• 综述：生产工具材料选择的决策支持分析：生物复合材料的系统综述与多目标优化

  生物复合材料（Biocomposites）越来越多地被推广为传统复合材料的可持续替代品，但由于现有研究依赖于异质数据集、不一致的可持续性指标以及分歧的决策模型，材料选择仍然存在不确定性。本研究通过结合系统文献综述与可审计的决策支持工作流来解决这一差距，用于可持

  来源：Cleaner Environmental Systems

  时间：2026-06-11

• 小型甘蔗收割机集成生命周期评估以提升可持续性

  甘蔗是泰国生物经济（bio-economy）的关键作物，然而，传统的收获前焚烧（pre-harvest burning）以辅助人工收获的做法带来了显著的环境、社会和经济挑战。本研究采用集成生命周期可持续性评估（Integrated Life Cycle Sus

  来源：Cleaner Environmental Systems

  时间：2026-06-11

• 基于物理引导的机器学习在恶劣环境中TFT-LCD模块的可靠性预测

  准确预测TFT-LCD模块的剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL）对于工业预测性维护至关重要，然而在不同气候下复杂的退化机制仍然对其构成巨大挑战。传统的纯数据驱动模型（支持向量回归SVR、长短期记忆网络LSTM）通常缺乏物理可解释

  来源：Photonics

  时间：2026-06-11

• 社会契约与环境变化：概念化相互依存关系

  环境变化可以影响社会契约，即社会群体之间以及这些群体与国家之间的关系。干旱、河流污染和海平面上升往往会改变国家内部的资源分配，或对某些社会群体的伤害大于其他群体，引发关于补偿的问题。社会契约也可能引发环境变化，主要是因为环境和后代自身无法参与社会契约谈判。许多

  来源：Society & Natural Resources

  时间：2026-06-11

• MixedBayes: 一个用于纵向基因–环境交互分析的R包，采用稳健稀疏贝叶斯混合模型

  稳健变量选择方法已成为剖析纵向研究中高维基因–环境交互作用的强大工具，因其能够适应簇内相关性、捕捉结构化稀疏性以及处理重尾重复测量。尽管具有这些优势，基于变量选择的交互分析仍缺乏有效的推断工具来量化重要基因–环境交互作用的不确定性。本文介绍R包mixedBay

  来源：Entropy

  时间：2026-06-11

• 用于变轨换装的卸车-交换-收集高度并行一体化工艺

  本研究评估了一种低成本长波红外(long-wave infrared, LWIR)热成像工作流程在真实驾驶条件下用于车载驾驶员监测的可行性与可重复性及时间一致性。两名受试者各完成三次独立的60 min驾驶试验。使用消费级移动LWIR相机通过智能手机应用程序获取

  来源：Vehicles

  时间：2026-06-11

• 湖北省土地利用变化、RSEI动态及生态系统响应的时空分析

  快速城市化及频繁的土地利用转变，已成为人类世生态退化的主要驱动因素之一。本研究采用结合遥感与高级统计建模的多元方法，剖析了中国湖北省这一快速转型地区内土地利用/土地覆被变化（LULC）与生态环境质量之间复杂的相互作用。分析结果表明：（1）1995—2025年，

  来源：Annals of GIS

  时间：2026-06-11

• 采用单介质阻挡放电(SDBD)与脉冲直流(Pulsed-DC)构型的微等离子体激励器阵列用于近壁流动控制的高空间分辨率表征

  摘要：等离子体激励器是用于近壁流动控制的有前景器件；然而，常规激励器产生的射流及强迫区域往往在壁面法向方向过度扩散，降低了近壁作动的选择性。本研究对配备单介质阻挡放电(Single Dielectric Barrier Discharge, SDBD)与脉冲直

  来源：Atmosphere

  时间：2026-06-11

• 有限频域H∞性能约束下EMT发动机起停扭转共振抑制

  混合动力特种车辆的机电传动（Electromechanical Transmission, EMT）系统在频繁起停工况下极易发生严重的瞬态扭转共振。传统的全频域H∞主动减振策略受增益不足限制，无法在核心共振频带内实现终极抑制。针对此问题，研究人员提出了一种基于

  来源：Atmosphere

  时间：2026-06-11

• 非对称液压缸系统的预定时间指定性能神经网络控制

  摘要：本文研究一类存在未知非线性函数与参数的电液伺服系统(electro-hydraulic servo systems)。针对建模不确定性与未建模动态问题，提出一种融合神经网络(neural network, NN)与预定时间指定性能(predefined-

  来源：Atmosphere

  时间：2026-06-11

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