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用于双频段双检测模式光振幅复用技术的跨频率自旋解耦太赫兹超表面
摘要
太赫兹波元表面通过利用频率、极化和空间模式这三种自由度,为高容量波前工程提供了平台。然而,对于单层反射型太赫兹波元表面而言,要在同时存在不同工作频率和圆偏振手性的两个通道中实现独立的轨道角动量编码仍是一项挑战。本文提出了一种跨频率自旋解耦相位调制机制,该机制结合了潘查拉
来源:Optics & Laser Technology
时间:2026-08-17
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实验室规模下基于集成FBG技术的航空燃料替代品液位、密度及温度监测
摘要:本研究提出了一种实验室规模的纤维布拉格光栅传感架构,用于同步测量作为航空燃料替代品的斯托达德溶剂中的液位、密度和温度。通过有限元分析对所选的隔膜结构及光纤布局进行了评估,该模型用于计算机械位移,而光学响应则通过波长校准来确定。在受控的实验室条件下,该传感器在20–350毫米
来源:Optical Fiber Technology
时间:2026-08-17
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综述:基于吸附的气流中CO2分离技术:多孔吸附剂、分离机制及循环工艺设计
•本文综述了用于从气体流中捕获二氧化碳的多孔固体材料。•文中比较了沸石、碳材料、金属有机框架以及胺类吸附剂的特点。•吸附机制与循环操作过程之间存在关联。•文章强调了数据驱动的方法在未来吸附工艺设计中的重要性。引言近几十年来,大气中的二氧化碳浓度急剧上升。自工业革命以来,这一浓度增
来源:Microporous and Mesoporous Materials
时间:2026-08-17
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生物特征迁移:基于RRKD框架的心电图辅助提升PPG-based个体识别技术
•引入了一种被视为心电图信号的新模态,用以传递丰富且具有区分度的知识。•设计了一种跨模态知识蒸馏框架RRKD,旨在高效地从心电图模态和光电容积脉搏波模态之间传递知识。•所提出的RRKD框架在两个数据集上的未知个体识别任务中取得了最先进性能。•通过可视化RRKD的注意力图,我们发现
来源:Knowledge-Based Systems
时间:2026-08-17
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通过光化学方法精确调控大量平面-轴向结构的锰单原子,以实现高效的氧还原反应
摘要在催化领域,开发具有协同平面与轴向配体共同调控作用的大量过渡金属单原子催化剂前景广阔,但由于合成上的限制,这一领域至今仍未得到充分探索。本文报道了一种光化学策略,通过平面N/O与轴向N的协同配位,成功制备出负载量高(0.78 wt%)且电子结构和几何结构经过精确调控的锰单原子
来源:Journal of Energy Chemistry
时间:2026-08-17
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一种适用于极坐标下耦合环形板方程的几何一致性混合逆广义差分求积方法
•针对极坐标系下的耦合环形板方程,研究了一种与几何特性一致的混合逆广义差分求积方法。该方法提升了径向度量项以及高阶极坐标微分算子的数值处理能力。通过逆向重建场变量,可降低对导数的敏感度,并改善代数条件数。该方法还能为环形板问题的耦合边界条件提供稳定的约束机制。
引言
逆差分求积
来源:Thin-Walled Structures
时间:2026-08-17
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一种用于几何非线性壳体结构形状感知的退化壳层逆有限元方法
•提出了一种几何非线性逆有限元方法,用于壳体结构的形状感知。•将总拉格朗日退化壳体公式嵌入到该逆有限元方法中。•在每个增量步长中,通过罗德里格斯公式更新节点方向向量。•增量平衡方程基于最小二乘泛函推导得出。即使在大幅旋转、传感器稀疏以及存在噪声的情况下,该方法仍具有较高的精度和稳
来源:Thin-Walled Structures
时间:2026-08-17
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一种基于Levenberg–Marquardt方法的软计算框架,用于模拟具有可变热导率和扩散特性的拉伸板上的非稳态磁化流
摘要:本文研究了磁场、非线性热辐射以及化学反应对具有不同热特性和扩散特性的粘性纳米流体在垂直多孔拉伸表面上的非稳态流动的影响。通过对控制方程进行相似变换,将其转化为一组耦合的非线性常微分方程,然后利用四阶配置法边界值问题求解器进行数值分析,从而生成数据集。基于Levenberg–
来源:Thermochimica Acta
时间:2026-08-17
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基于加速度信息的半解析应力谱预测方法,用于随机基础激励下的轴变梁分析
•单个降阶算子可基于加速度重建应力谱。•正向与逆向预测均使用同一降阶算子。•在15–1200 Hz频率范围内经过验证,重建应力均方根误差≤2.86%。•无需在关键部位安装应变片即可进行疲劳评估。引言在飞机液压管路、航空发动机附件以及锥形管道部件中,广泛存在轴向截面变化的支持连接构
来源:Thin-Walled Structures
时间:2026-08-17
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基于物理信息的神经网络结合响应面方法与灵敏度分析,用于研究抛物面槽式太阳能集热器中存在聚并现象的纳米流体的传热过程
摘要:纳米颗粒的聚集会影响系统的有效热导率、黏度及流动特性。了解这一过程的发生机制对于预测特定系统中纳米流体的行为至关重要。物理引导型神经网络方法在这种场景下表现高效,因为这些过程背后的物理原理可以被纳入训练过程中。本文的创新之处在于运用带有L-BFGS优化器的PINN方法,分析
来源:Thermochimica Acta
时间:2026-08-17