• 㶲感知设计与深度学习PINN派生的下一代固体氧化物燃料电池–有机朗肯循环–光伏热太阳能集热器混合发电系统多目标优化

  **摘要** 本研究提出了一种下一代混合发电系统，该系统集成了固体氧化物燃料电池（SOFC）、有机朗肯循环（ORC）、光热一体化（PVT）集热器和电解槽，以同时应对高效能源转化和可持续分布式发电的双重挑战。此前的研究通常依赖稳态模型或黑箱优化器，而本文所提出的框架通过将严格

  来源：Renewable Energy

  时间：2026-08-31

• 急性期国民医疗服务体系中成人神经康复的机器人辅助步态训练：实施前物理治疗师的看法

  摘要目的将机器人辅助步态训练（RAGT）整合到急性神经科康复中，关键在于物理治疗师对其价值和可行性的认知。本研究探索物理治疗师对RAGT的看法，以识别在急性国家医疗服务体系（NHS）神经科环境中实施前影响其接受度的因素。设计采用半结构化访谈的定性研究。数据使用元统一技术接受与

  来源：Physiotherapy

  时间：2026-08-31

• 用于毫米级神经探针的蛇形网格的共形力学

  摘要可植入神经探针的机械可靠性取决于其在植入和长期使用过程中能够承受较大形变的能力，同时要限制导电连接件内的应力集中。尽管对可拉伸电子设备中的蛇形连接件进行了大量研究，但它们在与圆柱形神经探针相关的加载条件下的力学性能仍知之甚少。本研究探讨了两种可拉伸神经接口架构的力学特性：单蛇

  来源：Mechanics of Materials

  时间：2026-08-31

• 一种用于MIMO光无线通信系统中总速率和能效优化的DAE-DNN框架

  摘要 随着下一代无线网络的迅速发展，对能够提供高数据速率、强频谱效率和能源感知性能的通信系统的需求日益增加。当光学无线通信（OWC）与大规模多输入多输出（MIMO）配置结合时，已成为满足这些未来连接需求的有希望的解决方案。本文提出了一种基于深度学习的新型框架，用于提高大规模MIM

  来源：Optical Switching and Networking

  时间：2026-08-31

• 基于物理约束神经网络的激光定向能量沉积DD6单晶超合金定向生长比例预测

  摘要 在激光定向能量沉积（L-DED）过程中，准确预测单晶超合金的生长方向比例仍然是一个重大挑战，这主要是由于难以控制生长方向行为以及小样本数据的局限性。为此，本文提出了一种集成异常值识别和物理约束的神经网络预测方法。首先，基于75组L-

  来源：3D Printing and Additive Manufacturing

  时间：2026-08-31

• 一种受数据包络分析启发、结合生产公理软正则化的生产前沿估计神经网络

  # 摘要 估计生产前沿是技术效率分析中的基本任务，数据包络分析（DEA）是其中最广泛采用的方法之一。然而，由于DEA具有确定性和非统计特性，往往容易过拟合且泛化能力有限。人工神经网络（ANN）是估计生产前沿的一种有前景的替代方法，但现有的基于ANN的模型大多纯粹由数据驱动，

  来源：Computers & Operations Research

  时间：2026-08-31

• 一种用于自动化集装箱码头 AGV 调度的混合 GNN-Transformer 架构

  摘要 自动导引车（AGV）的任务排序优化对于自动化集装箱码头（ACT）的运行效率至关重要。由于码头路网的复杂空间约束和任务之间的时间依赖性，这是一个典型的 NP 难组合优化挑战。尽管深度强化学习（DRL）已应用于该领域，但现有模型通常将码头布局视为非结构化坐标数据，导致拓扑表

  来源：Computers & Industrial Engineering

  时间：2026-08-31

• 使用耦合的离散元方法（DEM）- 有限差分方法（FDM）模拟对砂土中进行圆锥贯入试验的数值研究

  **摘要** 本研究开发了一种结合离散元方法（DEM）和有限差分方法（FDM）的耦合数值模拟技术，用于在虚拟校准室（VCC）中模拟锥形贯入试验（CPT），旨在研究影响锥端阻力qc、靴体摩擦力fs以及摩擦比Rf的因素。通过将模拟的宏观应力-应变行为与排水三轴试验的实验结果进行匹

  来源：Computers and Geotechnics

  时间：2026-08-31

• 混合傅里叶神经算子-格子玻尔兹曼方法

  摘要 我们提出了一种基于混合傅里叶神经算子–格点玻尔兹曼方法（FNO–LBM）的加速计算流体力学框架，用于稳态和非稳态弱可压缩流。该方法在二维、单相位、低雷诺数基准问题中，使用SRT LBM公式进行了评估。对于稳态多孔介质流，基于FNO的初始化显著加速了宏观场的收敛，在保持稳

  来源：Computers & Fluids

  时间：2026-08-31

• 基于物理信息神经网络的煤烟火焰时间分辨三维温度场重建

  # 摘要 本研究提出了一种基于物理信息神经网络（PINNs）的新型时间分辨三维（3D）温度场重建算法，并采用自研的三维断层火焰成像系统进行验证。该系统通过九通道光纤束和高速相机同步采集双波长（550 nm和650 nm）全视场辐射图像，实现对非稳态含烟火焰的非侵入式时间分辨

  来源：Combustion and Flame

  时间：2026-08-31

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