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本研究通过实验证明，对于厚壁 PP-R 注塑成型，传统机械加工的铜铍合金模具在所有经济指标上均优于具有共形冷却功能的选择性激光熔融（SLM）模具，尽管初始投资较高，但其在缩短周期时间和节省成本方面表现更佳，同时两种先进概念均能成功生产出符合功能鉴定标准的产品。
本文提出了一种参数化物理信息神经网络，通过结合有限元（FEM）生成的数据与热传导正则化，以克服传统模拟的计算限制，从而高效地预测 SS316L 激光粉末床熔融过程中的瞬态热场和熔池几何形状。
本文通过建立等效电路模型、评估各种条件下的噪声与频率响应，并确定旨在增强系统可靠性的最佳调制方案，分析了基于磁感应的长距离地层穿透通信的信道特性与性能。
本文提出了一种位置加权序列核贝叶斯优化框架，该框架通过利用专门针对高斯过程代理模型的距离度量，在满足制造约束的情况下高效设计复合材料层合板铺层顺序，旨在最大化失稳性能并最小化候选冗余。
本文提出了 FSMSN，这是一种轻量级多尺度网络，通过将物理故障频率先验集成到通道注意力机制中，旨在实现噪声干扰严重情况下的鲁棒、高精度轴承故障诊断，且其参数量显著少于现有的深度学习基准模型。
本研究通过量化接触表面的位移随部位变化的机械位移及非均匀振动，对一种面部振动触觉刺激设备进行了物理特性表征，从而证实该刺激在临床评估前无法通过单一标称值进行准确描述。
本文提出了一种稳定、模块化且具有自适应性的多模型评估系统，该系统整合了动态、静态及混合方法，旨在准确评估不同气候和规模下的绿色建筑能源效率，在实现混合模型误差率低于6%的同时，支持单体建筑优化与大规模组合管理。
本研究利用 TCAD 仿真证明，增加 InAlAs/InGaAs/InP HEMT 的栅极与沟道距离通常会降低噪声谱密度和栅漏电容，同时增加输出电导和栅源电容，而改变栅极偏置则会对电流和电压噪声特性产生截然不同且往往相反的影响。
本文提出了 RECINAT 框架，旨在通过利用多目标优化策略性地部署虚拟电厂，以评估并增强北欧电网应对滑坡等自然灾害的韧性，从而减少经济损失并提高系统冗余度。
本文提出并评估了一种用于射频/自由空间光通信/太赫兹混合海事网络的信道感知自适应框架，该框架利用基于物理的模型和机器学习来优化信道选择，同时强调了对多样化训练场景的迫切需求，以确保针对环境变化和测量误差的鲁棒性。