• 一种基于状态自适应权重调整和探索路径采样的新颖多智能体强化学习方法

  多智能体强化学习中的动态权重分配与探索策略研究，提出SAW通过动态状态权重网络优化奖励函数，EPS采用好奇心驱动、路径多样性追踪和自适应噪声机制提升探索效率，在多个基准环境中验证其加速收敛和稳定控制效果。

  来源：Applied Soft Computing

  时间：2026-03-03

• 低成本氢气生产：高温多孔电极无膜电解技术的经济性分析

  电力行业耦合理论体系构建：通过结构、功能、电力中心三维度解构现有定义，提出涵盖物理与非物理连接的综合概念，并按驱动机制建立六类互连分类框架，为能源系统建模和政策协同提供统一基础。

  来源：Applied Energy

  时间：2026-03-03

• 基于DeepONet的算子学习方法：用于量化随机动力系统中的逃逸动态及最可能的转移路径

  针对随机动力系统中逃逸现象和过渡路径的高效求解问题，提出基于深度算子网络的参数化方法，通过单次训练实现连续参数空间的高精度、高效率求解，并创新性引入反射边界条件，验证了其在复杂系统中的优越性。

  来源：Applied Mathematical Modelling

  时间：2026-03-03

• 基于增强型自适应学习的预测方法与混合整数非线性优化技术在CO₂到甲醇转化过程中用于催化剂发现

  基于数据增强的自适应深度神经网络与混合整数非线性优化结合，本研究提出新型催化剂开发框架。通过傅里叶变换去除1272原始数据中的异常值，结合皮尔逊相关分析与领域知识筛选出368有效样本。构建的AA-DNN模型包含变分自编码器进行数据增强和自适应深度神经网络进行性能预测，在CO2转化率预测上较传统DNN提升6.58%-10.34%。通过建立含化学平衡约束的混合整数非线性优化模型，成功筛选出Cu/ZnO/In2O3催化剂组合，使CO2转化率提升4.73%，甲醇选择性提高2.9%，优化耗时仅7.03秒。该框架为多组分催化剂开发提供了高效解决方案。

  来源：Applied Energy

  时间：2026-03-03

• 关于恒速和变速条件下核主泵转子智能故障诊断的双模型协同优化方法的研究

  提出双模型协作智能故障诊断框架，针对反应堆冷却泵转子恒速（VMD-SVM）与变速（ResNet-STFT）工况设计专用模型，通过实时转速监测模块动态切换，实验表明恒速下准确率达99.41%、响应<14ms，变速下准确率97.46%，显著提升复杂工况诊断效率。

  来源：Annals of Nuclear Energy

  时间：2026-03-03

• 利用蒙特卡洛方法模拟热核聚变产生的中子谱

  核聚变中D-D和D-T反应的蒙特卡洛模拟研究表明，MCUNED代码因准确模拟核相互作用而优于其他代码（如PROFIL、TARGET）。该代码能精确计算氘、氚等离子体中的慢化、散射及反应过程，为反应堆性能优化和实验分析提供可靠工具。

  来源：Annals of Nuclear Energy

  时间：2026-03-03

• 一种基于ESOE-FBS的民用飞机系统正向设计过程的正式建模方法

  民用飞机正向设计中多利益相关者需求关联断裂问题，提出基于ESOE-FBS模型的理论框架和集成平台，通过飞行控制系统案例验证该方法有效整合需求、功能与结构，提升设计连续性和跨领域一致性。

  来源：Advanced Engineering Informatics

  时间：2026-03-03

• 基于改进的ITARA方法的目标权重分配：目标层次标准化、标准间依赖性以及基于证据的凸组合技术

  基于 indifference threshold 的改进多准则决策权重方法 M-ITARA 通过整合理想水平、相关性矩阵与证据加权凸合成，解决了传统 ITARA 忽略绝对性能目标、假设指标独立性和依赖主观组合系数三大局限。研究通过银行、制造、可持续供应链等五个真实案例验证，证明该方法能生成更稳定、平衡的权重，并通过敏感性分析证实其鲁棒性。该方法为异构且相关联指标的多准则决策提供了可解释、可自动化的AI友好型权重框架。

  来源：Advanced Engineering Informatics

  时间：2026-03-03

• 基于人工智能的替代建模方法在可持续建筑设计中的性能导向参数优化应用：系统综述

  可持续建筑AI驱动的代理模型与多目标优化研究综述。

  来源：Energy and Buildings

  时间：2026-03-03

• 用于复杂偏微分方程系统（PDE）的潜在注意力算子网络，该网络结合了增强表示技术，适用于具有复杂几何结构的场景

  本文提出隐空间注意力操作网络（LAON），通过物理自适应门控编码机制与隐空间操作回归的协同，有效捕捉复杂几何域中的局部非线性物理动态。实验表明LAON在多种PDE基准测试和实际工业场景中优于现有模型，相对精度提升超10%。

  来源：Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering

  时间：2026-03-03

知名企业招聘：