• 基于混合粒子群优化-人工神经网络建模与独立数学公式的曲面复合光伏组件电气性能评估

  ： 曲面及共形光伏（PV）组件在传统平面组件难以集成的应用场景中日益受到重视。然而，组件曲率引入的几何效应使精确的电气性能评估与预测变得复杂。本研究提出了一种实验与数据驱动相结合的框架，用于评估曲面复合PV组件在户外运行条件下的电气性能。实验中采用了一块中心曲

  来源：International Journal of Low-Carbon Technologies

  时间：2026-10-18

• 基于物理驱动、数据驱动与融合方法的探地雷达反演算法研究进展

  地下空间的透明化探测对于城市安全与资源开发至关重要，而探地雷达（ground-penetrating radar，GPR）反演是实现该目标的核心技术。近年来，GPR反演经历了从传统物理驱动方法向深度学习驱动方法及其融合策略的重大转变。本文以2018至2025年

  来源：Algorithms

  时间：2026-10-18

• 基于直接神经动态规划（DNDP）的模拟假肢腿膝-踝关节步态轨迹跟踪动作-评价自适应最优控制

  假肢腿的有效控制对于恢复自然运动能力和提高截肢者生活质量至关重要。该研究提出一种直接神经动态规划（Direct Neural Dynamic Programming, DNDP）算法，该算法利用耦合的动作网络与评价网络（action and critic ne

  来源：Mathematics

  时间：2026-10-18

• 面向PINN城市微气象的材料分辨热边界约束

  城市微气象模型常常忽略建筑表面在傍晚的热量释放。研究人员从表面能量平衡（Surface Energy Balance, SEB）方程推导出物理信息热边界约束，并通过城市热-几何数据库（Urban Thermal-Geometric Database）和力恢复（

  来源：Atmosphere

  时间：2026-10-18

• 高斯过程回归（GPR）、深度神经网络（DNN）与多项式混沌展开（PCE）代理模型跨输入维度的比较评估：DNN对维度增长的鲁棒性优势

  本研究探讨代理模型行为如何随输入维度增加而变化，重点关注高斯过程回归（Gaussian process regression, GPR）、多项式混沌展开（polynomial chaos expansion, PCE）和深度神经网络（deep neural n

  来源：Applied Sciences

  时间：2026-10-18

• 人工纤毛驱动 Ag–EG 纳米流体在具有活化能效应的弯曲多孔通道中的耦合输运机器学习预测

  人工纤毛（artificial cilia）驱动输运是微流体系统、生物医学装置、多孔输运介质和热管理应用中的重要现象，这些应用需要受控的动量、热量和质量传递。当同时考虑磁效应、多孔阻力、可变热物理性质和化学反应时，对此类耦合输运过程的准确预测变得具有挑战性。在

  来源：Processes

  时间：2026-10-18

• 电沉积PEDOT:PSS神经刺激电极的电化学稳定性研究

  微电极阵列被用于神经刺激和记录，然而，其性能受到传统金属界面高阻抗和低电荷注入容量的限制。为克服这些挑战，研究者们将多种涂层，包括金属氧化物、碳纳米管和导电聚合物，应用于微电极阵列以改善其电化学性能。在这些材料中，聚(3,4-乙烯二氧噻吩):聚苯乙烯磺酸盐（P

  来源：Micromachines

  时间：2026-10-18

• 面向建筑尺度机器人3D打印的仿真优先数字线程框架：集成精益机器人、神经符号优化与TRIZ-N的敏捷性-适应性评估

  建筑行业在生产效率、劳动力可用性和安全性方面持续面临挑战，促使在规划与执行中采用机器人、自动化与数字化。在建筑尺度机器人3D打印中，与精益机器人（lean robotics）相一致的研究强调数字设计、机器人自动化和流程优化。然而，仿真仍被用于验证预先定义的解决

  来源：Buildings

  时间：2026-10-18

• 基于变分信息瓶颈增强神经网络的地下洞室锚固支护参数预测

  专业术语翻译 地下洞室锚固支护参数的准确预测对于地下洞室的设计至关重要。然而，工程案例的有限可用性使得建立可靠的数据驱动预测模型存在困难。本研究开发了一种基于神经网络的框架，利用121个地下洞室案例的地质与工程信息来预测锚固支护参数。研究采用五个输入变量，包括

  来源：Buildings

  时间：2026-10-18

• 基于1D CNN-LSTM的多层箔堆超声金属焊接质量分类研究

  超声金属焊接（ultrasonic metal welding, UMW）被广泛应用于锂离子电池制造中多层集流体箔堆的连接，其中在线接头质量监测对于防止缺陷至关重要。在本研究中，研究人员通过建立原位多模态传感系统和基于深度学习的质量分类框架，对60层纯Cu箔堆

  来源：Materials

  时间：2026-10-18

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