• 动态编辑环境下绘制对象R*-树空间索引维护的优化方法

  摘要：为应对CAD和矢量图形编辑环境中对象频繁修改所带来的空间索引维护难题，本研究分析了R*-树在动态更新过程中的结构响应特性。现有方法采用统一的删除-重新插入机制，未考虑几何变化的幅度，从而导致在高频、小规模更新情况下出现不必要的结构调整、累积干扰以及性能下降。为克服这一局限，

  来源：Computer Aided Geometric Design

  时间：2026-08-08

• 探究技术教育中人工智能物联网赋能的自主学习的核心因素：一种整合技术接受模型、社会学习理论和社会认同理论的混合方法研究

  摘要：本研究通过结合技术接受模型、社会学习理论和社会认同理论，采用四阶段混合方法进行严格验证，以确定在技术教育中影响人工智能物联网赋能的自主学习表现的核心因素。研究针对AI物联网赋能自主学习系统化评估框架存在的知识缺陷，构建了涵盖技术、能力与动机三个维度的综合三维评估体系。第一阶

  来源：Internet of Things

  时间：2026-08-08

• 基于综合方法预测包裹在振动管道上的粘弹性聚合物垫片的减振特性

  •一种集成模型可在无需大量实验的情况下预测基于粘弹性聚合物贴片的振动抑制效果。•一种改进的FDSLS模型能够考虑频率、中心角、形状因子和预应变等因素，从而描述粘弹性聚合物贴片的有效动态模量。•预测得到的截止频率与实验结果的误差仅为个位数百分比。•有效动态模量有助于实现精确的有限元

  来源：MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING

  时间：2026-08-08

• 基于物理原理的少样本学习方法，用于异质退化条件下的跨领域电池寿命预测

  摘要：尽管在基于数据的电池寿命预测方面已取得一定进展，但由于电池退化行为存在差异、目标领域的老化数据匮乏、退化轨迹各异以及不同电池之间的特征不一致性，其实际应用仍受到限制。传统的迁移学习方法通常需要足够的目标领域退化轨迹来适应特定领域的老化模式，而当仅有早期循环观测数据时，这种方

  来源：JOURNAL OF POWER SOURCES

  时间：2026-08-08

• 基于数据机制融合的锂离子电池镀锂层无损检测方法

  摘要：低温快速充电会导致锂沉积现象，对锂离子电池的安全性和使用寿命构成严重威胁。现有的锂沉积检测方法往往存在需要破坏性测试、计算成本高或物理可解释性有限等问题。本研究提出一种基于物理原理的参数识别方法，以实现快速且无损的锂沉积诊断。该方法采用了结合遗传算法与多尺度膨胀卷积神经网络

  来源：JOURNAL OF POWER SOURCES

  时间：2026-08-08

• 用于绿色氢气生产的综合可再生能源路径：技术、挑战与经济视角

  摘要全球向可持续能源系统的转型迫切需要开发高效且经济可行的绿色氢气生产方法。本综述系统地研究了以可再生能源为驱动的水电解技术，包括太阳能光伏、风能、水力发电、地热能、海浪能、潮汐能以及生物气系统。研究分析了四种主要的电解槽技术——质子交换膜电解槽（PEMEL）、碱性电解槽（AEL

  来源：JOURNAL OF POWER SOURCES

  时间：2026-08-08

• 基于阶段的公式化方法与元启发式算法在重复访问的Flying SideKick旅行商问题中的应用

  •提出了RV-FSTSP模型，该模型允许卡车在部署无人机时返回或保持静止。•首次建立了多项式规模的5指数和3指数模型，用于处理循环配送和重复访问问题。•提出了一种将ALNS与CMSA框架相结合的元启发式算法。•该算法的性能优于现有基准启发式方法，最佳改进幅度分别为9.20%和6.

  来源：TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES

  时间：2026-08-08

• 一种基于声发射的用于轴承损伤状态跟踪的新型粘性贝叶斯非参数方法

  •提出了一种参数化方法来表征轴承声发射信号的形态特征。•提出了一种具有内置粘性机制的层次化狄利克雷过程隐马尔可夫模型。•通过将特征向量与模型相结合，构建了一个智能诊断框架。•实验结果表明，该方法在损伤状态识别和演化跟踪方面具有出色的性能。 引言 作为旋转机械中重要的承重部件，轴

  来源：MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING

  时间：2026-08-08

• 利用带有快速刀具伺服系统的椭圆振动切割技术在模具钢上制备多尺度微观结构

  •一种配备快速刀具伺服复合系统的高频椭圆振动装置被开发出来。•提出了一种判断刀具对微结构制造干扰的方法。•提出了一种在模具钢上加工多尺度微结构的过程策略。•多尺度微结构可将亲水材料表面转变为疏水表面。•实验结果表明，该方法显著优于传统工艺。 引言 在先进制造和功能表面工程领域，

  来源：MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING

  时间：2026-08-08

• 一种用于从阵列数据中的强导波中提取弱反射的无监督深度学习方法

  摘要 在阵列传感器测量中分离重叠的波场是声学与振动诊断领域的一项核心挑战，其应用范围从结构健康监测到地下成像皆十分重要。尤其棘手的情形是，当极微弱的目标信号（如来自断层的地质反射波）被钻孔声学反射成像中的强导波干扰完全掩盖时。传统方法无法有效抑制导波，从而导致残留干扰，使弱反

  来源：MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING

  时间：2026-08-08

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