• 纳米棒的形成、Hirshfeld表面分析以及一种Cu(II)配位聚合物的电学性质

  摘要本文重新研究了铜(II)配位聚合物[Cu(μ-Cl)(μ-OCH3)(2-apy)]n·CH3OH，以探讨其纳米结构特性、分子间相互作用和电学性质。尽管该聚合物的晶体结构此前已有报道，但本研究通过可控的溶剂热合成方法制备出了具有明确各向异性的纳米棒。扫描电子显微镜观察结果显示

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-08-30

• 在无线传感器网络中，基于模糊循环神经网络的入侵检测系统利用蚁群元启发式算法实现安全路由

  摘要对于现代无线传感器网络（WSN）应用而言，通过对入侵进行有效检测和预防，同时实现高效且安全的路由，是应对持续性威胁并提供安全保障的关键。传统的基于单层网络数据开发的Secure路由协议和入侵检测系统无法准确检测许多攻击，导致路由过程中数据包丢失率升高。为解决这些安全和路由

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-08-30

• 利用啁啾声纳检测共振敲击石器

  摘要 亚底层剖面（Sub-bottom Profiling, SBP）系统已被用于检测海底的岩石碎片。这些岩石碎片的存在是通过剖面中水柱部分的反射信号推断出来的，这种反射信号呈现出凸起状的模式，被称为“草堆”（haystacks）。这些信号原本被认为是由人类敲

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-08-30

• 三个大振幅燃烧振荡器的耦合

  摘要我们研究了两个和三个耦合燃烧振荡器系统中的同步现象。采用酒精灯作为燃烧振荡器，以实现具有大幅度的稳定极限环振荡，即远离霍普夫分岔点。通过光电二极管实验测量火焰亮度的时间演化，并从记录的时间序列中提取每个振荡器的相位以识别同步模式。在双振荡器系统中，短火焰间距下观察到稳定的

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-08-30

• Bridge-RF-DETR：一种用于多类型桥梁表面损伤检测的边缘引导Transformer框架

  摘要桥梁表面损伤检测对于智能基础设施监测至关重要，但由于大尺度变化、弱边界、复杂背景以及损伤类别不平衡等问题，该领域仍面临诸多挑战。本研究开发了Bridge-RF-DETR，即RF-DETR的任务导向扩展版本，用于多类型桥梁表面损伤检测。该框架引入了三项针对性改进：首先，集成

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-08-30

• 基于脂肪族配体的铈基有机框架作为绿色合成多取代1,8-萘啶的优良催化剂

  摘要一种新型铈基脂肪族金属有机框架（MOF）由硝酸铈铵（CAN）和六亚甲基二胺四乙酸（HDTA）通过水热法合成。该高度结晶的 MOF 通常形成中空管结构，具有高达 300°C 的热稳定性以及卓越的结构完整性。该催化剂促进了由 2,6-二氨基吡啶、活性亚甲基来源（丙二腈或氰基醋

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-08-30

• 基于迁移学习的全波形反演的海底埋藏目标声学探测

  摘要常规全波形反演（CFWI）容易陷入局部极小值，导致反演结果较差。本研究将基于迁移学习的全波形反演（TFWI）工作流应用于水下埋藏目标的浅层、小尺度声学探测。TFWI 分别使用 49,100 个样本进行预训练和 9,110 个样本进行微调，并在三种典型结构上对 TFWI 的

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-08-30

• 基于 GNP 和 MWCNT 的纳米微量润滑结合涡流冷却在轴承钢加工中的应用

  摘要本研究探讨了100Cr6轴承钢加工中环保型混合冷却/润滑策略的性能，特别关注将基于纳米流体的微量润滑与旋流管冷却相结合。研究采用了八种不同的冷却/润滑方法，即：干切削、微量润滑、旋流、微量润滑+旋流、多壁碳纳米管、多壁碳纳米管+旋流、石墨烯纳米片，以及石墨烯纳米片+旋流。

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-08-30

• 基于 q-分数模糊 Z 信息的人工智能驱动循环塑料回收模型

  摘要本研究致力于构建基于人工智能的循环塑料回收决策框架，旨在提升决策条件未知环境下塑料废物管理系统的可持续性与运营效率。所提出的回收设施利用人工智能技术优化塑料分拣、加工和资源回收，并最大限度减少环境影响。为筛选最优回收策略，本文提出了一种基于近期开发的q-分数阶模糊Z数的多

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-08-30

• 一种用于电动汽车能量与热管理的混合BiLSTM-MPC预测控制策略及其实时验证

  摘要 电池电动汽车（xEVs）的能量管理效率对于提升其驾驶性能、电池安全性和能量管理效率至关重要。传统的控制器，如PID、模糊逻辑、人工神经网络（ANN）以及传统模型预测控制（MPC），已能提供可接受的性能水平。然而，这些方法在应对驾驶循环动态特性、未来不确定性以及热效应方

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-08-30

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