• 跨国企业的政治嵌入性与收购后的创新：经验学习的作用

  **解读：政治嵌入性与跨国并购后创新绩效的关系**在全球化不断加深的背景下，跨国并购已成为企业获取战略资源、推动创新的重要手段。然而，政治嵌入性作为企业在市场环境中与政治系统建立联系的特性，对并购后创新绩效的影响却尚未被充分探讨。本文通过资源依赖理论（RDT）和经验学习视角，探讨了政治嵌入性如何影响中国跨国并购后的创新绩效，并进一步分析了企业层面的经验学习在这一过程中的调节作用。研究还指出，高管团队（TMT）的国际经验和认知多样性在增强经验学习的调节效应方面起到了关键作用。基于2010年至2020年间中国上市公司完成的跨国并购数据，研究发现政治嵌入性对并购后的创新绩效具有负面影响，但企业层面和

  来源：JOURNAL OF WORLD BUSINESS

  时间：2025-10-11

• 基于工艺驱动的孔隙率控制技术：用于大面积增材制造的碳纳米管改性聚醚酰亚胺-短碳纤维复合材料

  ### 对聚醚酰亚胺-短碳纤维复合材料中碳纳米管含量对性能影响的研究解读本研究围绕聚醚酰亚胺（PEI）-短碳纤维（SCF）复合材料在大范围增材制造（LAAM）中的表现展开，重点探讨了碳纳米管（CNT）含量对材料的电学性能、流变特性、可打印性以及机械性能的影响。随着增材制造技术的不断进步，特别是在大范围应用领域，如航空航天、汽车制造和建筑结构，对材料性能的要求日益提高。PEI作为一种高性能热塑性工程塑料，因其良好的耐热性、机械强度和电绝缘性而被广泛应用于各种工业场景。然而，当它被用于增材制造时，如何优化材料配方以实现更优的性能，成为研究的热点。#### 材料配方与制造工艺的考量研究中采用了两种不

  来源：COMPOSITES PART A-APPLIED SCIENCE AND MANUFACTURING

  时间：2025-10-11

• Cf/SiC复合材料铣削过程中由机械加工引起的损伤：机理与评估方法

  碳纤维增强碳化硅（Cf/SiC）复合材料因其卓越的比强度和抗烧蚀性能，在航空航天领域得到了广泛应用。然而，这类材料由于其高硬度、脆性和各向异性，使得在加工过程中容易产生损伤。为了更深入地了解Cf/SiC复合材料在铣削加工中产生的损伤形成机制，并提高加工质量，本研究对铣削诱导的损伤进行了系统分析，并提出了一种新的损伤评估模型。Cf/SiC复合材料是一种典型的纤维增强陶瓷基复合材料（CMC），其结构由碳纤维和碳化硅基体组成。这种材料在高温环境下仍能保持良好的性能，适用于制造高温部件，如发动机叶片、燃烧室衬板等。然而，其加工性能却存在较大挑战。一方面，材料的高硬度使得传统加工方式难以达到理想的表面质

  来源：COMPOSITES PART A-APPLIED SCIENCE AND MANUFACTURING

  时间：2025-10-11

• 测量企业家将“效果实现”（effectuation）作为一种启发式方法的应用：开发并验证用于评估“效果实现”的情境判断测试（SJT）

  在创业研究领域，效应性（effectuation）是一种关键的决策逻辑，强调对不确定性的控制，而非对未来的预测。然而，目前对效应性的测量仍面临诸多挑战，尤其是在捕捉其作为启发式决策逻辑的隐含性质方面。现有的测量方法主要依赖于自我报告量表，这些量表要求创业者回顾并汇总他们在多种情境下的行为，但这种方法无法有效反映创业者在特定情境下如何灵活运用效应性。此外，自我报告量表的回顾性质可能导致“合理化”偏差，即创业者倾向于高估因果性决策，低估效应性决策。因此，研究者们开始探索更有效的测量工具，以更好地理解效应性在创业决策中的实际应用及其对创业成果的影响。为了解决这些问题，研究团队提出了基于情境判断测试（

  来源：JOURNAL OF BUSINESS VENTURING

  时间：2025-10-11

• 基于摄影测量的锁相热成像技术：一种用于金属-复合材料混合结构中缺陷检测与分类的新方法

  这项研究提出了一种基于摄影测量的锁相热成像（Lock-In Thermography, LIT）方法，用于对金属与复合材料混合结构中的缺陷进行分类和尺寸评估。该方法与微结构表征和实验力学的发展趋势相契合，旨在提高缺陷检测的准确性。通过将热成像数据采集与后处理算法相结合，研究开发了一个新的框架，该框架能够执行连续的像素强度提取、图像重建和热异常分析，从而实现对复合材料缺陷的更精确识别。该方法已在含有两种预定义缺陷（分层和脱粘）的碳纤维增强聚合物（CFRP）样本上进行了验证，结果表明像素强度分布分析能够有效区分不同类型的缺陷，其中脱粘区域表现出较高的强度值（10⁵–10⁶），而分层区域的强度值则较

  来源：COMPOSITES PART A-APPLIED SCIENCE AND MANUFACTURING

  时间：2025-10-11

• 基于兰姆波的FSW搭接接头无损检测方法

  在现代航空发动机和涡轮机械中，叶片尖端间隙（Blade Tip Clearance, BTC）是一个极为关键的参数，它不仅影响设备的性能表现，还直接关系到运行的安全性。BTC过大会降低能量转换效率，并可能破坏气动稳定性，而BTC过小则可能增加壳体压力，甚至引发摩擦事故，进而提高故障风险和维护成本。因此，对BTC进行持续监测和主动控制，成为提升系统运行效率和安全性的重要手段。为了实现精准的BTC监测与控制，需要依赖于动态的BTC测量技术。当前，多种传感器被用于此目的，例如基于反射光强度调制的光学系统、测量壳体与叶片尖端之间电容的电容系统、基于短程雷达原理的多普勒雷达以及通过传感器线圈检测表面电流

  来源：MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING

  时间：2025-10-11

• 用于远距离监测铁路轨底横向裂纹的SH导波技术

  在当今快速发展的信息时代，阅读作为一种获取知识和理解世界的重要方式，其复杂性和深度正面临着前所未有的挑战。随着互联网的普及，信息的获取变得更加便捷，但同时也带来了信息过载、观点碎片化和知识真实性难以判断等问题。这些变化促使教育者重新审视阅读能力的内涵，并探讨如何在复杂的信息环境中提升学生的批判性思维和阅读素养。本文从理论角度出发，分析了批判性思维、智力美德与知识认知（epistemic cognition）三者之间的相互作用，特别是在多文本阅读中的表现。通过综合现有研究和理论框架，如AIR模型和apt-AIR框架，我们提出了一个以个体差异为导向的分析框架，旨在揭示不同层次的批判性思维倾向和智力

  来源：MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING

  时间：2025-10-11

• 一种利用FRF曲率更新响应面模型的方法，用于结构损伤识别

  本研究提出了一种基于响应曲面方法（RSM）的新型结构损伤识别模型更新方法，该方法通过利用频率响应函数（FRF）的曲率作为敏感响应特征来提高模型的准确性和效率。传统的有限元模型更新技术常常面临收敛问题和有限的损伤定位能力，特别是在对称结构或测量条件有限的情况下。尽管现有的RSM方法显示出潜力，但它们通常依赖于模态频率或模态形状，这会受到空间分辨率或数据采集需求的限制。为了克服这些挑战，本研究引入了FRF曲率作为RSM框架中的替代损伤敏感特征。FRF曲率是FRF幅值或实部和虚部的二阶空间导数，它对局部刚度或质量变化具有高度敏感性，并且相较于模态参数，受边界条件影响较小。例如，Kumar和Reddy

  来源：MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING

  时间：2025-10-11

• WaveNet-Volterra神经网络在主动噪声控制中的应用：一种完全因果性的方法

  本研究围绕共振陀螺仪的偏置稳定性问题展开，重点探讨了一种基于磁电复合材料的力传感机制，以应对传统方法在材料均匀性、制造一致性及装配可靠性方面所带来的限制。共振陀螺仪作为一种重要的惯性导航设备，广泛应用于航空航天、航海、汽车等高精度定位领域。然而，其偏置稳定性受多种因素影响，尤其是材料和制造过程中的不均匀性以及装配误差，这些因素在极端环境下可能导致检测精度的显著下降。因此，寻找一种能够有效提升偏置稳定性的新型力传感机制成为研究的关键。本研究提出了一种基于结构维度降低理念的线型共振陀螺仪，相较于传统的二维结构（如圆柱壳体）和三维结构（如半球形），线型结构在制造复杂性和加工误差方面具有明显优势。这使

  来源：MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING

  时间：2025-10-11

• 一种基于改进的CNN-GRU模型的在线监测方法，用于机器人焊接磨削过程中砂轮磨损状态的监控

  秦文娟|王伟然|郑永艳复旦大学外国语文学学院，中国上海邯郸路220号，200433摘要本研究探讨了数据驱动学习（DDL）干预在提高英语作为外语（EFL）学习者论证性写作能力方面的有效性。研究有两个主要目标：1）考察EFL学习者在词汇、句法和组织结构层面的发展轨迹；2）根据这些语言指标的发展情况，识别出不同的学习者类型。199名EFL学生参与了七轮循环的论证性写作任务，随后进行了基于语料库的分析和个人化反馈。研究结果显示，在这三个语言层面上存在不同的发展路径。研究发现了三种不同的学习者类型：表现优异的形式语言使用者、功能语言探索者以及表现不佳的形式和功能语言使用者。研究结果突显了语言发展的动态和

  来源：MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING

  时间：2025-10-11

• 一种基于傅里叶分解方法（FDM）的新型航空发动机实时转子-定子摩擦诊断技术，用于检测叶片尖端间隙情况

  在高速和敏捷飞行条件下，航空发动机的内部组件会受到非线性和时变的机动载荷影响，这可能导致高振动甚至严重的转子-定子摩擦。因此，及时发现这一现象并提供预警对于保护发动机至关重要。本文提出了一种基于叶片尖端间隙（Blade Tip Clearance, BTC）信号的傅里叶分解方法（Fourier Decomposition Method, FDM）进行航空发动机转子-定子摩擦的实时诊断。通过分析BTC信号在时域中的特征，可以初步判断信号是否异常。随后，利用FDM对信号中的各个成分进行时频能量谱分解和分析，从而获得各个成分的时频能量图谱，并明确揭示由于叶片摩擦引起的摩擦带，尤其是在摩擦开始和结束过

  来源：MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING

  时间：2025-10-11

• 基于倒谱分析的水管泄漏时延估计方法及其性能分析

  在城市供水系统中，水管泄漏是一个长期存在的难题，不仅造成水资源浪费，还可能引发地面塌陷等次生灾害。传统上，技术人员通过声学检测方法定位泄漏点，其核心是准确估计泄漏声信号到达不同传感器的时延差。然而，在实际环境中，背景噪声干扰、信号衰减以及复杂的管道结构使得时延估计变得异常困难，尤其是在信噪比较低的情况下，传统互相关等方法性能显著下降。为了解决这一技术瓶颈，研究人员在《MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING》上发表了关于倒谱时延估计（CEPS-TDE）的深入研究。该研究通过严谨的理论分析和数值实验，系统探讨了倒谱技术在泄漏检测中的适用性，并首次推导出该估

  来源：MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING

  时间：2025-10-11

• 二阶系统输出反馈特征值配置的参数化方法及其在振动控制中的应用

  在工程系统控制领域，二阶微分方程模型广泛应用于描述机械振动、结构动力学等物理系统。这类系统的稳定性与动态性能直接取决于其特征值分布。然而，由于传感器布设成本与硬件限制，实际工程中往往无法获取全部状态变量，只能通过有限输出测量实现反馈控制。这引出了二阶系统的输出反馈特征值配置问题——如何设计静态输出反馈控制器，使闭环系统具备期望的动态特性？传统方法常将二阶系统转化为一阶形式后应用经典控制理论，但该过程需对质量矩阵求逆，当矩阵病态或含不确定参数时易引入数值误差。针对这一瓶颈，论文提出了一种直接处理二阶模型的参数化特征值配置方法。该方法通过解算特征向量方程，分阶段配置共轭特征值对，并利用零空间理论构

  来源：MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING

  时间：2025-10-11

• 优化事件报告机制，以促进学习与安全文化的形成：一种基于系统的方法，通过近失事故和无伤害事故报告来减少伤害

  摘要 背景： 患者安全事件报告系统对于识别潜在风险和改善患者预后至关重要。然而，传统系统常常面临报告不足的问题，尤其是在涉及近似错误（near-miss）和无伤害事件（no-harm events）的情况下，这限制了组织学习和预防伤害的机会。本倡议采用质量改进原则，在我们机构设计了一套新的报告系统，以增强安全文化。 方法： 在广泛征求利益相关者意见并进行跨学科合作后，新系统于2022年7月22日正式实施。该系统的关键特点包括简化报告流程、集中数据分析和提高透明度。

  来源：Journal of Pediatric Hematology/Oncology

  时间：2025-10-11

• 一种基于关联规则辅助的多时间序列预测方法，用于汽车行业中非生产性材料消耗的预测

  在现代制造业中，尤其是汽车制造领域，材料的消耗管理对于提高生产效率和降低成本具有重要意义。其中，非生产材料（Non-Production Materials，简称NPMs）作为一类特殊材料，虽然不直接构成最终产品，但在生产过程中扮演着不可或缺的角色。NPMs主要包括工具、备件、消耗品和化学品等，其消耗模式往往与生产活动的间接关联性较强，特别是在维护和设备管理方面。因此，预测NPMs的消耗量是一项复杂且具有挑战性的任务。目前，大多数关于材料消耗预测的研究主要集中在对单个材料的独立预测上。这种方法虽然在一定程度上能够满足特定需求，但由于忽略了不同材料之间的相互关系，往往难以全面反映真实情况。尤其是

  来源：COMPUTERS IN INDUSTRY

  时间：2025-10-11

• 疫情后的久坐行为与信息技术行业员工的体力活动

  ```section> 摘要 简而言之 目的 研究空气污染物浓度每小时骤增与急性主动脉夹层（AAD）发病风险之间的关联。 方法 这项按时间分层设计的病例对照研究分析了中国162个城市中3,125例AAD病例的全国性登记数据。研究使用了分段条件逻辑回归和分布滞后非线性模型来估计相对风险（RR）及其95%置信区间。 结果 PM10浓度升高（每增加10 μg/m3，RR = 1.019）和CO浓度升高（每增加1 mg/m3，RR = 1.184）与AAD风险增加相关。当PM2.5浓度超过200 μg/m3（RR = 1.074）和NO2浓度超过100 μg/m

  来源：Journal of Occupational and Environmental Medicine

  时间：2025-10-11

• 一种结合多尺度图像融合和改进注意力机制的轻型变压器绕组状态评估方法

  变压器作为电力系统中不可或缺的关键设备，其运行状态直接影响电网的稳定性和安全性。近年来，随着用户对电力系统运行效率的要求不断提高，以及全球范围内对绿色能源的重视，变压器行业迅速发展。然而，变压器仍然属于电力系统中最容易发生故障的部件之一，其中绕组故障占总故障的约40%。绕组的松动、变形等问题可能导致短路耐受能力下降，从而引发严重事故。因此，对变压器绕组机械状态的评估具有重要的现实意义。在变压器状态评估中，振动信号分析作为一种在线诊断技术，因其对电磁干扰的强抗性和非侵入性，受到了广泛关注。通过将振动信号转换为二维图像，可以利用深度学习技术进行更高效、更准确的分析。这一方法不仅简化了特征提取过程，

  来源：COMPUTERS IN INDUSTRY

  时间：2025-10-11

• 基于元动作理论（meta-action theory）的航空发动机转子故障诊断技术，该技术由机器学习驱动，旨在提升发动机的可靠性

  在现代工业中，机电产品因其复杂结构和多功能性，成为保障生产活动和设备安全的关键组成部分。然而，这种复杂性也给故障诊断带来了严峻挑战。传统方法在处理机电产品故障信号时，往往难以全面捕捉时域与频域特征之间的相关性，导致诊断结果不够准确。此外，这些方法通常依赖大量的训练数据集，其泛化能力有限，难以适应不同应用场景下的故障识别需求。为了解决这些问题，本文提出了一种基于元动作单元（Meta-Action Unit, MAU）的故障分析框架，旨在提升机电产品故障诊断的效率和准确性。### 故障诊断的重要性机电产品的故障不仅影响其正常运行，还可能对企业的生产效率和员工安全造成严重影响。因此，快速、准确的故障

  来源：COMPUTERS IN INDUSTRY

  时间：2025-10-11

• 在有限的机载信号采集条件下，通过增强跨域信号处理和基于物理原理的解析方法，对飞机刹车控制阀的故障进行诊断

  航空领域中，飞机刹车系统对于飞行安全至关重要。作为该系统的核心组件，刹车控制阀（Brake Control Valves, BCVs）的准确性和及时性诊断是提升飞行安全和运营效率的关键因素。目前，航空公司主要依赖制造商提供的诊断手册来进行此类诊断。这些方法是在飞机设计和开发阶段由原始设备制造商（Original Equipment Manufacturer, OEM）通过分析流程开发的。在液压系统故障诊断方面，方法可以分为两大类：基于模型的方法和数据驱动的方法（Xu et al., 2024; Hou et al., 2023; Qiu et al., 2023; Chen et al., 2

  来源：COMPUTERS IN INDUSTRY

  时间：2025-10-11

• 提高机器人数字孪生在设施管理中的互操作性：一种由行业基础类支持的RoboAvatar方法

  随着建筑行业和设施管理（FM）的快速发展，设施管理中的机器人应用正逐渐成为提升效率和自动化水平的重要手段。然而，当前机器人与建筑环境之间的信息交互面临诸多挑战，尤其是在数据格式和系统兼容性方面。本文提出了一种基于行业基础类（Industry Foundation Classes, IFC）的机器人数字孪生（Robot Digital Twin, RDT）方法，旨在解决这一问题，并推动FM机器人在主流BIM（Building Information Model）环境中的高效部署。设施管理本质上是一个多学科交叉的专业领域，其目标是通过整合人员、场所、流程和技术，确保建筑环境的功能性。随着建筑和劳动

  来源：COMPUTERS IN INDUSTRY

  时间：2025-10-11

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