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这项针对塞内加尔达喀尔钢 Girder 桥梁的参数化研究表明，虽然地震作用决定了基于力的需求和纵向位移，但风载荷控制了较高桥墩的横向桥墩位移，这证明了两种作用均至关重要，且其主导地位取决于特定的工程需求参数和桥墩高度。
本研究调查了用于智能反应堆的增材制造双陀螺型（Double-Gyroid-TPnS）结构的制造可行性与流体控制潜力，确立了 316L 不锈钢部件的设计极限，并证明其相对位移能有效改变渗透率和压降等水力特性。
本文提出了一种基于120°坐标系的简化三电平NPC逆变器过调制策略，该策略通过统一线性区与过调制区，在保持基波电压准确性的同时，降低了计算复杂度并提高了直流母线电压利用率。
本文介绍并实验评估了针对具有动态约束且仅能向前行驶的车辆集群的五种控制策略，证明了集中式模型预测控制通过优化曲率和加速度并保持连通性实现了最低的任务成本，而分布式模型预测控制以较高的成本最大化了网络连通性，且启发式算法以牺牲整体覆盖率为代价优先考虑特定目标。
本文介绍了一种将遗传算法与高频仿真相结合的优化算法的设计开发，旨在设计非常规微波谐振器几何结构，从而显著增强电场强度，以实现更高效、更具生产力的合成纤维假捻纺丝。
本文介绍了设计、仿真及实验验证了一种优化的电化学-机械混合抛光电极，该电极在特定工艺参数下，成功将316不锈钢深长孔的表面粗糙度从Ra 3.2µm降低至Ra 0.1µm。
本研究开发并验证了一种用于 Ti6Al4V 切削的耦合变摩擦模型，该模型结合了温度、正应力和滑动速度的依赖性，并通过反向识别和消融分析证明，与传统的恒定摩擦模型相比，这种多因素方法显著提高了切削力预测精度和切屑形貌的复现能力。
本文提出了一种用于植入式神经接口的模拟神经形态系统，该系统利用一种新颖的爆发式增量调制技术，实现了比传统方法更优越的数据压缩率和鲁棒性，从而能够实现低功耗、事件驱动的生物动作电位脉冲检测与分类。
本文提出了一种级联逆向-正向深度学习框架，该框架通过早期时刻的温度场来估计未知的初始条件和边界条件，从而实现对前沿聚合过程中固化程度的实时、不确定性量化预测，并在保持极低推理延迟的同时实现了高精度。
本文通过分析来自高混合度半导体设备制造领域的 53,860 个生产快照，旨在证明进度可靠性主要受限于容量受限的注意力与行政延迟，而非结构复杂性，从而引出一个优先考虑简单时间启发式而非复杂规则以实现有效干预的双时间尺度精益六西格玛框架。