• 基于边缘计算的智能农业框架：整合物联网、轻量级深度学习与自主智能技术，实现情境感知的农业生产

  随着全球人口的持续增长、气候变化的加剧以及可耕地面积的不断减少，农业正面临着前所未有的挑战。为了应对这些挑战，现代农业正在向智能化、可持续化的方向发展。农业4.0作为这一趋势的代表，强调利用数字技术、自动化和人工智能来实现高效、精准的农业生产管理。然而，现有的许多农业解决方案在面对网络连接受限、能源消耗高以及部署成本高昂的问题时，显得力不从心。因此，研究团队提出了一种基于边缘计算的智能农业框架，旨在通过在设备端实现感知与决策，减少对云端的依赖，从而提升农业生产的效率和可持续性。### 1. 研究背景全球人口预计将在2050年达到100亿，到本世纪末可能超过110亿。这一增长趋势对粮食产量提出了

  来源：Results in Engineering

  时间：2025-09-19

• 来自建筑废弃物处理厂的再生骨料用于路堤建设的性能评估：组成和处理方法的影响

  在当今全球对可持续发展和资源循环利用日益重视的背景下，建筑与拆除废弃物（C&DW）作为传统建筑材料的替代品，正逐渐受到关注。特别是在道路建设领域，C&DW衍生的再生骨料（RAs）被视为一种有潜力的资源，能够减少对天然骨料的依赖，同时降低建筑行业对环境的影响。然而，再生骨料的实际应用仍然面临诸多挑战，主要集中在材料质量、技术标准以及市场接受度等方面。本文通过分析意大利北部三个实际运营的C&DW处理工厂生产的再生骨料，探讨其在道路路基应用中的可行性，并为提升再生骨料的合规性和应用范围提供工程建议。C&DW在欧洲的产生量一直居高不下，据欧盟统计局数据显示，2022年C&DW占所有废弃物的比例已超过3

  来源：Results in Engineering

  时间：2025-09-19

• 通过场诱导磁化反转技术在坡莫合金亚微米点中定制Bimeron-Antibimeron结构

  本文探讨了在Py（Permalloy）亚微米点系统中，如何通过微磁模拟技术对二元子（bimeron）和反二元子（antibimeron）的可控生成与操纵进行研究。研究主要关注了材料参数，如Dzyaloshinskii–Moriya相互作用（DMI）常数、点厚度以及外部偏置磁场的变化，对二元子-反二元子对的形成、稳定性和湮灭过程的影响。通过系统地调整这些参数，研究人员能够更精细地控制这些拓扑自旋结构的特性，从而为未来的自旋电子学应用提供新的可能性。二元子和反二元子作为拓扑自旋纹理的一种，近年来在自旋电子学领域引起了广泛关注。它们被认为是平面内磁结构的类似物，具有独特的拓扑特性，可以用于高密度、低

  来源：Results in Surfaces and Interfaces

  时间：2025-09-19

• 利用文献计量学方法探索共晶相变材料与可持续热能存储之间的联系

  本文探讨了在电力分配网络中，同时优化现场发电（OSG）单元的位置和容量与电网重构的结合问题。目标函数旨在最小化整个系统的有功功率损耗，而约束条件则包括功率平衡方程、电压幅值限制、指定用于安装OSG单元的节点数量、每个OSG单元的有功功率限制、线路中的功率流动限制以及保持径向拓扑结构的要求。提出的优化模型是一个复杂的混合整数非线性约束优化（MINLP）问题，通过修改的分布流技术以及精确线性化连续变量与二进制变量相乘的表达式，将其转化为带有整数变量的二次规划问题（MIQP）。此MIQP模型可借助GAMS编程环境下的CPLEX商业优化器高效求解。为了提升电力分配系统的性能，许多研究者致力于探索如何通

  来源：Results in Engineering

  时间：2025-09-19

• 一种基于修正分布流的二次规划方法，该方法引入整数变量，用于协同优化电力分配网格中的现场发电设施布局与网络拓扑结构

  Burcu CAMCIOĞLU YILMAZ、Meral BOŞNAK GÜÇLÜ、Müşerrefe Nur KELEŞ、Deran OSKAY、Haluk TÜRKTAŞ土耳其穆拉省Sıtkı Koçman大学健康科学学院，物理治疗与康复系摘要背景神经肌肉电刺激（NMES）已被用于研究多种心肺疾病；然而，其对间质性肺病（ILD）的影响仍不明确。目的探讨NMES对ILD患者运动能力、肌肉力量、生活质量及体力活动的影响。方法这是一项前瞻性、随机、对照、双盲研究。NMES组19名患者每周三次、每次20分钟接受双侧股四头肌（QF）的40 Hz电刺激，持续六周，并同时进行每日呼吸锻炼。对照组18名患

  来源：Results in Engineering

  时间：2025-09-19

• 基于塑性应变能密度的疲劳寿命预测方法，该方法考虑了加工表面完整性的几何力学与微观结构特征参数

  表面完整性对承载部件的疲劳寿命具有关键影响，其作用直接关系到部件的安全使用性能。为了深入探讨表面完整性与疲劳寿命之间的定量关系，研究者们采用晶体塑性有限元方法（CPFEM）建立了一个包含几何-机械-微观结构特征的代表性体积元（RVE）模型。该模型能够准确计算加工表面的塑性应变能密度，并据此提出一种新的疲劳寿命预测方法。通过拉伸疲劳和扭转疲劳实验，验证了该方法的有效性。实验结果显示，在拉伸疲劳条件下，使用平均塑性应变能密度（APSED）方法的预测误差高达51.46%，而基于表面塑性应变能密度（SPSED）的方法预测误差仅为21.84%；在扭转疲劳条件下，SPSED方法的预测误差进一步降至18.6

  来源：Results in Engineering

  时间：2025-09-19

• 通过遗传算法优化的模糊强化学习对前臂运动进行分类：一种面向假肢设计的方法

  本研究提出了一种基于遗传算法优化的模糊强化学习（GAFRL）分类器，用于识别六种前臂动作。实验中，使用Biopac 100c系统采集了20名健康受试者的表面肌电图（sEMG）信号，采样频率为1000 Hz，每种动作持续记录5分钟。首先，通过希尔伯特-黄变换（HHT）和模糊晶格形成技术提取特征，这两种方法能够有效处理sEMG信号的非线性和非平稳特性。HHT通过经验模态分解（EMD）将信号分解为多个本征模态函数（IMF），并利用希尔伯特谱分析提取瞬时频率信息。而模糊晶格形成方法则通过薛定谔方程计算动能特征，进一步增强特征提取的全面性。为了进一步减少特征维度，研究采用主成分分析（PCA）进行特征降维

  来源：Results in Engineering

  时间：2025-09-19

• 在源负载不确定性条件下，基于模糊概率约束的多目标优化方法用于建筑光伏辅助分布式能源系统的配置与运行优化

  随着全球能源结构向可再生能源转型，尤其是太阳能的广泛应用，建筑一体化光伏（Building-Integrated Photovoltaics, BIPV）技术在分布式能源系统（Distributed Energy Systems, DES）中的重要性日益凸显。BIPV不仅能够有效利用建筑表面进行太阳能发电，还能够与分布式能源系统相结合，实现对建筑电力、热能和冷能需求的全面覆盖。然而，太阳能发电的波动性以及建筑和电动汽车（Electric Vehicles, EVs）负荷的不确定性，使得BIPV在实际应用中面临诸多挑战。这些问题不仅影响系统的可靠性，还对能源调度策略和系统配置提出了更高的要求。因

  来源：Renewable Energy

  时间：2025-09-19

• 中国可再生能源生产的决定因素：一种机器学习方法

  中国在全球可再生能源（RE）生产中占据领先地位，然而，理解其可再生能源增长的关键驱动因素对于制定有效的政策至关重要。本研究采用机器学习技术，深入分析影响中国可再生能源生产的社会经济、环境和技术因素。研究数据涵盖2000年至2022年期间，共包含17个关键变量，并结合了新的特征工程方法，如滞后值、时期间差异和移动平均等。研究结果表明，温室气体（GHG）排放、城市化、金融发展、可再生能源投资以及人均能源消费是推动中国可再生能源扩张的重要因素。与此同时，外国直接投资（FDI）与可再生能源生产之间呈现出负相关关系，这暗示了“污染避风港”效应的可能性。本研究还证实，先进的机器学习模型，特别是梯度提升和随

  来源：Renewable Energy

  时间：2025-09-19

• 基于联邦深度MPC技术的数字孪生与多智能体学习框架，用于实现安全且可扩展的智能纳米电网能源管理

  本文探讨了一种创新的联邦安全动态优化框架（FSDOF），旨在提升智能纳米电网（Smart Nano Grids, SNGs）在能源管理、容错机制和网络安全方面的性能。随着现代能源系统复杂性的增加，对具有弹性和实时响应能力的智能能源网络的需求也日益增长。纳米电网作为一种小型、去中心化的能源网络，具有提供可靠、灵活和可持续能源供应的潜力。然而，其在动态决策、资源优化和应对干扰方面的运行仍然面临诸多挑战。因此，研究提出了一种融合数字孪生（Digital Twin, DT）技术和多智能体强化学习（Multiagent Reinforcement Learning, MARL）的解决方案，以实现更高效、

  来源：Renewable Energy Focus

  时间：2025-09-19

• 使用头影测量法预测全景牙科X光片定位误差的方法评估

  本研究探讨了正颌侧位片（cephalogram）与全景片（orthopantomogram）之间的关系，旨在优化全景片的拍摄位置，从而提高影像质量与诊断准确性。在临床实践中，全景片是用于诊断口腔疾病的重要工具，例如错颌畸形、阻生牙以及严重龋齿等。然而，由于个体骨骼结构的差异，以及设备旋转范围的限制，即使是最轻微的定位误差也可能影响影像质量，进而影响医生的诊断判断。因此，如何通过前期的影像资料，如正颌侧位片，来预测并纠正全景片拍摄时的定位偏差，成为一个值得研究的课题。研究团队使用了四种不同类型的头部模型（phantom），并收集了300名年龄在18岁及以上、曾在本医院接受过全景片检查的患者数据。

  来源：Radiography

  时间：2025-09-19

• 一种用于预测压力玻璃纤维增强管道撞击损伤的工程方法

  在当前的工程实践中，复合材料因其轻质、高强度和优异的耐腐蚀性等特性被广泛应用于航空航天、汽车制造以及土木工程等领域。然而，这些材料在实际应用中仍然面临诸多挑战，尤其是在受到冲击载荷时的损伤行为。为了更好地理解和预测复合材料在冲击下的性能表现，本文提出了一种结合实验与虚拟模拟的冲击测试方法，重点研究了高冲击速度（HVI）和低冲击速度（LVI）对玻璃纤维增强塑料（GFRP）管道组件的影响。通过这种方法，研究人员能够在减少物理实验次数的同时，提高对复合材料性能评估的准确性和效率。### 复合材料的特性与冲击测试的重要性GFRP作为一种典型的纤维增强复合材料，具有良好的机械性能和化学稳定性，常用于制造

  来源：Polymer Testing

  时间：2025-09-19

• 开发一种可调谐的测试方法，用于表征汽车内饰塑料中由摩擦引起的啸叫声噪声

  随着电动汽车和氢能源汽车的兴起，车辆内部的噪声感知问题日益突出。这些车辆由于其运行时的静音特性，使得原本不易察觉的微小噪声，如“嗡嗡声”（buzz）、“摩擦声”（squeak）和“咔嗒声”（rattle），变得更为显著。这些噪声不仅影响驾驶体验，还可能成为消费者对车辆质量评价的重要因素。因此，如何准确评估这些噪声特性，尤其是摩擦引发的噪声，成为汽车工程领域的一个重要课题。在汽车内饰中，聚合物材料被广泛使用，因其具有轻质、成本低、易加工以及良好的耐腐蚀性等优点。然而，现有的一些评估方法主要依赖于整车或完整部件的测试，这种方式不仅耗费大量时间和资源，还难以精准识别噪声产生的根本原因和影响因素。尤其

  来源：Polymer Testing

  时间：2025-09-19

• 利用WAXD/SAXS技术对欧洲山核桃（Eucommia ulmoides，EU）胶的晶间结构进行研究

  ### 欧洲油桐胶的三相结构及其在熔融与拉伸过程中的行为研究欧洲油桐胶（*Eucommia ulmoides*，简称EU胶）作为一种介于塑料与橡胶之间的材料，其独特的物理和化学特性使其在材料科学领域备受关注。近年来，随着对聚合物结晶行为研究的深入，科学家们发现EU胶的结构并非简单的两相结构，而是包含三个主要部分：晶相、晶间相（intercrystalline）和非晶相（amorphous phase）。这一发现挑战了传统的两相理论，并为理解此类中间材料的相变机制提供了新的视角。本研究通过广角X射线散射（WAXD）和小角X射线散射（SAXS）技术，结合Porod定律和相关函数方法，对EU胶在熔融

  来源：Polymer Testing

  时间：2025-09-19

• 通过ATRP原位表面粗糙化技术对棉纤维进行聚苯乙烯接枝改性，制备超疏水织物

  本文探讨了一种通过原子转移自由基聚合（ATRP）技术在棉纤维表面构建粗糙结构，并进一步通过化学修饰实现超疏水性能的制备方法。研究首先利用2-溴异丁酰溴（BIBB）作为引发剂，对碱化棉织物进行处理，成功引入ATRP活性位点，从而制备出一种称为Cotton-Br的宏分子引发剂。随后，在PMDETA/CuBr体系下，该引发剂被用于引发苯乙烯的ATRP聚合反应，形成具有粗糙形态的微纳米涂层。通过对单体浓度、浴比以及接枝时间等参数的影响进行研究，实验成功获得了具有可控粗糙形态的棉纤维表面，并进一步实现了超疏水棉织物的制备。实验结果表明，经过PFPE-COOH化学修饰后，棉织物的接触角从144.8 ± 3

  来源：Polymer

  时间：2025-09-19

• 通过数字光处理3D打印技术制备的高延展性、磁响应性及形状记忆聚合物复合材料：合成、表征与应用

  丁鹏鹏|Zean Lin|Dhandapani Kuzhandaivel|蒲晓文|吴立新|翁子翔福建师范大学化学与材料科学学院，中国福州350007摘要形状记忆聚合物（SMPs）因其对外部刺激的独特响应能力而成为一类有前景的智能材料。本文提出了一种利用数字光处理（DLP）3D打印技术制造磁性形状记忆聚合物复合材料（DLP-M-SMPs）的方法，这是该领域的一项重大进展。通过结合SMPs的形状记忆特性和磁响应性，这些复合材料可以克服传统热驱动SMPs的局限性，如狭窄的工作温度范围和对恶劣环境的适应性差。本研究中开发的DLP-M-SMPs表现出优异的机械性能和形状记忆性能。在室温下，其断裂伸长率为

  来源：Polymer

  时间：2025-09-19

• 绿色氢能集成微电网的技术经济分析与动态运行：一项应用研究

  ### 绿色氢储能微电网的经济性与动态性能分析随着全球对可再生能源的重视，传统的能源系统正在经历深刻的变革。这种转变不仅要求系统具备环境可持续性，还需要在经济性和可靠性方面达到高标准。为了应对可再生能源固有的间歇性问题，实现混合储能系统的优化管理，以及确保微电网与主电网的高效整合，研究者们提出了一个经济性评估框架，并结合动态操作策略，以确定特定地点和需求下的最稳定、成本最低且环境友好的系统。本文探讨的绿色集成混合微电网结合了光伏发电、电池储能、电解装置、氢气罐和燃料电池，特别适用于那些缺乏传统基础设施的偏远地区。通过这一系统，可以有效解决可再生能源供应不稳定带来的挑战，同时最大化系统组件的使用

  来源：Next Energy

  时间：2025-09-19

• 综述：从葡萄糖生产5-羟甲基糠醛（5-HMF）的技术改进：关于异相催化剂及溶剂效应的最新研究进展综述

  5-羟甲基糠醛（HMF）作为一种关键的平台化学品，被广泛认为是“直接生物燃料”的代表。近年来，HMF的合成方法经历了显著的进展，包括从均相催化剂向异相催化剂的转变、将水溶液替换为有机相、采用双相系统以减少副反应带来的限制等。然而，如何在选择性、成本、能耗和环境影响之间实现平衡，仍然是从经济可行的葡萄糖衍生底物中生产HMF所面临的重大挑战。过去十年，已经开发出多种策略来应对这些问题。本文综述了近年来溶剂类型和异相催化剂的最新进展，包括沸石、金属氧化物、碳基材料和硅基材料、杂多酸以及聚合物基系统。此外，还详细描述了已有固体催化剂的反应机理，以提高HMF的生产效率。全球对化石燃料的迅速枯竭、环境意识

  来源：Next Energy

  时间：2025-09-19

• 通过结合机器学习方法提高自然灾害社会脆弱性评估的可靠性：以越南为例

  ### 社会脆弱性评估：机器学习方法的潜力与应用在面对自然灾害时，社区的风险不仅取决于灾害本身的特性，还受到暴露度和脆弱性的影响。因此，有效的风险降低和增强社区韧性需要对脆弱性进行全面科学评估，其中社会脆弱性（Social Vulnerability, SoV）尤为关键。尽管近年来机器学习（Machine Learning, ML）在SoV研究中逐渐被采用，但其在构建综合的SoV评估框架中的应用仍较为有限。本研究旨在通过理论与实践的双重角度，探讨机器学习在提升SoV评估可靠性、减少主观性方面的作用，尤其是在社会脆弱性指数（Social Vulnerability Index, SoVI）的指标

  来源：Natural Hazards Research

  时间：2025-09-19

• 一种用于计算分析具有热生成的电磁流体动力学（EMHD）三元纳米流体的机器学习技术：Al₂O₃+CuO+TiO₂/水

  随着科技的不断进步，人工智能（AI）在流体力学领域的应用越来越广泛，尤其是在复杂流体系统的设计和优化中展现出巨大潜力。传统数值方法在处理涉及电磁场和纳米流体的非线性边界值问题时往往面临计算复杂性和精度限制，而基于机器学习的解决方案则为这些问题提供了新的思路。纳米流体因其显著的热传导增强特性，已成为提高太阳能热系统效率的重要研究对象。相比之下，三元纳米流体（由三种不同类型的纳米颗粒组成）相较于单元或二元纳米流体在热传输性能上展现出更优的表现，这主要归因于其内部热源效应和磁场所产生的复杂相互作用。本文提出了一种结合计算流体力学（CFD）和人工智能神经网络（ANN）的混合方法，用于研究三元纳米流体在

  来源：Nano Trends

  时间：2025-09-19

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