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本文提出并验证了一种结合刚度增强、长度缩减和弹性安装的理论前向设计策略，用于减轻核电厂给水流量计支架过度的低频振动，成功实现了固有频率的偏移，并将振动加速度降低了 18.4 至 26.4 dB。

本文提出了一种新的三维 Log-Gabor 特征相似性指数，该指数通过结合人类视觉系统原理和波段间关系，扩展了 FSIM 指标，以同时评估全色锐化图像的空间和光谱质量，并证明了其优于现有方法的性能。

本文建立了一个弹性地基梁模型以揭示采空区侧向顶板失稳的力学机制，提出了通过利用非对称支护刚度来调节内力并防止灾难性破坏模式的“强肋控顶”策略。

本文介绍了 GLoOD，这是一种自回归模型，它通过在视觉嵌入上利用时间自注意力机制，在无需显式物理参数或重新训练的情况下，显著提高了跨多种几何形状和流态的场基流体流动的预测准确性与鲁棒性。

本文提出并验证了一种针对深部软岩巷道的分区协同控制策略，该策略通过将围岩划分为明显的弱、稳、强承载层，利用受损岩体的残余自承载能力，从而通过优化的支护设计显著降低变形及塑性区范围。

本研究提出了一个基于 KKT 的混合整数优化框架，用于对斯里兰卡国家电网内的电池储能与发电机调度进行协同优化，证明了将储能直接嵌入调度模型能有效捕捉经济套利并减少可再生能源弃电，同时强调了基于实际系统灵活性而非平均状况进行容量规划的必要性。

本研究通过1:3比例的振动台试验以及SeismoStruct数值验证，评估了采用开口（I型截面）和封闭（空心方型）几何形状的钢梁包柱组合框架的抗震性能，证明了这些组合系统与传统的钢筋混凝土结构相比，具有更优越的刚度重量比、延性和经济效率。

本研究通过重新分析稀疏丝材电弧增材制造（WAAM）数据，证明了层间停留时间限制随材料和指标的不同而显著变化，并倡导一种基于敏感性的筛选工作流，将几何、射线检测和硬度证据视为独立的流，而非强制执行单一的过程阈值。

本研究表明，在深度学习模型中采用非对称损失函数能显著提高短期海上油藏产量预测的准确性和鲁棒性，特别是与传统的对称损失方法相比，它能减少在诸如停产等复杂瞬态事件期间的低估误差。

本研究引入了一种改进的自适应差分进化算法（iL-SHADE），该算法通过在合成测试中实现卓越的精度和噪声鲁棒性，并成功解析了日本温泉火山火山-热液系统中深层地下结构，有效地解决了非线性、病态的一维 TDEM 反演问题。