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本研究提出了一种环境感知自适应多目标蚁群优化（EA-MOACO）算法，该算法通过整合耦合的风-浪-流条件与动态参数调节，旨在超越现有方法，以实现在复杂海洋环境下最小化航线长度与能耗的双重目标。

本文提出了一种高保真度分布式态矢量量子电路模拟器，该模拟器通过使用专门的门执行策略，将完整的态矢量划分到四块 Xilinx Alveo U55C FPGA 上，从而消除对角门产生的跨卡流量，进而实现高达 28 个量子比特且经过验证的完美保真度的精确模拟。

本文提出了一种工作分解结构集成技术分类（WBS–ITC）框架，旨在通过施工能力而非传统分类来映射分散的月球原位资源利用（ISRU）空间建设专利，从而揭示出传统专利制图所忽略的独特技术集中度与功能邻近性。

本研究在地理信息系统（GIS）框架下采用模糊C均值聚类算法，评估了孟加拉国科克斯巴扎尔地区184个医疗设施的地震脆弱性与可及性，结果表明，尽管最关键区域的灾害水平较低，但多准则分析揭示了为罗兴亚难民提供服务的设施存在显著的能力失配，而这种失配在仅针对灾害水平的评估中会被忽略。

本研究开发了一个数据驱动框架，该框架整合了机器学习模型、可解释人工智能以及多目标优化，旨在预测并优化配备顺旋与逆旋 V 型翼片双穿孔扭曲带增强件的管式换热器的热水力性能。

本研究利用计算流体力学（CFD）分析表明，在低温度、高压力、中等二氧化碳浓度和低空速的条件下，将蒸汽甲烷重整器与固定床吸附单元相结合进行蓝氢生产，能够实现最优的二氧化碳捕集效果和氢气纯度。

本研究提出了一种由 SHAP 分析增强的鲁棒且可解释的梯度提升机（GBM）模型，用于准确预测胶结水力充填体的单轴抗压强度，研究表明水泥含量和养护时间是影响强度的最关键因素，并为优化矿山安全提供了一种可靠的工具。

本研究利用数字孪生方法来克服传统模型的局限性，通过在多种飞行条件下实现涡轮螺旋桨发动机压比的高保真、实时优化，以提升热效率和推进效率。

本研究采用解析建模与数值模拟来量化赤脚向瓷砖散热的快速瞬态过程，揭示了高材料热扩散率会导致皮肤温度立即下降 4–7°C 且峰值热通量超过 27,000 W/m²，从而为预测和缓解瓷砖地面设计中的局部热不适建立了一个热流体框架。

本研究评估了碳约束下的深圳建筑组合，证明虽然时间负荷转移主要降低运营成本，但净能耗降低对于缓解约束性排放预算至关重要，从而支持了为这两种灵活性服务定义不同市场定义的必要性。