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本研究表明，通过经由田口方法优化的 2.5% Co 和 2.5% Cr 混合组分增强的粉末冶金工艺制备的青铜复合材料，通过增强的致密化和强化机制，实现了卓越的机械强度和耐磨性。
本研究提出了一种模仿巴西飞种子（Brazilian flying seeds）设计的仿生小型垂直风力涡轮机，该设计在低速城市气流中展现出比传统几何结构高出多达 100% 的能量发电效率。
本文提出了一种由狮子优化算法调优的用于三区域电力系统的分数阶PID控制器，证明了其与传统控制器及其他优化技术相比，在负载频率调节、降低超调量以及增强鲁棒性方面具有优越性。
本研究开发并实验验证了基于 Denavit-Hartenberg 参数的四自由度 Dobot Magician 机械臂正运动学模型，证实了其专有软件采用了标准经典参数，并将观察到的定位误差归因于机械公差而非运动学公式本身的缺陷。
本研究提出了一种新颖的深度学习框架，该框架利用仅在内部面内图像对上训练的增强型超分辨率生成对抗网络（ESRGAN），在无需外部训练数据集的情况下，有效地恢复低碳钢3D微观结构的深度方向分辨率。
本研究提出了一种结合微分红外热成像技术与多参数正则化的鲁棒断层扫描算法，用于精确重建高温环境下轴对称燃料喷雾的局部消光系数和辐射源项，从而克服了传统等效平板近似和自吸收效应的局限性。
本研究通过将田口实验设计与人工神经网络-遗传算法（ANN-GA）框架相结合，优化了混合剑麻-棉纤维增强环氧树脂复合材料的 CNC 端铣参数，确定了进给率和切削深度分别是影响材料去除率和表面粗糙度的主要因素，并在最优条件下实现了具有极低误差的高精度预测。
本研究通过实验证明，颗粒状涡旋磁隧道结可作为鲁棒的物理储备池计算机，用于宽温度范围（20–90 °C）内的语音数字识别，其利用自由层颗粒性作为计算资源，并确定 160 °C 为性能因涡旋动力学丧失而急剧下降的热极限。
本研究调查了受压复合材料型材在宽温度范围内的热力学行为，揭示了高温会降低临界失稳载荷并诱发具有模态转变的延性行为，而低温则能增强刚度和稳定性。
本文介绍了用于叶轮盘型面电化学加工的四种三维流场配置的设计、仿真与实验验证，并确定了一个通过增加 12 mm 电解液入口以确保加工稳定性和高表面质量的优化模型。