氢炭中的应用研究,系统比较了热解、HTC、气化和热解四种工艺的建模策略、特征选择与算法性能,探讨了生物炭和氢炭在可再生能源系统中的应用及碳封存潜力,指出机器学习可优化工艺参数并降低实验成本,但气化和热解领域研究不足,未来需加强数据整合与模型泛化能力。
来源:RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS
时间:2026-02-19
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一种基于温度变化的3D三线性粘聚区模型,用于碳纤维增强塑料(CFRP)中的混合模式分层问题
温度与混合模式对CFRP层间剥离行为的影响及三维三线性CZM模型研究。摘要:针对CFRP层间剥离温度与模式依赖性研究不足的问题,在-40°C至100°C范围内开展I型、II型和混合模式剥离实验,发现纤维桥接形态随模式混合比显著变化,并基于此开发了具有温度相关参数的三维三线性粘聚力模型(CZM),实验与数值模拟均验证了模型的高效性与准确性。
来源:International Journal of Mechanical Sciences
时间:2026-02-19
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管理短视与企业竞争策略:对差异化发展的抑制作用
管理近视抑制企业差异化战略,其负面影响通过高质量公司治理和机构投资者持股得到缓解,最终损害企业长期绩效。
来源:Journal of Business Research
时间:2026-02-19
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配体功能化增强了手性金属有机框架(MOFs)中的圆偏振发光现象
本研究通过配体功能化利用圆偏振荧光能量转移(CPF-ET)指导合成具有手性的一维四配位结构(qzd)Cd基CMOFs,发现取代基显著调控圆偏振发光(CPL)性能,其中S/R-1-NH2展现显著增强的|g_lum|=5.3×10^-3。
来源:Chinese Journal of Structural Chemistry
时间:2026-02-19
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一种新型多功能二甲基己二酸酯增塑剂,用于高性能复合陶瓷的 vat 光聚合工艺:从无机/有机网络设计到结构工程应用
光固化成型技术中新型增塑剂DMA通过构建无机/有机复合网络结构,显著提升ZTA陶瓷制品性能,实现99.5%致密化、0.01%缺陷率及663.3MPa抗压强度,同时优化粘度、固化精度和晶粒分布。
来源:Additive Manufacturing
时间:2026-02-19
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基于多条件扩散机制的动作生成网络在人类动作识别中的应用
骨骼数据多条件扩散动作生成网络通过异构提示引导表示提取、多条件运动扩散模型和不确定层优化模块,有效提升生成动作的多样性和下游识别精度,解决了传统方法在背景和光照变化下的鲁棒性不足及生成样本质量不均的问题。
来源:Information Fusion
时间:2026-02-19