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本研究采用多目标优化框架来证明，尽管欧洲制造的钠离子电池可以实现与磷酸铁锂电池的成本对等，但它们目前在体积能量密度和充电速度方面仍处于落后地位，因此需要进一步降低材料成本或大幅提高锂价才能具备竞争优势，同时其本土生产成本较中国进口产品仍面临 18%–27% 的溢价。
本文提出了一种基于 Petri 网的环形负载共享冗余技术，该技术通过在环形结构中相邻资源之间动态重新分配任务，增强了自动化制造系统对单资源故障的弹性，从而在不需要额外备份资源或造成运行损失的情况下实现了高恢复效率。
本文提出了一种结合 ATP-EMTP 暂态仿真、Korsunsky 土壤电离模型以及生命周期成本分析的技术经济框架，旨在确定将 5 单元 ZnO 避雷器配置作为高压变电站最优雷电防护方案，从而实现卓越的过电压抑制效果，并实现超过 894,000 美元的风险缓解净现值。
本文介绍了 Hi-Acts 平台，这是一个协作模型，通过协调德国加速器设施的能力，将其从孤立的研究中心转变为可触达的创新伙伴，从而弥合基础研究与工业应用之间的鸿沟，进而通过共创加速社会影响。
本研究提出了一种结合随机森林与遗传算法的机器学习与元启发式优化框架，用于确定钢结构连接件的最佳螺栓间距，在实现高预测准确度的同时，验证了其在 IS 800、Eurocode 3 及 AISC 标准下的设计效率。
本研究开发了一个包含延迟记忆和摩擦动力学的降阶非线性模型，用以解释在节理岩体中进行地铁隧道开挖过程中，隧道掘进速率与累积岩体弱化是如何支配稳定、延迟集群及脉冲式不稳定状态之间的转变。
本文提出了一种改进型开关电感电容Z源逆变器（ISLC-ZSI），该逆变器通过理论分析、仿真和实验结果，在低压可再生能源应用中验证了其具有增强的升压能力、降低的电压应力和连续的输入电流。
本文通过在大型合成数据集上进行训练，证明了利用一维卷积神经网络从源时间函数中准确推断关键动力学破裂参数的可行性，从而为地震反演中的机器学习应用提供了一个可复现的基准。
本研究表明，一种采用并联气冷器布局和分布式PI控制的优化超临界R744热泵系统，为零排放电动渡轮提供了一种可靠、环保且节能的热管理解决方案，在广泛的工作温度范围内表现优于标准的R410A系统。
本研究提出了一种可解释的物理信息机器学习框架，该框架将 XGBoost 回归与对数变换相结合，以推导出一个高精度且透明的幂律方程，用于预测钢筋混凝土单向板的冲切抗剪强度，在显著优于传统 ACI 318-19 规定的同时，仍能保持对结构工程师的实用性。