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YOLOv8-SLL-Road:一种用于基于GPR数据高效准确检测道路缺陷的增强型轻量化网络
•提出了一种用于自动、实时识别隐蔽道路缺陷的高性能方法。•新颖的融合SCConv、LSKA和YOLOv8的网络,实现了优化效率和精度。•YOLOv8-SLL-Road专门设计用于检测道路结构中的富水区、松散区、脱层和空洞。•评估表明,在合成和现场探地雷达数据上均表现出可靠的性能,
来源:Journal of Applied Geophysics
时间:2026-10-27
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喷嘴出口尺寸和边缘形状对毫米级扫掠喷嘴瞬态闪蒸喷雾冷却性能的影响
•d/D≥ 4.0 导致扫掠失效,立即冷却但峰值热流较低。•锐利出口(d/D≈3–3.5)维持扫掠:最低 -21.9°C,峰值热流 147 W/cm²。•弧形 d/D= 4.0 喷嘴避免了膜沸腾平台,拓宽了安全运行范围。•弧形边缘缩短了响应时间,但恶化了横向温度均匀性。•扫掠产生
来源:International Journal of Heat and Mass Transfer
时间:2026-10-27
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正规曲面上孤立非正规奇点的逐纤维正规化与同时正规化
## 摘要
Greuel 和 Pfister [12] 证明了在主理想整环的谱上,孤立非正则奇点族的逐纤维正则化和同步正则化的德尔塔恒定性判据,并提出能否将底空间替换为正则概形的问题。本文建立了在优秀正则曲面芽上的条件性余维数二推广。对于纤维维数正、相对正则化缺陷有限、且约
来源:Journal of Algebra
时间:2026-10-27
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水平紧密排列三角形棒束中强加热氦氙气流的浮力-加速竞争传热
•新数据涵盖了紧密水平棒束中强加热的氦-氙混合气体。•浮力占主导地位,而高流动加速度削弱了传热。•一个经验关联式捕捉了浮力-加速度竞争效应。•该关联式将平均绝对百分比误差从5.61%降低至3.67%。•浮力沿下游方向减弱,使得流动加速度相对更为重要。引言在深空探测和移动能源供应的
来源:International Journal of Heat and Mass Transfer
时间:2026-10-27
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隐性人力资本的定价:工作强度与股票回报
摘要
我们研究了员工公开的工作强度是否能够预测股票市场的横截面回报。通过对大量中国在线员工评论数据集进行自然语言处理,我们构建了一种新的企业层面工作强度衡量方法,并发现高工作强度的企业能够获得显著的异常回报。这种回报的可预测性源于工作强度能够捕捉到未被定价的劳动投入和生产力提
来源:Journal of Banking & Finance
时间:2026-10-27
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基于改进的Pennes生物热模型量化红外乳腺热成像中的热特征等效性
• 一种容差感知的框架用于量化等效的表面热特征。
• 均值匹配的灌注用于隔离空间灌注组织的作用效应。
• 较深的肿瘤倾向于等效性,而较大的肿瘤增强可区分性。
• 表面热异常不能唯一识别内部的灌注结构。
**引言**
红外乳腺热成像提供了一种无接触且无辐射的方式来测量皮肤表
来源:International Journal of Heat and Mass Transfer
时间:2026-10-27
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KAN驱动的反演框架用于识别TiB₂-B₄C陶瓷的JH-2本构参数及其在弹道性能预测中的应用
摘要
TiB₂-B₄C 是一种先进复合陶瓷,因其高硬度、低密度和改善的断裂抗力,在轻质装甲系统中具有广阔的应用前景。对其弹道响应进行精确数值预测需要可靠的本构参数;然而,Johnson-Holmquist (JH-2) 模型参数之间的强耦合使得传统校准方法效率低下且困难重重。为
来源:International Journal of Impact Engineering
时间:2026-10-27
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交变磁场控制下毫米级颗粒振荡在矩形通道中的传热强化实验研究
# 摘要
冷却通道广泛应用于各种热管理系统中,速度矢量与温度梯度之间的正交性严重限制了其对流换热能力。本研究通过实验研究了外部磁场控制下矩形通道内含颗粒流动的对流换热增强效应。施加交变磁场以驱动直径分别为0.1 mm、0.5 mm和1.0 mm的磁性颗粒进行周期性振荡。流动
来源:International Communications in Heat and Mass Transfer
时间:2026-10-27
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机器学习驱动的增材制造与传统熔炼制备的 Al0.5CoCrFeNi 离散结构冲击响应
摘要
本研究通过设计三种变截面空心圆柱结构——锥形空心圆柱(THC)、网筋空心圆柱(WHC)和阶梯空心圆柱(SHC),研究了增材制造(AM)和传统熔炼(TM)Al0.5CoCrFeNi的力学行为。微观分析表明,增材制造材料由于高密度位错和亚晶界的存在,在准静态条件下表现出更
来源:International Journal of Impact Engineering
时间:2026-10-27
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基于深度学习的预测:在冲击载荷作用下,蜂窝状 metamaterials(变构材料)的局部变形与整体结构失效现象
摘要蜂窝状超材料表现出与撞击速度相关的变形模式转变,但高效获取其局部变形场仍然具有挑战性。在这项工作中,开发了一种基于几何表示和加载条件的条件深度学习模型,用于预测蜂窝结构在平面压缩下的局部应变场。该模型通过有限元(FE)仿真进行训练,并通过准静态和落锤试验进行了验证。之后,预测
来源:International Journal of Impact Engineering
时间:2026-10-27