• 基于板状勃姆石互补电极设计的柔性多色电致变色超级电容器及其可扩展喷涂制备技术实现实时能量可视化

  Highlight板状勃姆石颗粒通过其高比表面积（BET：11.88 m2/g）和面内取向特性，在涂层中形成独特的层状微观结构，显著增强隔膜的电解质亲和性与离子传输效率。Preparation of the powders and separators通过水热合成法制备立方体状与板状两种勃姆石粉末。以Al(OH)3（D50≈1.5μm）为前驱体，通过调控结晶动力学实现颗粒形貌控制。板状颗粒在合成过程中抑制z轴生长，形成高纵横比的片层结构。Results and discussion扫描电镜（SEM）和透射电镜（TEM）分析显示，板状勃姆石（B-plate）相比立方体状（B-cuboid）具有更

  来源：JOURNAL OF POWER SOURCES

  时间：2025-10-11

• 用于量化碱性水电解槽中气泡演变的扫描声学显微镜技术

  本研究旨在通过体积扫描声学显微镜（SAM）技术，对碱性水电解系统中多孔镍电极内的氢气泡分布进行高精度的定量分析。随着绿色氢能生产需求的增加，优化电化学设备的性能成为一项关键任务。然而，现有的高分辨率测量技术在实时成像方面仍存在一定的局限性。SAM作为一种非破坏性成像工具，因其高空间分辨率和对气体与液体的高对比度特性，展现出在电化学系统中研究气泡动态的巨大潜力。通过SAM技术，研究者能够对电极内部复杂的三维结构进行清晰的成像，并借助数字图像处理方法对气泡的分布和体积进行量化分析。这项研究不仅验证了SAM在碱性水电解系统中的可行性，还为未来的电极设计和气泡动力学优化奠定了方法论基础。在实验中，研究

  来源：JOURNAL OF POWER SOURCES

  时间：2025-10-11

• 在通信不完美的情况下，通过优化的协作感知技术提升自动驾驶车辆的可见范围

  在当今物流行业迅猛发展的背景下，无人机与卡车的协同配送模式正逐渐成为解决最后一公里配送难题的重要手段。这种模式结合了传统卡车配送的稳定性与无人机快速、灵活的配送优势，为提升配送效率、降低成本提供了新的可能性。本文研究了一种新的协同配送问题，即结合多访无人机与软时间窗的配送问题（PDmD-sT），并提出了相应的数学模型与求解方法，以优化整体配送成本。随着城市化进程的加快，物流配送需求日益增长，尤其是在即时零售和食品配送领域，对配送速度和效率的要求变得尤为迫切。传统的配送方式往往受到交通拥堵、路线规划复杂等因素的限制，而无人机的引入为这些问题提供了潜在的解决方案。然而，无人机本身也存在一些局限性，

  来源：TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES

  时间：2025-10-11

• 基于元学习的锂离子电池早期剩余使用寿命快速自适应预测方法研究

  Highlight本研究聚焦于氢能驱动的零碳集成能源系统（IES）的设计、管理与优化。提出的IES整合了风力发电机（WT）、光伏（PV）、太阳能平板集热器（SFPC）、氢储能系统（HESS）、热储能系统（TESS）、电热转换器（EHC）、氢锅炉（HB）以及涡轮驱动制冷模块（TRM），如图1所示。由于风速、太阳辐照度、环境温度和负荷需求存在季节性和昼夜性变化，系统被配置为在全年来分时段运行。Working condition位于中国北方的清华大学是一个大型校园，拥有17,270名教职员工，占地面积359.80公顷[61]。冬季，其热负荷峰值超过电负荷的1.5倍，而在其他季节，热需求显著降低。热负

  来源：JOURNAL OF POWER SOURCES

  时间：2025-10-11

• 基于滤波广义非线性扩张状态观测器的电池荷电状态高精度在线估计方法研究

  Highlight本研究亮点在于提出一种融合滤波机制的广义非线性扩张状态观测器（GNESO），通过实时估计电池系统总扰动并动态补偿，显著提升荷电状态（SOC）估计精度与噪声鲁棒性。Section snippets电池等效电路模型闭环估计算法需依赖精确的电池模型参数。等效电路模型（ECM）在计算效率与精度间取得平衡，成为锂离子电池建模的优选方案。AFFRLS-GNESO融合算法用于电池SOC估计结合自适应遗忘因子递推最小二乘法（AFFRLS）与GNESO的融合算法，可同步更新模型参数并实时估计SOC，有效规避因参数漂移导致的估计误差，提升电池管理系统（BMS）性能。仿真与实验验证通过多工况测试验

  来源：JOURNAL OF POWER SOURCES

  时间：2025-10-11

• 基于燃料电极多采样技术的固体氧化物电解池分段性能评估研究

  随着全球对清洁能源需求的日益增长，氢能作为理想的能源载体备受关注。通过可再生能源电力驱动水分解制氢，是实现碳中和目标的重要路径。在各类电解技术中，固体氧化物电解池(SOEC)因其工作温度高(600-1000°C)、能量转换效率优异，且能协同电解CO2生产合成气，展现出独特优势。然而，SOEC在实际运行中常面临性能衰减快、寿命短的问题，这与其内部复杂的局部反应环境密切相关。传统测试方法仅能测量电池整体性能，无法揭示内部空间异质性，特别是局部电流密度、温度和气相组成的分布差异，而这些因素正是诱发材料降解、影响电池耐久性的关键。为解决这一难题，来自意大利帕特诺普大学的研究团队在《Journal of

  来源：JOURNAL OF POWER SOURCES

  时间：2025-10-11

• 基于多策略改进蜣螂优化器的金融投资组合优化方法研究

  亮点本研究开发的改进蜣螂优化器（IDBO）技术旨在解决基数约束投资组合优化（CCPO）问题。具体而言，IDBO基于CCMV模型——该模型是文献中应用最广泛的模型。所提出的方法包括决策变量更新策略、约束处理策略和局部搜索策略。这些策略显著提升了IDBO的性能，有助于改善资产选择和权重分配，同时在两者之间取得平衡。结论本文开发了一种IDBO技术来解决CCPO问题。具体而言，IDBO基于CCMV模型——这是文献中最广泛采用的模型。所提出的方法包括决策变量更新策略、约束处理策略和局部搜索策略。这些策略显著增强了IDBO的性能，促进了资产选择和权重分配的改进，同时实现了两者之间的平衡。

  来源：Swarm and Evolutionary Computation

  时间：2025-10-11

• 自动驾驶决策新突破：混合课程强化学习与安全干预方法的创新融合

  亮点•1.设计了一种两阶段课程学习（CL）方法，优先保障安全，再提升性能。该方法通过将安全阶段训练的安全智能体纳入性能阶段，有效防止了灾难性遗忘。•2.提出了一种新颖的差异导向伯努利干预（DDBI）方法，该方法利用基于概率的策略来决定安全智能体是否需要进行干预。这一方法在强化学习（RL）框架内实现了探索与安全之间的理想平衡。•3.实验结果验证了所提算法在保持性能的同时，有效提升了驾驶安全性。具体而言，在换道场景中，所提算法相较于基准算法展现出了卓越的性能。结论本文提出了一种混合课程学习（MCL）方法和一种新颖的差异导向伯努利干预（DDBI）方法，旨在增强自动驾驶的安全性并提高学习效率。MCL通

  来源：TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES

  时间：2025-10-11

• 考虑飞行不确定性的时空图增量搜索战术需求与容量平衡方法研究

  Highlight基于序贯规划的DCB框架：与传统全局优化方法不同，本研究提出的序贯规划框架具有高度适应性，可兼容空域用户（AU）和空中导航服务提供商（ANSP）的个性化性能偏好，支持复杂概率模型的迭代计算，并在高密度交通条件下保持稳定计算性能。集成时空图优化：本研究创新性地将地面延误、改航和速度控制无缝集成于时空图框架，使优化算法能自主确定ATFM措施的最佳组合方案。增量搜索与可采纳启发式函数：开发的异构多目标增量A（HMOIA）方法显著加速无热点航迹规划，设计的可采纳启发式函数确保获得航班最优解，满足战术DCB应用的实时性需求。讨论本节从实用性、可扩展性和局限性三方面深入探讨所提方法：实用

  来源：TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES

  时间：2025-10-11

• 基于交替曲率驱动遗传算法的电缆绝缘厚度精准测量方法研究

  亮点• 我们设计了基于边缘曲率的初始种群生成算法，采用独立多染色体编码和新型自适应交叉变异算子。该算子根据当前位置及其他位置的曲率信息动态调整变异概率，显著增强算法搜索能力。• 利用电缆内外边缘曲率与绝缘厚度测量位置的关联性，建立多尺度曲率基因数据库。该数据库捕获每个边缘像素在不同尺度下的曲率及其变化，通过归一化处理获得指导后续遗传操作的多尺度曲率因子。• 内外边缘像素的选择对检测结果具有同等影响力，同步遗传操作可能导致局部优质基因丢失。为维持最优检测位置并加速全局解收敛，我们提出内外边缘染色体的交替配对更新机制。单边完成交叉变异后与另一边种群联合更新，确保优质解得以保留。• 通过真实电缆样本

  来源：Swarm and Evolutionary Computation

  时间：2025-10-11

• 用于模拟电路设计优化的元启发式方法：综述

  随着半导体技术的不断进步，特别是CMOS技术的持续缩小，超大规模集成电路（VLSI）的设计复杂性正以前所未有的速度增加。在这一背景下，模拟电路设计仍然是一个耗时且具有挑战性的过程，因为组件的尺寸对电路性能有着决定性的影响。尽管自20世纪80年代起，元启发式算法（metaheuristics）就被应用于模拟电路的自动化设计中，但随着模拟设计任务的复杂性上升以及对缩短设计周期的需求，元启发式方法再次受到广泛关注，成为解决这些挑战的有效工具。本文旨在对现有研究进行系统性回顾，分析元启发式算法在模拟电路设计自动化中的应用现状，包括电路综合、尺寸优化和布局设计等阶段。同时，本文从元启发式算法的角度出发，

  来源：Swarm and Evolutionary Computation

  时间：2025-10-11

• 一种基于启发式方法的移动包裹储物柜配送系统方案，该系统结合了配送机器人和无人机进行补给

  在当今快速发展的科技环境中，城市物流领域正经历着一场深刻的变革。随着自动驾驶技术的不断进步，传统的人工配送方式正逐渐被更加智能化和自动化的解决方案所取代。这种转变不仅提高了配送效率，还对减少交通拥堵和环境污染具有重要意义。本文研究了一种新颖的城市物流配送模式，结合了移动包裹锁柜（Mobile Parcel Locker, MPL）、配送机器人和无人机等多种自主资源，旨在优化配送流程并提升服务质量和效率。城市物流配送面临诸多挑战，特别是在人口密集的城区。传统的配送车辆虽然在物流体系中扮演着重要角色，但它们的运行往往伴随着较高的交通压力和碳排放。因此，探索更加环保和高效的配送方式成为当前研究的热点

  来源：Swarm and Evolutionary Computation

  时间：2025-10-11

• 培养和运用创新公共采购的能力：从网络视角出发

  ### 供应生态系统与共生理论的结合：一个新视角在当前的商业环境中，组织间的互动日益复杂且充满挑战。传统的采购与供应链管理理论在面对动态危机时显得力不从心，这促使研究者寻找新的理论框架来理解这些关系。生物学中的“全生物体/全基因组”（Holobiont/Hologenome）理论提供了一个新颖的视角，将生物体与其共生微生物视为一个统一的整体，探讨共生如何驱动进化和适应能力。这一理论的灵感来源于自然界中生物与其共生微生物之间的相互依赖关系，如树木与真菌、人类与微生物群落等。在这些关系中，共生不仅促进了生物体的生存和发展，还增强了其对环境变化的适应能力。这种跨学科的理论迁移，不仅为理解采购与供应链

  来源：Journal of Purchasing and Supply Management

  时间：2025-10-11

• 通过创新的公共采购机制所具备的动态能力来促进供应市场的发展

  本文探讨了采购部门在企业战略决策和新产品开发（NPD）中如何通过“供应基地知识”（SBK）发挥其双重作用，即作为功能性资源和象征性资产。SBK指的是采购企业内部积累的关于供应商能力和资源的知识，它在提升采购部门对战略决策的影响力和促进供应商参与NPD方面具有重要作用。同时，本文还引入了“信息行为”（IB）的概念，强调了SBK在组织内部如何作为象征性资产来增强采购部门的合法性与战略地位。研究发现，采购部门在战略决策中的参与不仅能够提高企业的运营效率和成本效益，还能够促进供应商在NPD中的参与，从而提升NPD的效率和效果。这一发现支持了现有的理论观点，即采购知识对运营绩效有积极影响。然而，对于SB

  来源：Journal of Purchasing and Supply Management

  时间：2025-10-11

• 携手共进：利用创新氛围提升采购团队的绩效

  ### 中文解读：跨职能采购团队中创意氛围对创新采购绩效的影响在当今复杂且充满挑战的商业环境中，企业面临着经济危机、激烈竞争、供应市场波动以及复杂的全球供应链等多重压力。因此，寻找创新的采购解决方案已成为企业创造价值的关键。越来越多的公司开始将采购项目委托给跨职能采购团队，希望通过这些团队的多样化技能和集体创造力，实现更高的绩效。然而，尽管跨职能团队在理论上具有诸多优势，但实际操作中仍存在许多挑战，其中部分团队未能达到预期的采购效果。这引发了对创新采购团队有效性的深入研究。### 一、研究背景与意义研究的核心问题在于：**跨职能创新采购团队需要哪些能力才能实现有效的绩效？** 这一问题的提出源

  来源：Journal of Purchasing and Supply Management

  时间：2025-10-11

• 评估环境立法在减轻海湾合作委员会（GCC）地区气候风险中的作用：一种分位数自回归分布估计（ARDL）方法

  在当今全球环境日益恶化的背景下，气候变化已成为影响经济与生态稳定的重要挑战，特别是在依赖自然资源的地区，如海湾阿拉伯国家合作委员会（GCC）国家。气候变化的威胁主要体现在气温上升、极端天气事件以及生态系统的退化等方面，这些因素对区域乃至全球的可持续发展构成了严峻的考验。本研究旨在通过实证分析，探讨环境立法在GCC国家对气候风险的短期与长期影响，同时考虑信息与通信技术（ICT）、国内资源开采（DMC）以及经济增长（GDP）等关键变量的作用。通过采用面板分位数自回归分布滞后（Panel Quantile ARDL）模型，研究发现环境立法在降低气候风险方面具有显著效果，特别是在长期影响中，其作用更为

  来源：Economic Analysis and Policy

  时间：2025-10-11

• 碳交易体系下的碳汇：植物组织培养技术共享的时机选择及制造商的最优模式选择

  随着电动汽车（EV）的普及，充电基础设施的重要性日益凸显。传统的固定充电站（FCs）虽然在一定程度上满足了用户的需求，但其在空间和时间上的分布不均，导致了充电服务的不均衡，一些站点出现拥堵，而另一些则闲置。此外，FCs的固定位置限制了其对突发或特殊充电需求的响应能力，如车辆在行驶途中电量耗尽或需要紧急上门充电服务。为了解决这些问题，移动充电车（MCs）作为一种灵活的充电解决方案，逐渐受到关注。MCs可以在任何地点为用户提供充电服务，不仅提升了充电设施的可及性，也增强了整体充电系统的适应性和可靠性。然而，MCs的引入也带来了新的挑战。例如，MCs自身的电池容量有限，需要在服务不同车辆之间进行充电

  来源：TRANSPORTATION RESEARCH PART E-LOGISTICS AND TRANSPORTATION REVIEW

  时间：2025-10-11

• 通过磨削辅助电化学放电加工技术制备的蜂窝密封结构的实验分析及质量优化

  在全球经济和国际贸易的发展中，航运业和石油市场扮演着至关重要的角色。它们的价格波动不仅反映了市场的供需变化，也对全球经济和贸易体系产生深远影响。近年来，随着全球对碳排放的关注日益增加，欧洲联盟（EU）率先提出将航运业纳入碳交易体系，这一政策调整对石油市场和航运市场产生了显著的连锁效应。本文旨在探讨碳市场、石油市场和航运市场之间的复杂依赖关系和风险传导机制，特别是在不同时间尺度下的动态变化。通过对这些市场的深入分析，本文希望为政策制定者和风险管理者提供有价值的理论参考，帮助他们更好地理解和应对低碳转型带来的系统性风险。碳市场作为实现碳减排目标的重要工具，其波动对石油市场和航运市场的影响日益受到重

  来源：COMPOSITES PART A-APPLIED SCIENCE AND MANUFACTURING

  时间：2025-10-11

• 针对电动车辆和汽油车辆混合通行的情况优化充电站位置：一种随机用户均衡方法

  在当前全球范围内，电动汽车（EV）的普及速度正在加快。随着技术的进步和环保意识的提升，越来越多的人选择电动车作为日常出行工具。然而，电动车的推广仍然面临一些关键挑战，其中充电基础设施的布局和容量规划是影响其发展的重要因素。充电站（CS）的位置选择不仅关系到用户能否方便地找到充电设施，还直接影响到交通系统的整体运行效率。因此，如何科学合理地进行充电站的选址与容量配置，成为了一个亟待解决的问题。在混合交通环境中，电动车与传统燃油车（GV）共存，这种共存带来了新的挑战。电动车的行驶行为与燃油车存在显著差异，特别是在充电需求方面。由于电动车需要定期充电，其行驶路径往往会受到充电站位置的影响，而燃油车则

  来源：TRANSPORTATION RESEARCH PART E-LOGISTICS AND TRANSPORTATION REVIEW

  时间：2025-10-11

• 港口数字化中智能技术的最优质量设计：数字化协同作用下的博弈论方法

  当前的研究中，多层立体车间布局通常忽略了楼层负载限制以及对工作人员和物流的干扰，这导致了生产效率低下和运输风险上升。本文提出了一种考虑楼层负载和分隔工作人员与物流运输通道的双层走廊分配问题（DFCAP_FLSP），并构建了一个混合整数规划模型，以最小化物料搬运成本、员工步行距离和楼层负载差异。随后，开发了一种多目标自学习膜算法（MOSLMA），用于高效解决DFCAP_FLSP。该算法结合了线性规划实现两阶段解码，并采用Q学习提升局部搜索性能。通过与遗传算法、多目标粒子群优化算法和非支配排序遗传算法II的对比实验，结果表明MOSLMA在四个基准实例中取得了最高比例的非劣解，接近帕累托前沿（68.

  来源：TRANSPORTATION RESEARCH PART E-LOGISTICS AND TRANSPORTATION REVIEW

  时间：2025-10-11

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