• 通过混合油雾和拓扑优化水冷技术实现高功率密度永磁同步电机（PMSM）的全域热调节方法

  高效热管理对于高功率密度永磁同步电机（PMSM）的性能、可靠性和寿命至关重要。传统冷却方法（如水套或油喷射）在高负载下存在覆盖不足、热阻高和适应性差的问题。本研究提出油喷射与拓扑优化水冷却的混合冷却方法，通过体积法（VOF）与RNG k-ε湍流模型建立高精度热流耦合模型，优化水冷却结构以降低热阻15.6%，并采用双回路油喷射系统实现转子、绕组和定子壳的热量高效分配，使关键部件峰值温度低于50°C，温度均匀性提升超90%，总泵功耗减少18%。通过整合直接冷却的精准性和间接冷却的稳定性，构建了全域协同的热管理框架，为下一代电动汽车电机提供了实用解决方案。

  来源：Applied Thermal Engineering

  时间：2026-03-08

• 全局视角下的轻量化处理：一种基于全局特征提取的轻量级图像超分辨率新方法

  轻量级超分辨率框架GFDN通过全局特征蒸馏块和傅里叶卷积模块结合，利用参数-free注意力机制平衡性能与计算效率，显著提升感知场扩展能力并优于现有方法。

  来源：Applied Soft Computing

  时间：2026-03-08

• 基于废热分解和电辅助加热技术的高温布雷顿-卡诺电池性能提升研究

  Carnot电池研究针对空气和二氧化碳作为工质，分析其在不同废热排放策略下的性能差异。通过构建无废热排放、仅充电阶段排放和充电/放电均排放热的三种Brayton Carnot电池系统，研究发现空气更适合放电阶段废热排放的WD-CB配置（效率49.8%，密度36.2 kWh/m³），而二氧化碳更适配充电阶段排放的WC-CB配置（效率61.1%，密度53.7 kWh/m³）。进一步引入电辅助加热技术，突破压缩机出口温度限制，使空气基系统效率提升至50.4%，密度达103.3 kWh/m³。研究建立了工质热力学特性与系统拓扑结构匹配的优化模型。

  来源：Applied Thermal Engineering

  时间：2026-03-08

• 一种基于KNN和加权模糊粗糙集的噪声鲁棒特征选择方法，适用于不平衡的多尺度数据

  针对传统KNN模糊粗糙集模型在噪声敏感和类别不平衡场景中的局限性，本文提出加权KNN模糊粗糙集（WKNN-FNRS）模型，通过样本质量评估和自适应邻域权重调整增强鲁棒性，并嵌入多尺度决策框架，结合分层树约简算法和动态特征选择机制，实现多尺度数据的高效降维与增量式特征优化，在12个基准数据集上验证了其在噪声抑制、类别不平衡适应和计算效率上的优势。

  来源：Applied Soft Computing

  时间：2026-03-08

• 综述：光伏面板报废后的技术处理途径：从循环经济和能源系统角度进行的系统性回顾

  本研究通过系统文献综述分析光伏板报废管理，发现机械、热、化学回收技术虽多，但缺乏综合评估经济、环境及社会影响，残留物处理不彻底影响循环经济可持续性。

  来源：Applied Energy

  时间：2026-03-08

• 综述：钠离子电池硬碳负极的进展：理解缺陷与孔隙的相互作用及界面演变、降解机制，以及原位分析技术

  本文综述了硬碳作为钠离子电池阳极材料的研究进展，重点分析了其微结构特性与电化学性能的关联机制，包括缺陷工程、纳米孔调控及SEI稳定性提升策略，并探讨了生物质前驱体在降低成本与促进可持续发展中的作用。

  来源：Applied Energy

  时间：2026-03-08

• 基于受限等效电路的精细电极工艺量化方法及其在小型和大型燃料电池堆及电解池中的应用

  提出基于物理等效电路和约束优化的电极过程量化方法，通过优化电化学阻抗谱（EIS）理论与实验数据的误差方程，精确获取双电层电容、电荷转移系数和质量传递参数，解决传统分布松弛时间（DRT）方法分辨率低、物理意义模糊等问题，在燃料电池和电解池中验证了R²≈0.99的高精度及湿度诊断等应用价值。

  来源：Applied Energy

  时间：2026-03-08

• 基于水凝胶的柔性超材料，用于水下声学隐身技术

  水凝胶基柔性声学超材料通过各向异性刚度和密度调控抑制剪切波传播，结合有限元模拟与水下实验验证，有效解决传统声学伪装材料结构独立性与隐身性能的矛盾，为水下声波控制提供新方法。

  来源：Applied Acoustics

  时间：2026-03-08

• 基于多次反射波的多层材料损伤成像技术

  针对多层材料超声检测中多次反射波干扰问题，提出基于传递函数反演算法的缺陷检测方法，结合A/B/C扫描技术实现有效信号分析。

  来源：Applied Acoustics

  时间：2026-03-08

• CHEAO：一种针对飞行自组织网络的、基于酶作用优化器的、具有移动性感知能力的聚类方法

  飞行自组织网络（FANETs）因三维节点高速移动、拓扑动态变化和能耗严苛限制面临聚类挑战。本文提出CHEAO框架，通过混沌选择感知种子、约束驱动聚类修复和酶启发式进化优化三阶段，实现高稳定性、低能耗和负载均衡的动态聚类，仿真表明其优于LEACH-C等传统算法。

  来源：Ad Hoc Networks

  时间：2026-03-08

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