• 用于研究具有横向振荡的方形内联圆柱体中流动的格子玻尔兹曼方法

  摘要本文采用格子玻尔兹曼方法对六个横向振动的并排方形圆柱体在流体中的流固相互作用进行了数值研究。研究了激励振动频率与静止圆柱体的自然涡脱落频率之比（\(\:{f}_{e}/f_{o}\)，其中\(\:{f}_{e}\)为激励振动频率，\(\:{f}_{o}\)为静止圆柱体的自然涡

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-14

• 利用混合机器学习方法预测土壤抗剪强度，并进行性能与可解释性分析

  摘要土壤的抗剪强度对影响施工稳定性的岩土工程特性起着至关重要的作用。传统的实验室测试方法用于测定土壤抗剪强度，往往成本高昂且耗时较长。因此，本研究利用从先前发表的文献中整理出的岩土工程参数，借助机器学习方法来预测土壤抗剪强度，这些数据来自越南河内西部的Le Trong Tan G

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-14

• 在预测不确定性下的轴承健康管理中基于风险敏感度的联合库存维护策略：一种考虑不确定性的深度强化学习方法

  摘要传统上，库存管理与预测性健康管理（PHM）是分开处理的，这往往会导致资源分配不当。虽然深度强化学习（DRL）为联合决策提供了有希望的解决方案，但标准智能体通常将预测性健康管理的预测结果视为确定的真实值。然而在现实场景中，剩余使用寿命（RUL）的预测本质上存在随机误差。忽视这种

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-14

• 基于混合人工蜂鸟与大洪水机制的空间上下文感知多级彩色图像分割方法

  摘要多级图像阈值分割是一种重要的分割技术，它可将图像划分为有意义的区域，广泛应用于物体识别、医学成像和卫星图像分析等领域。然而，传统方法存在对初始条件敏感度低、缺乏足够的空间上下文信息以及收敛速度慢等问题。所提出的方法采用基于人工蜂鸟算法（AHA）的新型混合模型来克服现有方法的局

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-14

• 基于机器学习的处理方法在M型锶六铁磁体中的微观结构与矫顽力分布映射

  摘要M型六铁磁体是一种在技术上具有重要意义的无稀土永磁体，其矫顽力（Hc）的形成源于加工条件、微观结构演变以及固有磁参数之间复杂的非线性相互作用。本研究通过分析加工参数（加工温度和时间）、微观结构特征（晶粒尺寸）以及固有磁性能（饱和磁化强度（Ms）和磁晶各向异性常数（K1））对H

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-14

• 微波激励模式与天线-样品方向对利用微波红外热成像技术检测钢筋的影响

  摘要本研究探讨了将主动红外热成像技术与微波激励相结合，用于识别和评估混凝土结构中的钢筋。所提出的方法结合了数值建模与实验验证，以确保结果的准确性与可靠性。第一阶段是建立详细的数值模型，该模型包含微波源、宽频天线以及具有特定钢筋布置的混凝土结构。该模型可模拟微波激励与嵌入钢筋之间的

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-14

• 迈向知识图谱补全的翻译方法表达力

  摘要本文对以往关于知识图谱补全的翻译方法在“表达能力”方面的悲观结论进行了重新审视。为此，我们提出了一个名为RosE的新模型，该模型通过引入两个自由度，在FB15k、WN18、FB15k237和WN18RR等常用数据集上取得了优于传统基于翻译的模型的性能。每个新的自由度都是模型中

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-14

• 基于专家分析与稳健排序方法的对海洋污染系统的多准则评估

  摘要选择有效的沿海海洋污染监测系统需要综合考虑多种技术、经济和运营因素。本研究采用决策支持方法，通过检测能力、空间和时间覆盖范围、成本、稳定性以及能源相关约束等标准，对五种监测方案进行了比较。共收集了120位专家的意见，其中110份回复符合一致性要求，平均一致性比值为0.064。

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-14

• 一种在水力压裂过程中考虑凝胶降解情况来确定压裂液返排率的方法

  摘要压裂返排液在煤层气储层开发中起着关键作用，但目前现场返排速率仍多依据操作经验确定，因此难以在不同井眼中推广应用。为突破仅基于现场经验的局限，本研究建立了一个基于力学原理的参数化框架，用于估算水力压裂后的允许返排速率范围。该模型考虑了压裂液在压裂后的粘度特性，并根据压裂前后作用

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-14

• 基于深度特征提取与解释一致性分析的遥感影像细粒度飞机类型分类方法

  摘要在遥感图像中实现精细级别的飞机类型识别，对于军事情报分析和战场态势感知具有重要意义。然而，深度学习决策过程的透明度较低，限制了其在高风险决策场景中的应用。为解决这一问题，本文提出了一种可解释的飞机类型分类框架——EC-AT，该框架整合了迁移学习、解释一致性分析以及可信度评估技

  来源：Scientific Reports

  时间：2026-06-14

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