Multi-objective optimization of supercritical carbon dioxide Brayton cycles using Bayesian physics-informed neural networks: A comprehensive analysis of energy, exergy, economic, and environmental performance

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标题	Multi-objective optimization of supercritical carbon dioxide Brayton cycles using Bayesian physics-informed neural networks: A comprehensive analysis of energy, exergy, economic, and environmental performance 基于贝叶斯物理信息神经网络的超临界二氧化碳布雷顿循环多目标优化：能量、火用、经济和环境性能的综合分析相关领域布莱顿循环超临界二氧化碳环境科学工艺工程超临界流体贝叶斯概率二氧化碳贝叶斯优化人工神经网络废物管理工程类计算机科学
网址	https://doi.org/10.1016/j.energy.2025.139033
DOI	10.1016/j.energy.2025.139033 doi
其它	期刊：Energy 作者：Jiedong Ye; Jianxun Huang; Du Jiahao; Dan Zheng; Xuan Gao; et al 出版日期：2025-10-28
求助人	细心的孤萍在 2025-12-18 10:14:01 发布自山东，悬赏 20 积分
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