• 综述：稀疏度度量信息驱动的机械状态监测与故障诊断方法：基础、方法论及未来方向

  •对机械装备状态监测与故障诊断（CMFD）中稀疏度测度的系统性综述。•稀疏度测度的六个基本属性和两个构建框架。•基于自适应加权信号预处理技术增强的稀疏度测度可实现早期故障检测和单调退化评估。•数据驱动的优化权重频谱（OWS）可获得可解释的故障特征。•未来方向：更深层的理论、O

  来源：MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING

  时间：2026-08-27

• 一种基于深度压缩感知和对比迁移学习的轴承故障诊断新方法

  ## 摘要 轴承健康监测对轨道交通车辆至关重要，深度压缩感知因其低冗余度、最小存储需求和快速信号重建能力而受到关注。然而，传统网络通常采用单分支卷积结构，限制了特征的稳定性及时序建模能力，尤其是在复杂工况和强噪声条件下。此外，典型的迁移学习方法在微调阶段依赖单一损失函数，在

  来源：MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING

  时间：2026-08-27

• 人字齿轮整个齿啮合周期内载荷均匀性和振动行为的数值分析方法

  摘要 不对称齿距偏差（APD）是人字齿轮副制造过程中不可避免的制造偏差，现有研究文献尚未对 APD 在整个齿啮合周期（ETMC）内对人字齿轮载荷分布、多源激励和振动特性的影响进行深入探索。此外，现有优化模型的目标函数大多设置为多源激励和振动加速度，缺乏能够平衡 ETMC 载荷

  来源：MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING

  时间：2026-08-27

• 应用于滚动轴承剩余使用寿命预测的深度强化学习方法

  摘要 滚动轴承作为机械设备的重要组成部分，其健康状态直接影响着设备的可靠性和安全性。由于滚动轴承工作环境恶劣且早期退化趋势难以识别，剩余使用寿命（RUL）预测的精度面临显著挑战。为解决这些问题，本文提出了一种基于深度确定性策略梯度（DDPG）算法的深度强化学习（DRL）预测

  来源：MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING

  时间：2026-08-27

• 补贴政策对加氢站与氢燃料电池汽车发展的影响：基于多情景系统动力学的研究方法

  摘要加氢站（HRS）和氢燃料电池汽车（HFCV）的发展高度相互依存。这导致了一个协调困境：加氢站网络不足制约了氢燃料电池汽车的采用，而有限的氢燃料电池汽车部署又反过来削弱了加氢站的经济可行性。地方政府已实施补贴政策以缓解这一困境。然而，各城市的补贴力度差异显著。为评估补贴效果

  来源：Energy Policy

  时间：2026-08-27

• 探究数字音乐消费中的跨平台动态：基于面板 VAR 方法

  摘要数字转型已经重塑了音乐产业中音乐的创作、分发和消费方式，导致各种数字平台上出现新的互动模式。基于利基理论和跨平台溢出效应文献，我们探讨了当同一首歌曲在不同平台上被消费时，短视频平台、长视频平台和音频流媒体平台之间的动态互动关系。尽管TikTok和YouTube在音乐发现和

  来源：Journal of Business Research

  时间：2026-08-27

• 影响者在社交媒体零售领域的专业能力认知：基于数据融合的多模态机器学习方法

  **摘要** 随着影响者越来越多地扮演一线销售人员的角色，消费者对影响者专业能力的认知成为决定其销售效果的关键因素；然而，很少有研究利用来自社交媒体零售的视频数据来探讨这种专业能力认知的销售效应。为了填补这一空白，我们开发了一个多研究框架。在研究1中，我们引入了一个预测性AI

  来源：JOURNAL OF RETAILING

  时间：2026-08-27

• 行为不确定性下的社区级避难所选址优化：一种 GPU 加速的基于智能体的仿真优化方法

  - 提出了一种面向行为不确定性下社区避难所优化的可扩展框架。- 将空间认知、信息扩散与人群动力学整合到避难所优化中。- 与不考虑行为因素的布局相比，行为感知型布局可将总疏散时间缩短8%–16%。- 信息丰富的场景下产生分散式布局；熟悉度驱动的场景下产生集中式布局。引言自然灾害

  来源：RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY

  时间：2026-08-27

• 提高大直径泥水平衡盾构隧道掘进的安全性：基于时空深度学习的刀盘扭矩与倾覆力矩预测与控制方法

  刀盘扭矩（CHT）和倾覆力矩（OTM）是大直径泥水平衡盾构（LDSS）掘进过程中运营安全的关键指标，其异常波动可能导致设备损坏甚至引发倾覆事故。本研究提出了一种用于CHT和OTM多步预测及安全导向控制的空间-时间深度学习框架。首先，通过知识驱动的机理分析和数据驱动的评估方法，

  来源：RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY

  时间：2026-08-27

• 刚性流形——一种用于评估重载并联运动机器人的新方法

  • 本文提出了一种基于黎曼流形几何的刚性评估方法，用于重载并联 kinematic 机器人（PKR）的刚性评估。该方法利用基于刚性流形的指数全面反映了变形空间的几何结构，能够自然地考虑方向耦合效应，并捕捉时变重载对机器人的影响。• 选择了6-PSSPKR的三种典型工作场景，基于刚

  来源：ROBOTICS AND COMPUTER-INTEGRATED MANUFACTURING

  时间：2026-08-27

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