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⚡ Elektrotechnik

The P2P-Ironing Platform: Evaluating the Software Quality and User Acceptance of a Decentralized Cyber-Physical Marketplace for Shore-to-Ship Power

Dieses Paper präsentiert die Entwicklung und empirische Validierung der P2P-Ironing-Plattform, eines hybriden cyber-physischen Marktplatzes, der durch eine entkoppelte Architektur und hardwareintegrierte Smart Contracts die operative Reibung sowie das Misstrauen der Stakeholder im Web3-Bereich erfolgreich mindert und dadurch eine hohe Softwarequalität sowie Nutzerakzeptanz für die Dekarbonisierung der landseitigen Stromversorgung im maritimen Bereich nachweist.

Achilleas Achilleos, Houssam Hamrouni, Sofia Dima, Muhammad Ahmed Qureshi, Kipros Tylliros, Nicholas Christofides, Mario (…)2026-08-31
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Structural Behavior of Topology Optimized Connectors for Steel Frames Structures ​

Diese Arbeit präsentiert eine Finite-Elemente-Analyse, die zeigt, dass topologieoptimierte Stahlverbinder, hergestellt mittels Wire-and-Arc-Additive-Manufacturing (WAAM), im Vergleich zu konventionellen Schweißverbindungen eine verbesserte Lastübertragungseffizienz und Designflexibilität bieten, obwohl sie andere Spannungsgradienten und lokalisierte plastische Verformungen aufweisen.

AMIR AHMED2026-08-31
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Statistical and Machine Learning Assisted Tribological Characterization of Mg (97.65Wt. %)-Ag (2.03Wt. %) - Mn (0.29Wt. %) - Zr (0.03Wt. %) Alloy for Orthopedic Osteosynthesis Implants

Diese Studie zeigt, dass eine biologisch abbaubare Mg-Ag-Mn-Zr-Legierung eine ausgezeichnete Verschleißfestigkeit und mechanische Stabilität für orthopädische Implantate aufweist, wobei ihre tribologische Leistung durch statistische und maschinelle Lernmodelle effektiv charakterisiert und vorhergesagt wurde, welche die angewendete Last als den dominierenden Faktor identifizierten, der den Verschleiß und die Reibung beeinflusst.

Supriya JP, Adithya Hegde, Raviraj Shetty, Gururaj Bolar, Amulya Shetty, Shruthi M2026-08-31
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Post-Earthquake Candidate Building-Loss Screening from Bitemporal Google Earth Imagery: An Object-Level Framework for the 2023 T¨urkiye Earthquakes

Diese Studie präsentiert ein Framework auf Objektebene, das bitemporale Google-Earth-Bilddaten und einen hybrid trainierten YOLOv12n-Detektor nutzt, um nach den Erdbeben in der Türkei 2023 automatisch potenzielle Gebäudeverluste zu identifizieren, wobei ein skalierbarer Ansatz für die vorläufige Post-Katastrophen-Bewertung demonstriert wird, der unabhängig von Hilfsdatensätzen wie Gebäudegrundrissen oder LiDAR operiert.

perihan karaköse2026-08-31
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Performance Analysis of Dual-IRS-Assisted NOMA for Underwater Visible Light Communication in Turbulent Channels

Dieses Paper schlägt ein duales IRS-gestütztes NOMA-System für die unterwasserbasierte sichtbare Lichtkommunikation vor, leitet geschlossene Leistungsmetriken unter turbulenten Kanälen her, die durch die Exponential Generalized Gamma-Verteilung modelliert werden, und validiert den Ansatz durch analytische und Simulationsergebnisse.

Prathibha Praharsha Sripathi, Mahesh Miriyala, Goutham Veerapu, Vinod Kiran Kappala2026-08-31
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State-conditioned residual transfer reduces TLE/SGP4 satellite-orbit error

Das Papier stellt die CROSS-Methode vor, welche den zustandsbedingten satellitengestützten Residuen-Transfer nutzt, um TLE/SGP4-Orbit-Vorhersagefehler für Zielobjekte mit begrenzter oder fehlender präziser Orbit-Historie signifikant zu reduzieren, indem Residuen in übertragbare Zustandsfelder und zielspezifische Reste zerlegt werden.

Xurui Zhang, Yiting Tong, Yingxi Ding, Tianyu Li, Yingjie Zhang, Zhengwen Zhang2026-08-31
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Temporally Coherent Fluid Surface and Wave Reconstruction from Monocular Video

Dieses Paper schlägt ein auf Monovideo basierendes Framework vor, das durch die Kombination von Shape from Shading, Constraints der Flachwassergleichung und einem neuartigen frequenzbewussten adaptiven Quelltransport zeitlich kohärente Flüssigkeitsoberflächen sowie kleinskalige Wellen rekonstruiert, um zeitliche Diskontinuitäten ohne die Notwendigkeit von Multi-View-Daten, Trainingsdatensätzen oder physikalischen Simulationen zu eliminieren.

Dong-Hyeon Shin, Jong-Hyun Kim2026-08-31
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Modeling of Pressure Drop Due to 90o Bends in Positive Dilute Phase Pneumatic Teff Grain Conveyor

Diese Studie bewertet die Druckverlustcharakteristika beim positiven verdünnten pneumatischen Transport von Teff-Körnern über verschiedene 90°-Bogenkonfigurationen und zeigt auf, dass die Bogenorientierung keinen statistisch signifikanten Einfluss auf den Druckverlust hat, während der CFD-DPM-Simulationsansatz zuverlässigere Vorhersagen als ein Skalierungsmodell zur Optimierung energieeffizienter Systemdesigns bietet.

Lemi Demissie Boset2026-08-31
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Physics-Informed Hybrid Stochastic-AI Framework Integrating Galle and Woods Mechanics, Monte Carlo Simulation, and Dual-Track AI Decision Support for ROP Optimization, Cutter Wear Mitigation, and NPT Reduction: A Tawakul-1 Well Case Study (Block-8, Sudan)

Diese Studie präsentiert ein physik-informiertes Hybrid-Framework, das die Galle- und Woods-Mechanik, Monte-Carlo-Simulationen sowie eine Dual-Track-KI (XGBoost und LLM) integriert, um die Bohrleistung im Tawakul-1-Brunnen zu optimieren, wobei eine Verbesserung der Eindringrate (Rate of Penetration) um 28,56 % bei gleichzeitiger signifikanter Minderung des Verschleißes der Meißel und der Nicht-Produktivzeit durch unsicherheitsbewusste Entscheidungsunterstützung erzielt wurde.

Ahmed Abdelaziz Ibrahim Elrayah, Mohamed Elamin Ali Ahmed, Ahmed Abdalbagi Mohammedahmed Mohialdeen, Hala Yousif Daffall (…)2026-08-31
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Oxygen-Assisted Truncation of Coarse-Grained Electroplated CBN Grinding Wheels for Ultra-Smooth Grinding of Bearing Steel

Diese Studie zeigt, dass ein sauerstoffgestützter Truncationsprozess die Schneidkanten von grobkörnigen elektrolytisch abgeschiedenen CBN-Schleifrädern effektiv abflacht, was ultra-glatte Oberflächengüten im Nanometerbereich auf Wälzlagerstahl ermöglicht, während gleichzeitig die Notwendigkeit hervorgehoben wird, das Ausmaß der Truncation gegen die Schleifkräfte abzuwägen.

Qiushi Li, Akihisa Kubota, Mitsuru Murai, Koji Kawamura2026-08-31