• 利用ReaxFF分子动力学和热分析方法探讨钙催化下生物质与废橡胶的共热解行为

  叶润华|林有生|卢志涵|葛雅|肖汉民|施涛|何青中国广东省多能互补分布式能源系统重点实验室，东莞理工学院化学工程与能源技术学院，广东东莞523808摘要：生物质与废橡胶的共热解为固体废物利用提供了一种有前景的方法。本研究构建了生物质的多元混合模型，并结合ReaxFF分子动力学模拟

  来源：Journal of the Energy Institute

  时间：2026-06-26

• 用于块状及多孔g-C3N4光探测器的集成机器学习数字孪生技术

  米纳克希·夏尔马|普拉迪尤特·阿南德|C.M.S.内吉|P.A.阿尔维|杜尔孙·穆拉特·塞克班|埃克伦·乌尊·亚伊拉吉|穆拉特·亚伊拉吉印度北方邦大诺伊达201312，诺伊达国际大学科学学院摘要石墨碳氮化物（g-C3N4，简称GCN）因其可见光响应的能隙（约2.7电子伏特）、易于

  来源：Optical Materials

  时间：2026-06-26

• 基于多芯光纤的新型ROF架构的双频2×2 MIMO毫米波无线传输技术

  Kaile Li|Jianyu Long|Sicong Xu|Jianjun Yu杭州工业大学，西安电子科技大学，中国浙江杭州311231摘要我们提出了一种双频2×2多输入多输出（MIMO）毫米波无线信号传输技术，该技术采用七芯光纤（其中两芯用于传输），利用七芯光纤的紧凑性进行毫

  来源：Optical Fiber Technology

  时间：2026-06-26

• 用于数字测试环境中检测复杂动态SRAM故障的硬件环境监控技术

  Dorian Ronga|Eric Faehn|Patrick Girard|Arnaud VirazelLIRMM - 蒙彼利埃大学/CNRS，法国蒙彼利埃摘要随着内存组件尺寸的缩小，它们对制造缺陷和非理想情况的敏感性增加，这些缺陷与非理想情况涉及复杂的电气效应。由此带来的故障

  来源：Microprocessors and Microsystems

  时间：2026-06-26

• 一种利用热毛细作用实现液体在低温球形腔体中扩散的方法

  韩康|胡宇鹏|徐建国|周旭|郑文汉|李明海 中国工程物理研究院系统工程研究所，四川绵阳621900 摘要 低温球形腔体中燃料的固化形态对惯性约束聚变的能量产出具有决定性影响。然而，液层破裂会因中断相变供给而提前终止固化过程。为解决这一问题，本研究提出一种主动调控的热

  来源：Energy

  时间：2026-06-26

• 综述：柑橘废弃物作为可持续的纤维素来源：提取方法、质量特性及功能应用

  尼莎·苏拉克赫|斯瓦拉吉亚·拉克希米·纳亚克|莫妮卡·雷迪|穆苏米·萨巴特|纳文·乔斯|普拉莫德·谢拉克 ICAR——印度北方邦勒克瑙亚热带园艺中心，邮编226 002 **摘要** 全球柑橘加工业的快速发展产生了大量农业工业废弃物，若未能得到妥善利用，将给环境管理

  来源：RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS

  时间：2026-06-26

• 一种基于神经网络、利用烟气信息反推天然气成分的方法

  Hanyang Gao|Biao Huang|Jingchuan Cao|Xiao Yang|Qian Du|Heming Dong|Yu Zhang|Ximei Li|Min Xie|Jianmin Gao哈尔滨工业大学能源科学与工程学院，中国哈尔滨市大直街92号，150001

  来源：Fuel

  时间：2026-06-26

• 一种用于风力发电机齿轮箱运行流数据的新故障诊断与增量学习方法

  林世宇|赵红山 中国华北电力大学电气与电子工程学院，保定市，071003 摘要 复杂的风力发电机组齿轮箱运行条件会导致特征漂移和新的故障出现，从而在长期运行中降低传统诊断模型的性能，而反复重新训练则会产生高昂的计算和存储成本。为此，我们提出了一种基于逆集总参数热网络和开放集广义柯

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-06-26

• 基于无网格模拟与人工智能技术的波状环形腔内纳米流体及含六边形填充物的非均质多孔介质中的热质传递预测

  阿卜杜勒拉希姆·M·阿里 | 穆尼拉·阿洛泰比 | 安西光晴 | 萨拉·I·阿卜杜勒萨拉姆 沙特阿拉伯阿巴哈，哈利德国王大学科学学院数学系 **摘要** 本研究探讨了具有两个加热六边形插入物的波状环形腔体中的热质耦合传递现象，该腔体填充着水-氧化铝纳米流体构成的空间

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-06-26

• 基于可解释的两阶段机器学习方法对钢筋混凝土柱的统一抗震性能预测：从破坏模式分类到显式公式

  陆俊涛|杨伟|庄兆|季阳毅|陈嘉伟|胡新宇中国南京林业大学土木工程学院，南京，210037摘要传统经验公式在预测钢筋混凝土柱的抗震性能时存在精度不足和适用性有限的问题，而高精度的机器学习模型则因“黑箱”特性而难以在工程实践中应用。这些问题构成了钢筋混凝土柱抗震评估领域的两大核心挑

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-06-26

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