• 基于物理知识的神经网络预测：在平移模式下，路堤边坡上配重挡土墙所承受的主动地压力

  摘要 配重挡土墙在铁路和公路工程中得到广泛应用，因为其设置的减压平台可以减少侧向土压力并提高稳定性。然而，复杂的墙体几何形状导致了复杂的失效机制和非线性的土压力响应，这限制了基于预定义平面滑动面的传统方法的可靠性。本研究开发了一种集成的自适应有限元极限分析（AFELA）和物理信息

  来源：Computers and Geotechnics

  时间：2026-09-02

• GDAN-ID：通过图扩散注意力网络结合INRDecoder实现与主体无关的脑电图（EEG）情绪识别

  摘要 情绪状态源于由分布式大脑皮层相互作用塑造的复杂、非线性的脑动态。然而，基于脑电图（EEG）的传统情绪识别框架往往无法充分描述这种复杂性的三个核心维度：神经活动的内在拓扑结构、多尺度时间动态以及电极之间的非线性空间依赖性。为了解决这些局限性，我们提出了GDAN-ID，这是

  来源：Computers and Electrical Engineering

  时间：2026-09-02

• 基于物理信息的后处理方法，用于对受瞬态对流主导问题的稳定有限元解进行处理

  摘要 对以对流为主导的瞬态传输现象进行数值模拟面临重大计算挑战，这主要是由于在时空域中存在陡峭的梯度和传播前沿。传统的数值离散化方法常常会产生虚假振荡，需要采用先进的稳定策略。此外，即使稳定性措施抑制了这些数值不稳定性，可能仍需要额外的正则化处理来解决局部陡峭的梯度。相反，独立的

  来源：Computer Physics Communications

  时间：2026-09-02

• 通过松弛和投影技术在时变自然Galerkin方法中保持守恒定律

  **摘要** 物理感知的神经网络及相关时空神经求解器通常将时间视为一个额外的输入变量，这可能在近似和优化过程中掩盖时间因果关系。神经Galerkin方法通过在参数解流形上逐时间演化神经近似来解决这个问题。然而，现有的时间演化自然Galerkin（TENG）公式通常不保持保守型偏

  来源：Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation

  时间：2026-09-02

• 一种在相场框架下，充分融入物理原理且基于微观结构互联的多尺度拓扑优化方法

  **摘要** 在本文中，我们提出了一种完全基于物理原理且微观结构相互关联的多尺度拓扑优化方法，该方法建立在相场框架内。所提出的方法采用双尺度耦合交替优化架构，通过宏观-微观耦合位移神经网络和宏观-微观耦合相场神经网络的共同演化，实现完全由物理规律驱动的多尺度设计。通过均质化理

  来源：Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation

  时间：2026-09-02

• 常规组织学切片中胃窦 G 细胞增生的评估

  •二元 H&E 评分显示出可接受的观察者间重现性。•接受 PPI/H2 治疗的患者中，H&E 评分 1–2 更常见。•H&E 评分 1–2 与胃泌素 IHC 评分 2 相关。•对于 PPI/H2 暴露，H&E 评分比胃泌素 IHC 显示出更大的区分度。引言胃神经内分泌肿瘤 (

  来源：Annals of Diagnostic Pathology

  时间：2026-09-02

• 利用被动风驱振动机制提升太阳能蒸馏器的效率：一项结合实验、机器学习和多目标优化的研究

  摘要 本研究介绍了一种被动式太阳能海水淡化系统，该系统结合了受气动弹性学启发的风驱动振动机制。与需要外部能量输入的主动增强技术或具有有限动态效果的被动表面修改方法不同，所提出的系统利用自然风的动能产生低频机械振动，从而促进淡化过程并提高淡水产量，而无需外部动力。为了全面评估这

  来源：ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT

  时间：2026-09-02

• 基于模糊小波神经网络和强化学习的非线性粘弹性环境中墙体建造机器人自适应阻抗控制

  •FWNN 准确估计并补偿砌墙机器人的不确定动力学。 •强化学习实时自适应调整阻抗控制参数。 •所提出的控制器实现了最小的跟踪误差，并增强了稳定性和鲁棒性。 •阻抗控制显著提高了砌砖精度。 引言 近年来，社会经济快速发展、城市化进程加速以及新技术的不断涌现，给我们的生活带

  来源：AUTOMATION IN CONSTRUCTION

  时间：2026-09-02

• 通过潜在增强神经常微分方程学习具有奇点的简化系统动力学

  摘要 本文探讨了工业降阶建模中（在相空间中）自相交轨迹的问题，并提出了潜在增强型神经常微分方程（LA-NODEs）框架。从人工智能的角度来看，所提出的方法增强了传统的神经常微分方程的表达能力，使得能够表示降阶系统中可能出现的冲突矢量场，从而提高了学习精度。通过理论分析，建立了该

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-09-02

• 基于傅里叶特征映射的多网络PINNs的压电悬臂梁参数识别与未知激励反演

  •将机电梁模型嵌入PINNs用于参数辨识。•独立的PINNs子网络物理耦合位移、电压和激励。•时间傅里叶特征提升了振荡响应和相位表示能力。•该方法通过仿真、噪声测试、消融实验和实验进行了验证。 引言 压电能量收集系统具有能量收集和环境感知的能力，在结构健康监测、旋转机械状

  来源：MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING

  时间：2026-09-02

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