• 利用耦合的CFD-DEM方法，考虑表面粗糙度对土-结构界面的水力-力学分析

  饱和土-结构界面剪切过程中孔隙压力演化与流体流动规律研究。通过CFD-DEM耦合模拟揭示界面剪切时孔隙压力峰值与最大剪切应力同步出现的现象，证实颗粒垂直运动是压力突升的主因。分析表明表面粗糙度增加会加剧孔隙压力上升，平均流速呈现先快速增大后趋于稳定的特征。

  来源：Powder Technology

  时间：2026-04-02

• 通过高分辨率质谱技术揭示的降雨中溶解有机物的风暴级时间动态变化

  森林冠层截留雨水影响水质和化学组成，高分辨质谱分析显示暴雨期间溶解有机物（DOM）分子组成高度动态，氨基酸/肽与萜类物质呈负相关，光学指标可能不适用。

  来源：Journal of Geophysical Research: Biogeosciences

  时间：2026-04-02

• 基于微球提高金刚石NV中心磁强计灵敏度的方法

  本文提出通过在钻石表面装饰5微米SiO₂微珠增强荧光收集效率的方法，实验表明单个微珠可使灵敏度提升2.25倍，多层结构进一步优化，为NV磁感器提供了一种高效、易扩展的解决方案。

  来源：Optics & Laser Technology

  时间：2026-04-02

• 一种基于深度学习的方法，利用显微视觉技术进行RGB微LED缺陷检测

  针对Micro-LED缺陷检测中存在的像素空间相关性强、缺陷细微且多尺度特征复杂问题，提出基于MMVIS系统构建的RGB Micro-LED缺陷数据集及轻量级LCB-YOLO模型，集成LMSSDH多尺度共享解耦头、CACE通道注意力卷积增强模块和BiFPN-CARAFE结构，在测试集上达到83.0%的mAP50指标。

  来源：Optics & Laser Technology

  时间：2026-04-02

• 基于平面镜的光学系统中补偿偏振像差的方法

  平面镜空间取向控制补偿光学系统偏振像差，通过非平行光路中平面镜引入的低阶空间频率特性实现独立优化，使最大 retardance 降至 0.0050 rad。研究分析了平面镜数量对补偿效果的影响机制，提出了一种工程可行性高且不牺牲其他性能的偏振像差补偿方法。

  来源：Optics and Lasers in Engineering

  时间：2026-04-02

• 在有限采样条件下，利用编码域先验辅助的无透镜FZA成像技术

  提出编码域先验辅助的多相位FZA无透镜成像方法CPFF，通过高维张量建模学习编码域数据分布和跨相位关联，结合空域扩散模型抑制双像效应，有效解决有限采样导致的图像信息损失和重建质量下降问题，实验验证其优于传统压缩感知和深度学习方法。

  来源：Optics and Lasers in Engineering

  时间：2026-04-02

• 一种用于柔性海洋立管CF VIV（横向振动）缩比实验的畸变相似性方法

  柔性立管横流涡激振动缩比实验中提出畸变相似性方法，通过简化控制方程并分析关键无量纲参数（Reynolds数Strouhal数），建立兼顾结构变形与流体动力相似准则的缩比方法。数值模拟与水槽实验均验证了该方法在频率、应变预测上的准确性，解决了传统全相似法因高长宽比难以实现的问题，为海洋工程柔性立管缩比实验提供新参考。

  来源：Ocean Engineering

  时间：2026-04-02

• 针对国际能源署（IEA）设计的15兆瓦浮动式风力涡轮机，结合了空气动力学、流体力学、伺服系统及弹性力学分析方法，对先进的湿拖曳方案进行了研究

  浮式海上风电湿拖运阶段通过新型气水-伺服-弹性耦合分析，对比双列前拖、单列前拖、单缆拖拽三种方案在2-5节速下的动态响应，发现拖速增加显著加剧平台横摇和机舱加速度，单缆方案张力峰值达2-3MN，较多缆方案高60%，推荐双列前拖单船方案为最优策略。

  来源：Ocean Engineering

  时间：2026-04-02

• 一种结合云模型、AHP和TOPSIS方法的扩展故障模式与影响分析（FMEA），用于研究货物装卸作业中的故障问题

  针对传统FMEA在航海领域的局限性，本文提出融合云模型（CM）、层次分析法（AHP）和TOPSIS法的改进框架，应用于化学 tanker 货舱卸货操作风险评估。通过量化专家判断不确定性、优化风险因子权重分配及引入多准则决策模型，有效解决主观性强、权重均等化及RPN计算不足等问题，最终识别出FM8（船舶稳性管理不当）为最高风险失效模式，为航海安全提供新方法。

  来源：Ocean Engineering

  时间：2026-04-02

• 机器学习方法在识别社区居住的老年人虚弱状况恶化过程中物理、心理和社会预测因素中的应用：一项纵向队列研究

  衰老社会中的体弱恶化过渡对医疗成本和健康结局影响显著，本研究基于台湾老龄化纵向研究数据（2007-2011），纳入1670名60岁以上成人，运用改良Fried标准评估基线及随访体弱状态，定义恶化过渡为研究终点。通过随机森林、支持向量机等4种机器学习算法构建预测模型，结果显示随机森林算法AUROC达0.88，前10预测因子涵盖年龄、抑郁症状、社会参与等多维因素。表明机器学习可有效识别传统统计未捕捉的体弱恶化非线性模式，为精准干预提供依据。

  来源：Geriatrics & Gerontology International

  时间：2026-04-02

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