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本文推导了在 EN 1992-4 标准下，矩形柱台中成组带头螺栓混凝土拔出抗力的闭式形式上限，证明了该抗力受限于柱体的平面尺寸而非埋深，并提供了设计图表及与 ACI 318 的对比，以表明在实际应用中，混凝土拔出通常比钢材强度起主导作用。
本文提出了一种可重复的方法论，将盐水服役环境下 316L 不锈钢离心泵中由时间诱发的腐蚀性表面粗糙度增长与 CFD 模拟联系起来，从而实现对粗糙度相关压头损失的量化，以将其与其他退化机制区分开来。
本研究通过整合地面激光扫描获取的三维几何数据、数值模拟以及实验室测试的材料参数，评估了切姆（Chełm）集市广场下方历史悠久的地下白垩岩廊道的岩石力学稳定性，旨在识别低稳定性区域和高应力断面。
本文提出了一种利用多点约束的高精度、高效等几何分析框架，用于研究含有椭圆形或矩形脱层缺陷的变刚度层合板的热失稳行为，通过与有限元结果进行验证，并探讨了各种脱层参数对临界失稳温度的影响。
本文提出了一种相对于物体浮动坐标系的创新非线性有限元公式，该公式将浮动坐标系方法与非线性有限元模型相结合，在保留应用模型阶数缩减技术能力的同时，实现了对中大变形下高阶应变项的包含。
本文提出了一种将克里金（Kriging）代理模型与 NSGA-II 相结合的高效计算框架，用于优化两轮车辆悬架参数，与传统的仿真方法相比，实现了 419% 的计算时间缩减和 16% 的骑行舒适度提升。
本研究提出了一种新颖的量子球面模糊大规模决策框架，通过整合黄金分割法、基于共识的专家权重法、蚁群算法以及ARTASI，系统地将自动化三维轨迹采煤机采矿确定为安全且可持续地开采梅加拉亚邦地质复杂薄煤层层的最优方法。
本研究提出了一种基于SIMP方法的多目标拓扑优化框架，用于设计轻量化热力学结构，旨在保持固定材料体积和几乎不变的热行为的同时，同时增强结构的刚度和动力学性能。
本文介绍了一种化学可重构神经形态器件——CR-NeuroHealer，该器件能够直接感知多巴胺和病理性铁等神经化学信号，从而自主重编程突触可塑性并释放治疗性螯合剂，进而恢复生物混合系统及帕金森病小鼠模型的神经功能。
本文介绍了证书驱动学习（Certificate-Driven Learning, CeDL），这是一种无奖励框架，通过针对最坏情况下的对抗场景联合优化策略与统一的数学证书，来合成可审计的安全关键控制器，从而在最小化各类网络化及信息物理系统中的约束违规方面，优于传统的强化学习和控制方法。