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本研究评估了在柴油/废轮胎热解油混合物中添加不同尺寸（13–38 nm）的二氧化钛（TiO₂）纳米颗粒对发动机性能、排放及热力学效率的影响，结果表明，虽然较大的纳米颗粒降低了一氧化碳（CO）和碳氢化合物（HC）的排放，但与纯柴油相比，它们同时也增加了燃料消耗并降低了热效率和火用效率。
本文介绍了一种基于扩散的生成模型，该模型能够根据历史风力强迫高效地采样概率性全球海况，为集合预报和地球系统耦合提供了一种计算加速且经过校准的传统谱波模型替代方案。
本研究表明，在采用德勒-高里斯（Dreux–Gorisse）法设计的混凝土中掺入钩型钢纤维（高达 40 kg/m³），通过裂缝桥接机制显著提高了 28 天抗压强度 32.7% 并提升了密度，尽管这以牺牲 75% 的和易性为代价。
本文提出了一种物理信息驱动的深度学习框架，该框架能够从超稀疏角度采样中重建高保真中子计算机断层扫描图像，在将采集时间缩短 90% 以上的同时，保持了定量的结构完整性，并使快速动态过程的实时原位研究成为可能。
本文提出了一种系统性的框架及相应的基于电子表格的计算工具，用于内燃机的初步尺寸设计与特性表征，该框架整合了几何、热力学及动力学分析，旨在基于有限的初始运行数据来估算关键部件的尺寸及性能指标。
本文表明，虽然基于壁面剪切应力数据训练的神经估计器可以在离线状态下准确重建近壁面流动物理量，但由于控制器本身导致的分布偏移，该估计器在闭环对抗控制中会失效，因此必须引入谱一致性约束和闭环重训练，才能实现稳定的减阻性能。
本研究表明，将田口方法与随机森林回归相结合，能够有效优化 ABS PA-747H 的 FDM 打印参数，在显著提升拉伸和弯曲机械性能的同时，通过统计分析和断口形貌证据验证了这些改进。
本研究通过在风洞中进行实验，调查了层流机翼与三种不同螺旋桨几何形状之间的相互气动干扰，揭示了翼载荷的展向变化如何诱发螺旋桨滑流中的横向剪切以及非对称推力分布，且这些效应随前进比的增加而减弱。
通过对46项研究的系统性回顾，本文认为，尽管防潮技术在技术上是可行的，但其有效实施受到显著的社会技术和治理挑战（如资金限制、技能差距和现场协调不足）的阻碍，因此必须从通用的技术修复转向由系统性政策和管理改革所支持的定制化策略。
本研究表明，将多目标生成式人工智能与工程化真菌微胶囊相结合，显著增强了东京菌丝体基外立面的自修复动力学性能和热性能，从而为应用该生物亲和技术以改善秘鲁高安第斯山脉生物气候住宅建立了一套可扩展的方案。