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Adaptive VSG-Based Coordinated Frequency Support Strategy for Grid-Following/Grid-Forming Hybrid Wind Farms
本文提出了一种用于跟网型/构网型混合风电场的自适应虚拟同步发电机（VSG）策略，该策略通过动态调整虚拟惯量和阻尼参数，并协同控制死区，以增强扰动下的频率稳定性及有功功率响应。
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Error-Envelope-Optimal G2 Dual Bezier Corner Transitions for High-Speed Five-Axis CNC Toolpaths
本文提出了一种用于高速五轴 CNC 加工的局部圆角平滑方法，该方法利用参数同步的双四次贝塞尔段在定义的误差包络内实现 G2 连续性，同时结合一种轻量化旋转轴稳定策略，在无需显式雅可比矩阵评估的情况下抑制曲率峰值并增强进给率稳定性。
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Thermal Monitoring and Analysis of Moxa Cone Smoldering in Umbilical Therapy
本研究通过结合接触式热电偶测量与红外热成像技术，建立并验证了一个用于脐部艾灸的多物理场热模型，揭示了艾锥的峰值温度达到约650°C，而面团隔层有效地将组织界面维持在43.0–46.5°C的安全范围内。
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Divergent ECM Performance Profiles in LEED-Certified IT Park Buildings: A Comparative eQUEST Simulation Study of Two Core and Shell Buildings in Bangalore’s Temperate Climate
本研究利用 eQUEST 模拟揭示，尽管在实现相当的 LEED v4 总体节能效果方面表现一致，但位于班加罗尔温带气候下的两座核心与外壳型 IT 园区建筑却呈现出迥异的末端用途性能剖面，其中最显著的是其中一座建筑在冷冻水泵能耗上出现了反直觉的增加，从而证明了 HVAC 机组配置对节能分布的影响比气候或认证框架本身更为关键。
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Research on Fault Diagnosis and Control Strategies for Power Batteries
本文提出了一种基于模糊理论的电动汽车动力电池故障诊断系统，尽管判定时间略有增加，但显著提高了绝缘故障和通信故障检测的准确率，分别达到92.3%和97.7%，从而增强了整车的安全性和可靠性。
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A Novel Approach to Computing the Permanent Magnet Thickness in PMSMs
本文提出了一种新颖的迭代方法，与传统的有限元参数化扫描相比，该方法在保持相同精度和设计效率的同时，显著缩短了确定永磁同步电机（PMSM）永磁体厚度的计算时间。
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From Duffing amplification to third-superharmonic isolation: dual nonlinear regimes for high-performance piezoelectric MEMS electric field sensing
本文提出了一种压电驱动的微机电系统（MEMS）电场传感器，该传感器利用三阶超谐波共振，通过非线性放大实现高灵敏度，并有效隔离信号与寄生电容馈通，从而获得卓越性能，进而克服了传统基于达芬方程（Duffing）设计中固有的动态范围限制。
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Explainable deformable matched filtering reveals measurable departures from classical receiver theory in optical wireless communications
本文介绍了一种可解释的可变形匹配滤波器框架，该框架利用机器学习学习基于物理接收器状态对经典匹配滤波器进行的低维修正，从而在提高光无线通信性能的同时，为经典接收器理论的具体局限性提供可衡量的见解。
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A Non-Intrusive Full-3D Intrinsic Modal Formulation for Geometrically Nonlinear Structural Dynamics
本文提出了一种用于几何非线性结构动力学的非侵入式、全三维本征模态表述方法，该方法从未旋转的连续体方程中导出降阶模型，从而能够在无需访问单元级代码或非线性有限元解的情况下，实现三维、壳及梁子域的无缝组装。
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Physics-Guided Multi-Modal Artificial Intelligence Framework for Joint Antenna Optimisation and Channel State Information Prediction in 6G Integrated Sensing and Communication Systems
本文提出了一种物理引导的多模态人工智能框架，该框架通过利用基于雷达的感知数据来克服高频、低延迟和超密集连接方面的挑战，从而为 6G 通感一体化系统实现大规模天线阵列的联合优化以及信道状态信息的预测。