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本研究表明，与传统的激光粉末床熔融技术相比，使用多激光阵列的二极管区域熔化（DAM）显著降低了 Ti6Al4V 的冷却速率和残余拉应力，从而导致了更粗大的显微组织并改善了凝固控制。

本文提出了一种基于物理的有限元框架，该框架将固化和热解阶段联系起来，以预测陶瓷基复合材料中的残余应力、收缩和微裂纹，证明了其在模拟聚合物浸渍和热解工艺过程中缺陷形成方面的能力。

本研究确定了一种结合了 SWC5-LD 与专用二级膜的优化混合反渗透配置，作为在季节性温度变化下的极高盐度红海海水中生产高纯度锅炉给水的最具成本效益的解决方案，实现了 0.961 美元/立方米的总水成本。

本文介绍了用于航空应用的高性能混合纤维增强型O型圈的开发与表征，证明了通过纤维缠绕和压缩成型工艺制造的碳/玻璃纤维复合材料与硅胶弹性体相结合，与传统的O型圈及3D打印替代品相比，具有更优越的机械和热学性能。

本研究调查了添加膨润土增强后的烧结粉煤灰的电阻抗与模量特性，揭示了其在电子封装和电磁干扰（EMI）屏蔽应用中的潜力。

本研究利用基于田口方法的灰色关联分析确定，使用硬质合金刀具在转速为 820 rpm、进给率 132 mm/min、切削深度 1.5 mm 以及 9% 牛油果油基切削液的条件下进行铝合金 075-T651 车削，可获得 0.12 μm 的最佳表面粗糙度。

本研究提出了一种由人工智能驱动的电信架构，该架构通过结合机器学习以及大规模天线技术（Massive MIMO）和区块链等先进技术，将空基基站（无人机、高空平台和低轨卫星）与地面网络相集成，展示了在未来 5G/6G 系统中显著提升网络容量、降低延迟、实现自主决策以及增强网络安全韧性方面的优势。

本文提出了一种针对水基动态无杆油泵的故障诊断方法，该方法利用遗传算法优化 ISOMAP 参数，以从非线性及非平稳信号中提取低维流形特征，在识别各种故障模式方面实现了 94.44% 的诊断准确率。

这项针对30项研究（2015–2025年）的系统综述分析了软体机器人关节的设计、控制与驱动策略，通过比较气动、腱驱动及智能材料驱动系统的性能，旨在识别权衡关系，并为未来的AI优化混合结构及临床康复应用确立优先级。

本文提出了一种名为时间间隔安全跟随距离（TGFD）的新型车辆网络安全指标，该指标通过将驾驶员反应、车辆动力学以及通信延迟整合到比传统模型更稳健的安全裕度中，从而增强了对追尾碰撞的规避能力。