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本研究通过结合热-力耦合有限元模拟与正交实验，研究了在宽切削深度范围（0.2–1.4 mm）内 6061-T6 铝合金多类型毛刺的形成机制及参数影响，揭示了进给率和主轴转速是主要影响因素，且上铣产生的毛刺显著大于下铣。

本文提出了一种将集成 AI 驱动 AHP 协议的新型 Choquet–Sugeno 框架，用于量化功能共振分析法（FRAM）中的非加性变异性，并通过一个航空安全案例研究证明，该方法能够捕捉到传统加性模型无法察觉的系统性风险。

本研究调查了在微量润滑（MQL）、离子液体基微量润滑以及液氮（LN₂）深冷条件下 Nimonic 90 合金的切削加工性能，结果表明深冷冷却在表面光洁度和刀具磨损方面表现更优，且 XGBoost 机器学习模型能够以高精度有效预测表面粗糙度。

本文提出了一种硬件可重构的安全数据采集系统，该系统利用一种新颖算法为异构多通道输入自动配置共享ADC，在实现100%利用率与效用的同时，集成了一个高速、低资源的AES-256加密核心，以确保医疗诊断等应用中的数据隐私。

受蜻蜓复眼的启发，所提出的 Dragonfly-TeraVision 系统在任务驱动架构内集成了全景视觉、激光雷达以及单基站太赫兹传感，通过融合视觉语义、度量几何与材料敏感的传播数据，来重建具有物理可解释性的三维环境。

本文提出了一个全面的框架，旨在将建筑信息模型（BIM）从设计协调扩展到集成项目控制系统，以应对沙特阿拉伯“2030愿景”下的巨型项目中所面临的技能短缺和数据碎片化等关键障碍，从而提升成本、进度和质量管理。

本文提出了一种光电伊辛机，它将最大似然序列估计重新表述为一个能量最小化问题，通过将计算密集型的序列搜索任务卸载到物理演化过程，从而实现带宽受限的光互连中高速、低误码率的数据传输。

本研究提出了一种现代化的机械工程实验室框架，通过将经典传热实验与机器学习代理模型及移动计算工具相结合，旨在弥合理论热力学与实际应用之间的差距，从而增强学生对非理想系统行为的理解。

本文提出了一种两阶段时变极化自适应滤波（TPAF）算法，该算法结合了变步长动量自适应滤波与多约束极化校正自动编码器，旨在有效缓解双通道极化分集接收系统中的时变幅度与相位误差。

本文提出了一种多模态 Transformer 框架，该框架通过状态感知自适应融合技术整合天空云图图像与数值序列，旨在显著提升超短期太阳辐照度预测的准确性与鲁棒性。