智能船舶自动驾驶的非线性固定时间强化学习优化控制研究 近年来，智能自动驾驶技术逐渐成为自动化控制领域的研究热点之一。在复杂的非线性系统中，优化控制策略的设计，尤其是在固定时间内实现系统稳定性和性能优化方面，是控制工程师和研究人员面临的重要挑战之一。然而，现有的固定时间控制理论在实现系统状态收敛时，往往忽略了资源利用效率和平衡问题，这可能导致过度补偿或欠补偿的现象，从而使系统的稳态误差增加。此外，对于如何在时间限定内实现非线性不确定性估计误差的最小化，相关研究依然较少。因此，本研究旨在提出一种自适应复合固定时间强化学习优化控制解决方案，进一步解决这一关键问题。 研究背景及目的 固定时间控制理论自提出以来，由于收敛时间不依赖于初始状态的特点，其应用得到了广泛关注。相比有限时间控制方法，固定时间控...
多目标动态灵活作业车间调度的突破性研究：一种通过多任务学习优化目标偏好遗传规划的创新方法 背景介绍 动态灵活作业车间调度（Dynamic Flexible Job Shop Scheduling, DFJSS）是一个重要的组合优化问题，在制造、仓储等领域的生产过程具有广泛的实际应用。例如，它被用于优化制造过程中的任务分配或仓库的订单拣选工作。该问题的核心是如何在动态环境中，为多个机器和多个作业执行灵活的任务分配和操作排序决策，从而最大化某些效率指标或最小化时间成本。然而，这个问题的复杂性极高，尤其是当任务动态到达或机器发生故障时，传统的优化方法往往面临计算复杂度和实时性不足等问题。 近年来，遗传规划（Genetic Programming, GP）作为一种超启发式方法，被广泛用于为动态灵活作...
基于微流控芯片的自动化胚胎性别鉴定技术 学术背景 在蛋鸡养殖业中，孵化后立即处死雄性雏鸡是一种普遍做法，因为雄性雏鸡既不能产蛋，也无法提供优质的肉类。每年，欧盟约有3.72亿只雄性雏鸡在孵化后被处死。这种做法引发了动物福利和伦理问题，促使多个欧洲国家（如德国、法国和意大利）立法禁止这一行为。为了解决这一问题，胚胎性别鉴定（in ovo sexing）成为了最具前景的替代方案。然而，现有的胚胎性别鉴定技术无法同时满足高精度（>98%）、低成本、对胚胎干扰小、适用于所有蛋壳颜色以及每小时处理超过2万枚蛋的要求。 为了解决这些挑战，研究人员开发了一种基于重组酶聚合酶扩增（Recombinase Polymerase Amplification, RPA）的微流控芯片技术，旨在实现自动化、高灵敏度的...
优化的共形路径规划用于复杂皮肤缺损修复的原位生物打印 学术背景 皮肤作为人体最大的器官，承担着保护身体免受外界侵害的重要功能。然而，全球范围内烧伤、慢性溃疡等皮肤损伤的高发率使得有效的治疗方法需求日益增加。传统的组织工程和三维（3D）生物打印技术虽然显示出一定的潜力，但在处理多样化的皮肤损伤时仍面临诸多挑战，特别是在打印支架的植入过程中存在污染或组织损伤的风险。原位生物打印（in situ bioprinting）作为一种新兴技术，直接在损伤部位沉积生物墨水，避免了传统“打印-植入”两步策略的潜在风险，并显示出优越的治疗效果。然而，如何在原位生物打印过程中保持打印的保真度，特别是在模型分层和路径规划方面，仍然是一个关键挑战。 论文来源 这篇论文由Wenxiang Zhao、Chuxiong ...
脑脊液通过颈淋巴管排出的数值模拟研究 背景介绍 脑脊液（Cerebrospinal Fluid, CSF）是围绕大脑和脊髓流动的透明液体，其主要功能是为中枢神经系统提供物理保护、营养供应以及代谢废物的清除。近年来，越来越多的研究表明，脑脊液的排出不仅通过传统的蛛网膜颗粒吸收，还通过颅底的筛板进入鼻咽部淋巴管，最终到达颈淋巴管（Cervical Lymphatic Vessels, CLVs）。这一排出途径的异常与多种神经系统疾病（如创伤性脑损伤、神经退行性疾病等）密切相关。然而，由于颈淋巴管的解剖结构和物理特性尚未完全明确，脑脊液通过颈淋巴管排出的机制仍存在许多未解之谜。 为了深入理解这一过程，研究人员开发了一种数值模型，模拟脑脊液从筛板到颈淋巴管的排出过程。这项研究不仅为脑脊液排出的生理机...
脑脊液流动动力学及其在药物输送中的应用研究 背景介绍 脑脊液（Cerebrospinal Fluid, CSF）在人类脊髓腔中扮演着至关重要的角色，负责运输溶解的营养物质和废物。由于其脉动性，CSF的流动受到心脏和呼吸周期的影响。近年来，随着对中枢神经系统（Central Nervous System, CNS）疾病治疗需求的增加，如何优化鞘内（Intrathecal, IT）药物输送成为了研究热点。鞘内注射通过利用CSF的流体动力学特性，能够将治疗分子直接输送到中枢神经系统，从而提高治疗效果。 然而，现有的计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）模型大多基于个体或小群体，由于脊髓腔几何形状的显著变异性，这些研究结果可能无法推广到更广泛的人群。因此...
基于简化核的代价敏感广泛学习系统（SKCSBLS）应对不平衡故障诊断的研究报告 研究背景及意义 进入工业4.0时代，智能制造日益依赖于工业大数据分析，通过提取机器运行数据中的关键信息，可以提升设备健康管理的有效性，从而实现企业生产的安全性和高效性。然而，在实际工业应用中，不平衡数据给智能制造领域的故障诊断带来了严峻挑战。多数情况下，设备运行数据中正常状态的数据占压倒性多数，而故障数据往往稀少。这种类别分布不均衡可能导致模型的预测准确性下降，并使得小类别（故障类别）难以被有效识别。 目前，深度学习方法（如卷积神经网络和递归神经网络）被广泛应用于故障检测。但这些模型需要大量的训练数据，如果数据量有限，则易出现过拟合问题；此外，这些方法的计算复杂度较高，训练耗时较长。因此，科研人员开始关注结构较为...
柔性电子中的液态金属微滴快速三维组装与电气连接研究 简介：研究背景与意义 随着柔性电子技术在软体机器人、可穿戴电子设备、柔性显示屏等领域的广泛应用，如何实现柔性和可拉伸电路的层间电气连接成为该领域的核心挑战之一。传统刚性电子设备中，通过化学或等离子蚀刻等成熟技术完成硅片上的微米至纳米级贯通孔(via)制备。然而，在柔性电子中，这种方法存在流体材料黏度、力学性能失配以及填孔过程低效复杂等问题。尤其是，由于柔性器件的机械动态特性，传统刚性导体制作的贯通孔易成为应力集中区域，从而导致器件的结构性缺陷乃至失效。 为解决这一系列挑战，本研究提出了一种基于液态金属微滴（Liquid Metal Microdroplets, LMMDs）层化沉积的快速制造方法，用以形成柔性电子应用中的三维电气互连。液态金...
关于Cr掺杂V₂O₃薄膜压阻效应的研究及其在MEMS传感器中的应用 学术背景 压阻式微机电系统（MEMS）传感器是一类利用材料的压阻效应将应力变化转化为电阻变化的设备，广泛应用于汽车、航空航天、生物医学和研究领域。目前，大多数压阻式传感器使用掺杂硅作为压阻材料，尽管其易于集成且成本低廉，但其压阻效应有限，纵向压阻系数（Gauge Factor, GF）通常低于120。为了提升传感器性能，研究人员一直在探索新的压阻材料。钒氧化物材料因其独特的压阻特性引起了广泛关注，尤其是Cr掺杂的V₂O₃薄膜，其在室温下通过应变控制表现出显著的电阻变化，显示出作为压阻材料的潜力。 论文来源 本论文由Michiel Gidts、Wei-Fan Hsu、Maria Recaman Payo、Shaswat Kus...
非线性耦合在原子级薄MoS₂纳米机电谐振器中的研究 学术背景 随着纳米技术的快速发展，纳米机电系统（Nanoelectromechanical Systems, NEMS）在传感器、信号处理和量子计算等领域展现出巨大的应用潜力。特别是二维（2D）材料，如二硫化钼（MoS₂），因其原子级厚度、优异的机械性能和电学特性，成为构建NEMS的理想材料。MoS₂等二维材料在纳米尺度下表现出多模态共振和非线性动力学行为，这些特性为研究新型器件物理提供了独特的平台。 在NEMS谐振器中，非线性模态耦合是一个重要的研究课题。当谐振器被驱动到非线性区域时，不同振动模式之间会发生能量交换，导致共振频率的偏移和其他复杂的动力学现象。理解这些非线性耦合机制对于设计高性能的NEMS器件至关重要。然而，现有的研究大多集...