艾哈迈德·奥兹坎·奥泽尔 (Ahmet Ozkan Ozer) 教授和他的专业研究小组因其开创性研究而获得双重认可，这是迈向多学科创新的重大飞跃。他们的创新模型简化技术植根于最近资助的 RCAP 和 KY NSF EPSCoR 资助，在IEEE 控制系统快报 (L-CSS)和ESAIM：控制、优化和变分微积分 (ESAIM: COCV)中赢得了赞誉。这一认可不仅强调了他们工作的多功能性，而且还将其影响扩展到了控制工程之外。值得注意的是，IEEE 作为世界上最大的技术专业组织，致力于推进技术造福人类，认识到 Ozer 工作的变革潜力。

应对偏微分方程 (PDE) 模型简化的挑战：该研究在保证多层智能层压板的偏微分方程 (PDE) 模型的精确可观测性(对于传感器设计至关重要)方面遇到了障碍，特别是当网格参数接近零时模型缩减后。传统的模型简化技术在这些情况下面临困难，迫使研究小组制定创新的解决方案。

发现新的解决方案：为了应对这些挑战，研究人员引入了一种新的模型简化方法。利用直接傅立叶滤波技术，即使网格参数接近零，他们也能保持精确的可观测性。同时，探索了另一种模型简化方法，包括通过等距网格点和平均算子来减少模型的阶数，包括时间空间变量。

梁方程的进步：这种新颖的方法展现了出色的结果，无论网格参数接近于零，都能确保一致的精确可观测性。重要的是，它展示了其有效性，而无需额外的数值过滤，突出了其最优性。Ahmet Kaan Aydin 和 Jacob Walterman 的共同努力在完善标准欧拉-伯努利和瑞利梁方程的现有结果方面发挥了至关重要的作用。研究小组仔细分析了系统矩阵的频谱，采用离散乘法器方法来增强他们的发现。