• d区元素与B3−7硼烯配体的半 sandwich 结构和 sandwich 结构：基于GFN2-xTB和DFT方法的系统研究

  • GFN2-xTB/DFT筛选识别出12种稳定的[M–B7]夹心化合物。• Borozene (B73−)通过η7键合与3–12族中的d区金属配位。• QTAIM和Mayer/Wiberg分析揭示了部分共价的M–B相互作用。• 协位后，Borozene仍保持芳香性和多中心键合特

  来源：Computational and Theoretical Chemistry

  时间：2026-09-02

• 环钻中基于力的密度测量：一种具有不确定性与分辨率表征的物理知情方法

  摘要 - 为手术骨钻刀开发了基于物理信息的环形切削框架。 - 由物理导出的 Ka,proxy 特征将密度—力映射线性化。 - 在已知条件下，GUM 不确定度为 2.4%，分辨率为 0.2–0.4 PCF。 - 离线逻辑回归达到 93.6%；随机森林达到 89.0%。 - 所有

  来源：Measurement

  时间：2026-09-02

• 张力调节方法：提升柔性行星轮的抗冲击性能和缓冲效果

  摘要本文提出了一种通过调节辐条张力来提高柔性行星轮在月球着陆过程中的抗冲击性和缓冲性能的方法。利用耦合欧拉-拉格朗日（CEL）方法，建立了一个包含月球探测车本体、车轮和月球土壤的串联式缓冲模型。分析了在不同预张力条件下柔性车轮的变形模式和能量耗散情况。基于这些分析，在满足最大应力

  来源：Journal of Terramechanics

  时间：2026-09-02

• 基于克里金法、NSGA-III算法和随机多准则决策方法的风光氢氨耦合系统双层容量优化配置

  摘要 为促进基于绿氢的大规模制氨发展，提升风光氢氨（WPHA）耦合系统的经济可行性，本研究提出了一种基于改进NSGA-III算法的风光氢氨耦合系统双层容量优化配置方法。首先，建立了风光发电制氢及氢氨合成框架内的关键模型。其次，构建了风光氢氨耦合系统的上层容量规划优化模型，以

  来源：Energy

  时间：2026-09-02

• 秸秆热电联产系统CCUS路径优化：一种新颖的碳-污染-经济耦合协调度评估方法

  # 摘要 作为实现碳中和的关键路径，生物质能系统涉及复杂的权衡关系，而其跨维度的系统性评估仍然不足。现有大多数研究集中于单一维度的评估，特别是在与碳捕集、利用与封存（CCUS）结合时。本研究首次填补了这一空白，通过应用碳-污染-经济耦合协调度模型，深入分析不同CCUS路径如

  来源：Energy

  时间：2026-09-02

• 用于估算风力涡轮机齿轮箱中瞬时角速度的最优瞬时频率融合方法

  摘要 即时角速度（IAS）估计算法采用时频分析技术，因其成本效益高且适应性强而广泛应用于直接从振动信号时频谱中估算IAS。然而，传统的时频分析要求存在一个在整个采样周期内始终保持高信噪比（SNR）并与轴的旋转频率对齐的谐波，这极大地限制了其实际应用性和可靠性。在风力涡轮机的复

  来源：MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING

  时间：2026-09-02

• 一种基于风险意识的、用于异构无人机群任务分配的进化优化方法

  • 建立一个用于异构无人机群的任务分配模型，该模型考虑了时间间隔多目标特性。 • 提出了一种基于风险意识的分段学习进化优化算法。 • 设计了一种动态合作维修机制，用于任务分配方案。 • 提出了一种前瞻性维修解码策略，以避免无人机的悬停风险。 **引言** 由

  来源：Expert Systems with Applications

  时间：2026-09-02

• 考虑转速和故障严重程度变化的基于可逆小波Transformer的少样本轴承故障诊断元学习方法

  抽象滚动轴承在实际场景中常面临变化的运行工况和不同的故障退化阶段。难以收集覆盖所有速度条件和故障严重程度的故障数据，这使得轴承故障分类成为一个小样本学习问题。由于基于原型的元学习框架具有高效的样本学习和快速适应新任务的能力，它们已被广泛应用于小样本故障分类。然而，轴承的特征分

  来源：Engineering Applications of Artificial Intelligence

  时间：2026-09-02

• 基于CFD-DEM方法的高频脉冲灌浆渗透行为与介观机理研究

  **摘要** 高频脉动灌浆技术因其能够克服传统稳压灌浆中渗透效率低和分布不均的问题而受到广泛关注。然而，目前的研究主要通过实验和CFD（计算流体力学）方法集中于该灌浆方法的宏观渗透距离，而介观渗透过程和机制则被忽视。因此，本研究采用CFD-DEM（计算流体力学-离散元法）技

  来源：Soil Dynamics and Earthquake Engineering

  时间：2026-09-02

• PATTERN-X：通过技术融合预测的可解释人工智能框架引导智能照明系统的可持续创新

  •提出PATTERN-X，一个可解释的人工智能技术融合预测框架。•整合时间网络分析、贝叶斯深度学习和检索增强生成（RAG），以实现前瞻性洞察。•预测材料科学与照明技术融合将实现813.5%的增长。•提供具有不确定性意识的预测，以指导基于风险的研究与开发决策。•生成基于证据的战

  来源：Technovation

  时间：2026-09-02

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