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2864 Arbeiten

⚡ Ingenieurwissenschaften

Trajectory-Tracking Control of Multi-DOF Manipulators Subject to Payload Variations using Deep Reinforcement Learning

Diese Arbeit schlägt einen modellfreien Deep-Reinforcement-Learning-Controller auf Basis des Soft-Actor-Critic-Algorithmus mit Payload-Domain-Randomisierung vor, um eine hochpräzise Trajektorienverfolgung für 6-DOF-Manipulatoren unter komplexen, zeitvarianten Nutzlastbedingungen zu erreichen, wobei in der Simulation signifikante Verbesserungen der Genauigkeit und Drehmomentglätte gegenüber der herkömmlichen PID-Regelung nachgewiesen werden.

Xuan Quang Ngo, Huy Hung Nguyen, Tan Tien Nguyen, Van Tu Duong2026-08-13
⚡ Ingenieurwissenschaften

A coupled thermo-mechanical model for frost heave and mitigation design in cold-region pavements

Diese Studie präsentiert ein validiertes, transient gekoppeltes thermo-mechanisches Finite-Elemente-Modell zur Vorhersage von Frosthebung in Straßenoberflächen in Kaltregionen und demonstriert dessen Wirksamkeit bei der Bewertung von Minderungsstrategien, wobei aufgezeigt wird, dass Dämmplatten die effizienteste Lösung sind (Reduzierung der Hebung um ~99 %), gefolgt von Kalkstabilisierung (~73 %) und Untergrundentwässerung (~20–41 %).

Shahrukh Ahmed, Vikas Pratap Singh2026-08-13
⚡ Ingenieurwissenschaften

Study of Machine Learning Techniques for Performance Prediction in Low-Power Hall Effect Thruster Operating on Monoatomic and Molecular Propellants

Diese Studie entwickelt ein robustes, treibstoffunabhängiges maschinelles Lernverfahren, das Datenaugmentation und physikbasierte Merkmalseinspeisung kombiniert, um die Leistung von leistungsschwachen Hall-Effekt-Thrustern, die mit verschiedenen monoatomaren und molekularen Treibstoffen betrieben werden, präzise vorherzusagen und dabei eine Genauigkeit von über 98 % bei der Schubvorhersage mittels XGBoost erreicht.

Shantanusinh Parmar, Joseph A. Moskovitz, Dan Lev, Mitchell L. R. Walker2026-08-13
⚡ Ingenieurwissenschaften

Unraveling Spatial Heterogeneity in Traffic Safety: A Data-Driven Typology of US Counties Using Explainable Machine Learning

Diese Studie führt ein neuartiges Manifold Spectral SHAP-Framework ein, um die Einschränkungen traditioneller globaler linearer Modelle zu überwinden, indem sie fünf unterschiedliche, physikalisch interpretierbare Typologien des Unfallrisikos über US-Counties hinweg aufdeckt und damit zeigt, dass Verkehrssicherheitsmechanismen räumlich heterogen sind und einen Übergang von einer verallgemeinerten Governance hin zu gezielten, regionsspezifischen Interventionen erfordern.

Yuxuan Dong, Helai Huang, Ye Li, Yonghe Zhang, Jieling Jin2026-08-13
⚡ Ingenieurwissenschaften

Data-Driven Scanning Pattern Selection for Multi-Layer Deposition in Laser Directed Energy Deposition via Deep Regression Method with Simulation Integration

Diese Studie schlägt eine auf tiefer Regression basierende Methode vor, die Finite-Elemente-Simulationen integriert, um Scanmuster für das Laser-Directed-Energy-Deposition zu optimieren, und zeigt auf, dass der resultierende Interval Pulsed Laser Deposition (IPLD)-Prozess die Abkühlraten im Vergleich zum kontinuierlichen Laserdeponieren signifikant erhöht und das Gefüge verfeinert, wodurch die mechanischen Eigenschaften von mehrschichtigen DD5/Inconel 718-Dünnwandkomponenten verbessert werden.

Jun Zhou, Ke Zhang, Huaitao Shi, Liang Ma2026-08-13
⚡ Ingenieurwissenschaften

A Distributed Stereo Visual Feedback Framework for VR- based Telesurgical Robotic Teleoperation: Design and Latency Characterization

Diese Arbeit präsentiert und charakterisiert ein verteiltes stereoskopisches visuelles Feedback-Framework für die VR-basierte telesurgische Teleoperation und zeigt auf, dass die Netzwerkübertragungslatenz minimal ist, während der Großteil der gesamten Systemlatenz (ca. 78 ms) aus den Bildverarbeitungs- und Display-Rendering-Stufen resultiert.

Haniyeh Altafi, Rayan Shakeel, Kourosh Zareinia2026-08-13
⚡ Ingenieurwissenschaften

Experimental and numerical investigation of cold forging tool degradation due to plastic deformation

Diese Studie integriert experimentelle Dehnungsmessungen, ein angepasstes Johnson-Cook-Analytikmodell und QForm-Finite-Elemente-Simulationen, um die plastische Verformung und die Ermüdungslebensdauer von AISI H13 Kaltumformwerkzeugen zu charakterisieren, wobei nachgewiesen wird, dass der analytische Ansatz das Versagen effektiv nahe dem experimentellen Bruchpunkt vorhersagt.

Erikson Athos Portugal Pressi, Carlos Maurício Sacchelli, Sérgio Junichi Idehara, Marcos Alves Rabelo2026-08-13
⚡ Ingenieurwissenschaften

Deep Learning-Based Simultaneous Separation of Overlapping Projection Data and Attenuation and Scatter Correction for Multi-Pinhole SPECT

Dieses Paper schlägt ein neuartiges, auf CNN basierendes Framework vor, das überlappende Projektionen gleichzeitig trennt und Korrekturen für mehrere physikalische Degradationsfaktoren in der Multi-Pinhole-SPECT-Bildgebung vornimmt, ohne CT-basierte Attenuationskarten zu benötigen, wodurch eine im Vergleich zu konventionellen Rekonstruktionsmethoden überlegene Bildqualität erreicht wird.

Takumi Akatsuka, Koichi Ogawa2026-08-13
⚡ Ingenieurwissenschaften

Dual-State Fiber Orientation Architecture for Short Fiber Composites: 3D Printing and Experimental Validation

Diese Arbeit präsentiert und validiert experimentell eine dual-zustandsbasierte 3D-Druckstrategie für kurzfaserverstärkte Verbundwerkstoffe, die strategisch ausgerichtete und zufällige Faserorientierungen kombiniert, um im Vergleich zu herkömmlichen Single-State- und Infill-Methoden bis zu 20 % höhere Versagenslasten und eine um 17 % größere Energieabsorption zu erreichen.

Kaan Nuhoglu, Qingda Yang, Emrah Celik2026-08-13