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A Parameterized Data-Driven Neural Network with Physics-Based Regularization for Thermal Field Prediction in Metal Additive Manufacturing

Dieses Paper präsentiert ein parametrisiertes, physik-informiertes neuronales Netzwerk, das durch die Kombination von FEM-generierten Daten mit Wärmeleitung-Regularisierung transiente thermische Felder und die Schmelzbadgeometrie in der SS316L Laser-Pulverbettfusion effizient vorhersagt, um die rechnerischen Einschränkungen konventioneller Simulationen zu überwinden.

Aishwarya Manjunath, Hang Tran, Selvamurugan Palaniappan, Shashank Sharma, Song Fu, Narendra B. Dahotre2026-07-24

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Channel Characteristics of Long-distance Magnetic Induction based Through-the-earth Communication and Performance Analysis

Diese Arbeit analysiert die Kanaleigenschaften und die Leistungsfähigkeit der langstreckigen, auf magnetischer Induktion basierenden Kommunikation durch die Erde, indem sie ein äquivalentes Schaltkreismodell erstellt, das Rauschverhalten und die Frequenzantwort unter verschiedenen Bedingungen bewertet und optimale Modulationsverfahren zur Verbesserung der Systemzuverlässigkeit bestimmt.

Chuanxian Ma, Yanjun Zhu, Lifeng Sun, Baojun Zhu, Huifeng Cheng, Xinlei Jia, Yue Wang, Mengtian Dai, Wei Yang2026-07-24

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Position-Weighted Sequence-Kernel Bayesian Optimization for Composite Laminate Stacking Sequences

Dieses Paper schlägt ein positionsgewichtetes Sequenz-Kernel-Bayessches Optimierungsframework vor, das unter Berücksichtigung von Fertigungsbeschränkungen effizient Stapelsequenzen für Verbundlaminate entwirft, indem es eine spezialisierte Distanzmetrik für Gauß-Prozess-Surrogatmodelle nutzt, um die Beulleistung zu maximieren und gleichzeitig die Redundanz der Kandidaten zu minimieren.

Xinrong Liang, Liang Kong, Zhaojun Zhang2026-07-24

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A Lightweight Multi-Scale Frequency-Aware Network for Noise-Robust Rolling Bearing Fault Diagnosis

Dieses Paper schlägt FSMSN vor, ein leichtgewichtiges Multi-Skalen-Netzwerk, das physikalische Priorisierungen der Fehlerfrequenz in Channel-Attention-Mechanismen integriert, um eine robuste, hochgenaue Lagerfehlerdiagnose unter starker Rauschinterferenz mit signifikant weniger Parametern als bestehende Deep-Learning-Baselines zu erreichen.

Yuliang Li, Chenggang Zhang2026-07-24

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Physical characterization at the contact surface of a facial vibrotactile stimulation device

Diese Studie charakterisierte physikalisch ein Gerät zur vibrotaktilen Stimulation des Gesichts, indem sie die ortsabhängige mechanische Auslenkung und die nicht uniforme Vibration an der Kontaktfläche quantifizierte, wodurch festgestellt wurde, dass der Stimulus vor einer klinischen Evaluierung nicht durch einen einzelnen Nennwert genau beschrieben werden kann.

Yasuhiro Suzuki2026-07-24

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A Multi-Model Adaptive Evaluation System for Green Building Energy Efficiency

Dieses Paper schlägt ein stabiles, modulares und adaptives Multi-Modell-Evaluationssystem vor, das dynamische, statische und hybride Ansätze integriert, um die Energieeffizienz von grünen Gebäuden über verschiedene Klimazonen und Skalen hinweg präzise zu bewerten, wobei eine hybride Modellfehlerrate von unter 6 % erreicht wird und gleichzeitig sowohl die Optimierung einzelner Gebäude als auch das Management groß angelegter Portfolios unterstützt wird.

Wenli Fu, Yu Na, Yuxuan Zhao2026-07-24

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Comprehensive TCAD Investigation of RF Performance, Noise Characteristics, and Intrinsic Capacitances of InAlAs/InGaAs/InP HEMTs: Impact of Gate-to-Channel Distance and Gate Bias.

Diese Studie nutzt TCAD-Simulationen, um zu demonstrieren, dass eine Vergrößerung des Gate-Kanal-Abstands in InAlAs/InGaAs/InP-HEMTs im Allgemeinen die Rauschspektraldichten und die Gate-Drain-Kapazität verringert, während sie die Ausgangsleitwert und die Gate-Source-Kapazität erhöht, wobei die Variation der Gate-Spannung distinkte, oft entgegengesetzte Effekte auf die Strom- und Spannungsrauschcharakteristika hervorruft.

Soufiane Derrouiche2026-07-24

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Resilience assessment and enhancement of critical infrastructure under natural hazards with case studies in Nordic power grid

Dieses Paper schlägt das RECINAT-Framework vor, um die Resilienz nordischer Stromnetze gegenüber Naturgefahren wie Erdrutschen unter Nutzung der Multi-Objective-Optimierung zur strategischen Bereitstellung von Virtuellen Kraftwerken zu bewerten und zu verbessern, wodurch dadurch wirtschaftliche Verluste reduziert und die Systemredundanz verbessert werden.

Reem Nasser2026-07-24

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Channel-Aware Adaptive Hybrid RF/FSO/THz Maritime Wireless Networking

Dieses Paper schlägt ein kanalkonformes adaptives Framework für hybride RF/FSO/THz-Maritimnetzwerke vor und evaluiert dieses, welches physikbasierte Modellierung und maschinelles Lernen nutzt, um die Kanalauswahl zu optimieren, während es gleichzeitig die kritische Notwendigkeit vielfältiger Trainingsszenarien hervorhebt, um Robustheit gegenüber Umweltschwankungen und Messfehlern zu gewährleisten.

Luis Miguel Pires, Dushan Nalin Jayakody2026-07-24

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Wind tunnel Model and EPS Design for a BLI Aircraft Configuration Based On NumericInvestigations

Dieses Papier präsentiert das Design und die Optimierung eines verkleinerten Windkanalmodells, welches einen neuartigen elektrisch betriebenen Simulator (EPS) für eine mit einem am Heck montierten Boundary Layer Ingestion (BLI) konzipierte Flugzeugkonfiguration aufweist, der einen isentropen Wirkungsgrad von 80 % erreicht und eine zuverlässige Plattform zur Validierung numerischer Vorhersagen komplexer Airframe-Propulsion-Interaktionen bereitstellt.

Arian Mojaabi, Marcel Seidler, Boris Britto, Manuel Zeitler, Clément Paillard, Sébastien Duplaa, Jens Friedrichs, Rolf R (…)2026-07-24

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