—以深度学习、迁移学习和物理信息神经网络为代表——正在推动诊断范式实现从"信号感知"到"特征认知"、从"故障识别"到"寿命预测"的跨越。时域分析（RMS、峭度）→ 频域分析（频谱峰值）→ 时频域分析（小波变换、包络分析）实战案例：DANN跨域迁移诊断、Uni-Faultg小样本识别、PCA-小波特征融合。实战案例：轴承振动信号分类、剩余寿命（RUL）预测、电力变压器故障检测。核心挑战：小样本问题、

光子学与电磁学领域正经历着由“数值模拟”向“智能设计”的范式跃迁。--（根据发表在Light&Science Application 上的论文）----（根据发表在Chinese optics letters 上的论文）--（根据发表在Opto-Electronic Science 上的论文）----(根据发表在NANO LETTERS上的论文)----(根据发表在NANO LETTERS上的论文

光计算为满足日益增长的计算需求提供了一条前景广阔的途径。然而，光模拟计算易受环境扰动影响，高度依赖数模转换器和模数转换器，并需要电子或光子非线性运算。尽管光数字计算缓解了部分问题，但其对人工、任务特定配置的依赖阻碍了更广泛的应用（如推理）。本文提出光逻辑卷积神经网络（OLCNN）的概念，展示了一种用于模式生成的1×3光逻辑卷积算子（OLCO），并验证了其在20 Gbit/s下的高速计算能力。随后实

在光子学与人工智能深度融合的浪潮下，光学神经网络作为连接光子器件与智能计算的新兴交叉领域，正突破传统电子计算的物理极限，成为推动信息处理与计算范式革新的核心方向。从空间光场的精准调控到片上集成系统的高效运算，从物理层神经网络的构建到光 - 智协同设计的突破，该领域的科研边界不断拓展，颠覆性成果持续涌现。5.非线性光学突破：光学非线性激活函数的突破，解决了光计算中关键的非线性操作瓶颈，完善了光学神经

SVM通过处理高维特征空间中的非线性关系，适用于电池荷电状态（SOC）估计。结合多模态数据（电化学阻抗谱、红外热成像），构建深度自动编码器（DAE）或图神经网络（GNN），实现SOC-SOH-RUL的联合建模，提升BMS系统的实时性与准确性。在小样本或新电池类型场景下，迁移学习通过预训练模型（如基于大量锂离子电池数据的CNN）微调目标域参数，解决数据不足导致的SOH估计偏差问题。采用支持向量回归（

更巧妙的是，MZI的上下两臂天线阵列错开 D2=D1/2D2​=D1​/2，导致下臂探针光正好在THz场的负半周经过天线，获得相反符号的调制。设天线间距为 D1D1​，探针光的群折射率为 ngng​，则两次天线相遇的时间间隔 Δt1=ngD1/cΔt1​=ng​D1​/c。该团队利用天线的周期性排布，使光波导中的探针光在经过每根天线时，正好落在THz近场的同一相位点上。更有趣的是，由于单根天线的品

实践3：智能优化算法实现与可靠性设计工程应用案例。实践2：高精度代理模型构建与寿命预测。实践4：主动抽样算法开发与可靠性分析。实践1：仿真环境搭建与自动化流程。

数据驱动智能故障诊断技术通过分析设备运行数据（如振动、温度、电流等）建立模型，实现故障的自动检测、分类与预测。其核心在于利用机器学习、深度学习等方法从历史数据中挖掘故障特征，避免依赖复杂的物理模型。

ABAQUS二次开发主要通过Python脚本实现，其核心是利用ABAQUS提供的Python接口（ABAQUS Scripting Interface）进行自动化操作和功能扩展。ABAQUS对象模型分为三个层次：Session对象（全局控制）、Mdb对象（模型数据库）和Odb对象（结果数据库）。脚本通过调用这些对象的属性和方法实现建模、分析和后处理。安装ABAQUS时默认包含Python环境（通常

人工智能通过机器学习算法分析海量材料数据，识别成分-结构-性能之间的复杂关系。持续学习机制使模型能适应新材料体系的发现。□ 全局解释：计算并绘制SHAP特征重要性条形图，识别出影响合金性能的最关键描述符，绘制SHAP摘要图，观察每个描述符与目标性能的单调性或非线性关系。□ 针对合金力学性能等，分别训练基于随机森林、GBDT等性能预测模型，调整主要超参数，比较不同集成模型的预测精度与训练效率。□ 局