• 基于序贯约束规划的多目标优化方法在集成电-气分配系统中的应用研究

  随着能源转型的深入推进，集成电-气分配系统(IEGDS)作为实现多能互补的重要载体，正面临日益复杂的运行挑战。传统电力系统与天然气系统的深度融合，虽然提升了能源利用效率，但也带来了多主体利益协调的难题。配电网运营商(DSO)、可再生能源生产商(REP)、能源交换代理(EXA)和燃气系统运营商(GSO)等不同主体各有其优化目标，这些目标往往存在冲突，如何实现公平高效的协同优化成为当前研究的重点难点。现有研究多采用加权求和法将多目标转化为单目标进行优化，但这种方法存在明显局限性：一方面，权重系数的人为设定具有主观性，可能导致优化结果偏向某一特定主体；另一方面，不同目标函数的量纲和数量级差异较大，直

  来源：Energy and AI

  时间：2025-10-11

• 基于混合梯度专家模型的凸最优潮流约束筛选加速方法

  随着可再生能源渗透率的不断提高和电力系统运行方式的日趋复杂，电力系统调度中心需要频繁求解最优潮流（Optimal Power Flow, OPF）问题，以确保系统运行的安全性和经济性。然而，传统的最优潮流模型通常是非凸的，难以保证找到全局最优解。为此，研究人员发展了多种凸松弛技术，如二阶锥规划（Second-Order Cone Programming, SOCP）松弛和二次凸（Quadratic Convex, QC）松弛，将OPF问题转化为凸优化问题（Convex OPF, C-OPF）。尽管凸化保证了求解的可靠性，但大规模电网的C-OPF问题仍然包含成千上万个约束条件，其中绝大多数在最优

  来源：Energy and AI

  时间：2025-10-11

• 一种基于偏好学习的方法，用于从在线评论中推断消费者的偏好

  消费者偏好是电子商务平台运营和市场策略制定中的关键要素。通过准确预测消费者偏好，企业能够更好地理解产品属性对购买决策的影响，从而优化产品设计、提升用户体验并增强市场竞争力。然而，随着市场数据的不断增长，传统的偏好测量方法面临诸多挑战，尤其是在处理海量、非结构化的在线评论时。因此，如何从这些评论中提取有价值的信息并构建可解释的偏好模型，成为当前研究的重要课题。本文提出了一种基于多属性价值理论的偏好学习方法，旨在实现对消费者偏好的自动化提取。该方法通过构建一个能够反映消费者偏好的模型，将整体评分与属性级评论之间的关系进行有效整合。模型不仅考虑了属性的重要性，还涵盖了属性间的补偿效应以及不同评论中属

  来源：Journal of Business Research

  时间：2025-10-11

• 走向以个人为中心的跨文化适应方法：比较女性和男性外籍人士的适应特征

  ### 跨文化适应：性别与个人资源的多维互动在全球化日益加深的背景下，跨国公司对国际人才的需求持续增长，而外派员工的适应能力成为组织成功的关键因素之一。本研究通过整合以个体为中心的方法与资源保存理论（Conservation of Resources, COR理论），探讨了女性与男性外派员工在跨文化适应中的差异，以及性别、婚姻状况、外向性、文化智能（CQ）和东道国语言能力如何共同影响外派员工的跨文化互动适应。研究基于对106名在捷克共和国工作的外派员工的模糊集定性比较分析（fsQCA），揭示了女性外派员工在适应过程中所需的资源配置比男性更为复杂和广泛，尤其是在已婚女性外派员工群体中，这种差异更

  来源：Journal of Business Research

  时间：2025-10-11

• 颠覆消费方式：揭示非同质化代币（NFT）和数字孪生技术在可持续奢侈时尚领域的魅力

  非同质化代币（NFTs）正在重塑奢侈品时尚行业，它们通过提供数字体验，承诺创新、独特性和可持续性。随着奢侈品品牌越来越多地尝试这些技术，人们对其如何影响消费者对可持续性、品牌正当性以及购买意愿的理解仍然有限。本文基于去物质化理论、制度与正当性理论以及充足性模型，探讨NFTs在推动可持续消费和品牌正当性方面的作用。通过初步的定性研究，本文设计了三个实验，测试产品类型（非NFT、NFT、数字孪生）如何影响购买意愿，以及消费者对产品可持续性和品牌正当性的感知如何作为调节和中介因素影响这些关系。研究发现，数字孪生产品在购买意愿上表现最佳，而NFTs的积极影响在消费者认为产品高度可持续时更为显著。此外，

  来源：Journal of Business Research

  时间：2025-10-11

• 家庭技术采纳概述：社区层面的推广与转型影响

  本研究旨在深入理解家庭能源技术采纳情况，并探讨技术采纳中的公平性问题，同时提出针对社区层面的技术推广与能源转型的具体策略。通过选取澳大利亚新南威尔士州（New South Wales, NSW）作为案例研究区域，研究对家庭能源技术采纳情况进行分类，并结合空间与气候分布进行分析，从而揭示不同区域在技术采纳上的差异和不均衡现象。研究发现，家庭技术采纳呈现出四个主要集群，其中“燃气与空调组合家庭”和“燃气与无供暖制冷组合家庭”表现出更高的空间聚集性。前者在NSW的夏热冬冷区域更为普遍，而后者则主要分布在NSW的炎热区域。这些发现表明，在某些区域，如炎热区域，家庭在技术采纳方面可能存在不公平现象，进而

  来源：Energy Strategy Reviews

  时间：2025-10-11

• 基于冲击声学和无监督学习的混凝土填充钢/铝管结构脱粘和空洞的智能检测方法

  在现代航空制造业中，随着技术的不断进步，航空发动机的智能化水平、结构复杂性以及轻量化趋势日益显著。这种发展不仅提升了航空器的整体性能，也对航空发动机的健康状态监测和剩余使用寿命（RUL）预测提出了更高的要求。航空发动机作为飞机的核心部件，其运行状态直接影响飞行安全和运营效率。因此，建立高效、准确的RUL预测方法，对于实现智能维护和保障航空系统稳定运行具有重要意义。在当前的工业背景下，基于数据驱动的RUL预测方法成为研究的热点。这类方法的优势在于无需构建复杂的降解模型，而是通过分析大量的监测数据，直接提取出关键特征以进行预测。近年来，深度学习技术因其强大的特征提取能力，在RUL预测领域展现出巨大

  来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS

  时间：2025-10-11

• 基于脑电图数据的多领域类比知识驱动的设计思维隐式启发式预测方法

  在全球能源安全（Energy Security, ES）面临多重挑战的背景下，新能源汽车（New Energy Vehicles, NEVs）作为推动能源转型、增强能源安全、减少对化石燃料依赖的关键技术，受到了广泛的关注。然而，新能源汽车渗透率（New Energy Vehicle Penetration, NEVP）对能源安全的具体影响及其内在机制尚未得到充分探讨。本文基于2010年至2022年间45个国家的面板数据，运用双向固定效应模型、随机森林模型、空间杜宾模型以及阈值效应系统分析，深入研究新能源汽车渗透率对能源安全的影响。研究发现：（1）新能源汽车渗透率显著提升了国家能源安全水平，且在

  来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS

  时间：2025-10-11

• 综述：电力生产技术的生命周期可持续性评估：一项系统性的综述及未来研究展望

  全球能源安全（Energy Security, ES）问题日益受到关注，尤其是在气候变化、能源价格波动以及地缘政治紧张局势加剧的背景下。新能源汽车（New Energy Vehicles, NEVs）作为一种关键技术，正在成为推动能源转型、增强能源安全以及减少对化石燃料依赖的重要工具。然而，尽管NEVs在减少碳排放、改善空气质量以及提升能源效率方面具有显著优势，但其普及率（New Energy Vehicle Penetration, NEVP）对能源安全的具体影响及其内在机制尚未得到充分研究。本研究通过分析45个国家2010年至2022年的面板数据，采用双向固定效应模型、随机森林模型、空间杜

  来源：Energy Strategy Reviews

  时间：2025-10-11

• 基于强化学习的变速箱故障诊断策略，该策略结合了平衡的奖励机制和成本-均衡采样方法

  在工业设备中，齿轮箱作为关键部件，承担着传动和承载负荷的重要功能。其运行状态直接关系到整个系统的性能和可靠性。然而，长期运行和复杂的工作环境使得齿轮箱容易发生诸如磨损、疲劳裂纹等故障，从而对设备的安全性构成威胁。一旦发生故障，设备往往会停机，导致获取故障数据的途径受限。此外，在实际应用中，收集和标注机器故障数据通常需要耗费大量人力和时间。获取涵盖所有工况条件的足够标注数据并具有精确健康信息仍然是不现实的，因此导致了数据集的不平衡、样本数量较少，甚至出现缺失故障数据的现象。这种现象使得基于数据驱动的**人工智能**（AI）诊断模型在训练过程中倾向于关注多数类的正常状态样本，而对少数类的故障状态样

  来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS

  时间：2025-10-11

• 一种基于查询的缺陷检测器增强策略：通过自适应空间特征重组以及跨阶段查询注入技术

  在现代制造业中，产品的表面质量直接关系到其整体性能和使用寿命。随着工业自动化水平的不断提升，表面缺陷的检测已成为确保产品质量的重要环节。然而，面对复杂多变的生产环境，现有缺陷检测技术在处理微小缺陷时仍面临诸多挑战。例如，传统的检测方法如湿法磁粉检测、涡流检测、超声波检测等虽然在特定场景下表现出色，但它们往往依赖于专门的设备，适应性差，且难以满足实时检测的需求。此外，这些方法在处理图像数据时存在局限性，无法有效捕捉微小缺陷的细节信息。近年来，随着计算机视觉技术的发展，基于深度学习的表面缺陷检测方法逐渐成为研究热点。这些方法通过构建强大的特征提取机制，能够在复杂背景下准确识别微小缺陷。然而，尽管已

  来源：ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS

  时间：2025-10-11

• 自我效能感的迁移：信息通信技术（ICT）自我效能感与阅读自我效能感在信息通信技术使用对阅读成绩影响中起到中介作用

  在当代教育领域，随着科技的不断进步，社会机器人正逐渐成为辅助教学的重要工具。这些机器人不仅能够提供个性化的学习体验，还能通过互动的方式激发学生的兴趣，从而提高学习效率。然而，如何有效地设计这些机器人，以满足不同年龄段儿童的需求，仍然是一个值得深入探讨的问题。本研究聚焦于小学阶段儿童与具有不同沟通风格和性别形象的人形机器人之间的互动，旨在揭示这些因素如何影响儿童的行为表现和对机器人的拟人化程度。儿童与机器人的互动是一个复杂的过程，涉及到认知、情感以及社会学习等多个层面。研究表明，儿童往往倾向于将机器人视为具有社会意图的存在，这种现象被称为拟人化（anthropomorphism）。拟人化不仅能够

  来源：COMPUTERS and EDUCATION

  时间：2025-10-11

• 教师招聘领域的数字化创新：一项实验研究

  教师短缺是全球许多国家面临的一个严峻挑战，特别是在基础教育领域，这一问题尤为突出。随着初始教师教育（ITE）项目注册人数的减少和对有才华年轻人的竞争加剧，这一现象变得更加严重。为了解决这一问题，本研究开发并测试了两种数字干预手段——一种是说服性游戏（TeachQuest），另一种是现实工作预览（RJP），旨在增强大学本科生对教师职业的兴趣、教学自我效能感以及对职业的适应性认知。研究采用了两阶段的实验设计，招募了957名参与者，随机分配到TeachQuest、RJP或对照组（Gravity Heist）。结果表明，两种干预手段在提升兴趣和适应性认知方面均表现出积极效果，而RJP还显著提升了自我效

  来源：COMPUTERS and EDUCATION

  时间：2025-10-11

• 利用眼动追踪技术探讨高中生在不同问题情境下地图阅读能力的差异及其影响因素

  本研究通过眼动追踪技术，探讨了高中学生在学科知识情境与现实生活应用情境中地图阅读能力的差异。不同于以往主要关注结果导向评估的研究，本研究将过程性指标与结果性指标相结合，从定量角度评估了学生在不同问题情境下地图阅读能力的表现。此外，本研究还系统分析了影响学生地图阅读能力的内部与外部因素，并构建了一个概念框架，以阐明这些因素如何影响学生在不同情境下的表现差异。研究结果表明，在现实生活中，学生表现出更长的反应时间、更广泛的视觉搜索范围、复杂的信息处理方式以及较低的准确性。然而，尽管存在这些局限，学生的认知负荷并未显著增加。此外，本研究还指出了传统地理教育中的几个局限性，特别是在培养学生的空间推理能力

  来源：COMPUTERS and EDUCATION

  时间：2025-10-11

• 评估青少年的数字礼仪：采用基于游戏的学习方法，以隐性方式减轻焦虑、提升学习体验并增强学习效果

  随着数字技术的快速发展，青少年在数字环境中的行为模式正在发生显著变化。数字礼仪作为数字公民素养的重要组成部分，其重要性日益凸显。数字礼仪不仅关乎个人在网络空间中的行为规范，还直接影响到他们与他人之间的互动质量以及整个网络社区的氛围。在这一背景下，如何有效地评估青少年的数字礼仪水平成为教育领域关注的焦点之一。传统评估工具往往难以准确捕捉学生在真实情境中的行为表现，而游戏化隐性评估作为一种新兴方法，被认为能够提供更贴近实际的评估方式。然而，目前关于游戏化隐性评估工具的实际应用和用户反馈的研究仍较为有限，特别是在学生焦虑水平、沉浸体验以及学习成效方面的实证数据尚不充分。因此，本研究旨在通过构建一个基

  来源：COMPUTERS and EDUCATION

  时间：2025-10-11

• 蓝色氢气可以是低碳的，这是一项技术经济环境分析的结果

  蓝色氢气的生产与碳捕集和封存（CCS）技术结合，被视为未来低碳氢气供应的重要手段之一。预计到2030年，这种技术将为全球低碳氢气供应贡献高达30%。然而，目前报告中的结果存在较大的差异，导致对其未来角色存在不确定性。为了解决这一问题，本研究从生命周期的角度出发，对蓝色氢气的低碳性进行了技术、经济和环境综合评估。重点在于蓝色氢气是否能够满足碳足迹阈值（3和3.4千克CO₂当量/千克H₂），从而被认定为低碳氢气。研究中模拟了多种配置，包括化学吸收和低温CO₂分离技术，这些技术与自热重整（ATR）结合。结果显示，低温分离技术在能量性能上可以达到与传统捕集方法相当甚至更优的效果，冷气效率和整体效率分别

  来源：ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT

  时间：2025-10-11

• 通过超低品位废热回收实现空调系统的脱碳——基于新型减温技术的自适应“ pinch point”方法的全面能源、熵、经济及环境影响评估

  随着全球能源需求的持续增长和因全球变暖带来的政策变革，提高能源利用效率已成为当前研究的重要方向。空调系统作为城市能源消耗的主要领域之一，其能源利用效率的提升对于减少整体能源浪费和相关碳排放具有重要意义。目前，压缩蒸气循环（VCC）是各类空调应用中最普遍采用的技术，它在运行过程中会排放大量超低温级废热（通常为70–80 °C）。尽管这种废热的回收利用潜力巨大，但目前的研究主要集中在高于100 °C的热源，而对低于100 °C的超低温级废热的回收利用关注较少。这主要是因为超低温级废热的热经济价值较低，导致其在技术上和经济上的可行性未被充分挖掘。然而，研究表明，全球超过50%的能源生产以废热形式排放

  来源：ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT

  时间：2025-10-11

• 创新的闭环热化学路径，将硼氢化钠作为氢载体：工艺开发及技术经济环境评估

  在当今全球能源转型和可持续发展的背景下，绿色氢能被视为实现碳中和目标的重要手段。其生产技术中，固体氧化物电解槽（Solid Oxide Electrolyzer, SOEL）因其卓越的效率而受到广泛关注。然而，SOEL在实际运行中表现出复杂的动态特性，包括非线性能量转换行为、多状态运行和启动时的限制条件，这些因素使得其调度策略的制定具有挑战性。因此，开发一个能够准确反映SOEL运行特性的调度优化框架，对于充分利用其在风能-电解系统中的经济潜力至关重要。本研究提出了一种针对风能-电解系统的SOEL调度优化模型，旨在提高系统的盈利水平。模型考虑了SOEL在运行过程中的非线性能量转换关系，以及其在不

  来源：ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT

  时间：2025-10-11

• 考虑不确定退化路径的自动学习过程风险优化：一种基于贝叶斯学习的终止方法

  本研究旨在探讨城市社区在自然灾害中的韧性，尤其是2021年2月北美冬季风暴对德克萨斯州达拉斯和休斯顿等城市造成的影响。通过对居民手机ID数据的追踪，研究团队发现，尽管风暴期间这些社区的居民移动模式受到了显著影响，但一旦风暴结束，整体的移动行为迅速恢复至风暴前的水平。这种恢复能力被定义为“工程韧性”，并基于居民的平均平方位移（MSD）进行量化分析。研究结果不仅验证了之前对城市整体韧性的研究结论，也进一步表明，即使在社区层面，中高人口密度的美国大都市在面对自然灾害时，仍表现出较强的适应性和恢复能力。在城市不断扩张的背景下，许多城市位于自然灾害频发的沿海地区，因此城市韧性成为跨学科研究的重要议题。城

  来源：RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY

  时间：2025-10-11

• 硫化废气的绿色增值利用：通过先进的工艺模拟与集成技术，实现高纯度二甲基亚砜的高效能源生产过程

  本研究旨在应对制药和电子行业对超纯二甲基亚砜（DMSO）日益增长的需求，提出了一种环保且高效的工艺，将含硫酸性废气转化为高附加值的化学品。通过引入先进的工艺强化技术，包括分型热泵精馏、基于工艺紧缩技术（Pinch Technology）的热集成以及优化的热交换网络设计，该系统实现了较高的能源效率和卓越的硫利用率。该工艺能够连续生产每小时1108.50公斤的DMSO，纯度达到99.98%，同时产出每小时7.96公斤的高纯度二甲基砜（MSM）作为副产品。每生产1公斤DMSO仅消耗3.63千瓦时的电能。这一研究体现了绿色化学理念与工业创新的结合，提出了一种可扩展的方法，用于可持续利用富含硫的废弃物流

  来源：ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT

  时间：2025-10-11

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