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726 Arbeiten

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Physics-Informed Federated Learning for Decentralized Pharmaceutical Crystallization: Achieving Personalized Predictive Accuracy with Minimal Data

Diese Studie stellt ein Physics-Informed Federated Learning (F-PINN)-Framework vor, das Populationsbilanzgleichungen in einen dezentralen Trainingsprozess integriert, um hochgenaue, personalisierte Vorhersagen der pharmazeutischen Kristallisationsdynamik über mehrere Standorte hinweg zu erreichen, während gleichzeitig die Datensicherheit gewahrt und die Robustheit gegenüber Datenknappheit und Rauschen sichergestellt wird.

Sai Vinay Thattukolla2026-07-17
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Physics-Driven Hierarchical Cascade Surrogate for Compositional Simulation of Geological CO2 and H2S Storage

Diese Studie stellt den Hierarchical Cascade Surrogate for CO2 Storage (HCS-CO2S) vor, ein physikgesteuertes maschinelles Lernmodell, das den vollständigen kompositorischen Zustand von Reservoirfluiden über jahrhundertlangen Zeiträumen hinweg präzise vorhersagt, indem es die Vorhersageaufgabe in fünf kausal geordnete Ebenen zerlegt, um die Fehlerakkumulation bei Blindprognosen zu unterdrücken.

Stepan Zainulin, Anna Storozheva2026-07-16✓ Author reviewed ⓘ
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An Embedded Model-Data Interactive Drive Method for Power System Dispatch

Dieses Paper schlägt ein eingebettetes Modell-Daten-interaktives Framework für die Lastverteilung in Stromnetzen vor, das ein U-Net GAN nutzt, um Knoten-Sequenzen in Bildtensoren abzubilden und als schnellen, physik-informierten Ersatz für die Lastflussberechnung zu dienen, wodurch die Rechenengpässe traditioneller Methoden überwunden werden, während gleichzeitig die betriebliche Zuverlässigkeit und Sicherheit gewährleistet werden.

Peizhe Yi, Zhen Li, Jianye Zou2026-07-16
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Real-Time FPGA-in-the-Loop Validation of a Sequential Eliminative Lévy Flight MPPT Method for Global Maximum Power Point Tracking under Partial Shading

Diese Arbeit präsentiert und validiert eine FPGA-in-the-Loop-Implementierung eines auf Sequential Eliminative Lévy Flight basierenden MPPT-Reglers, der adaptive Modus-Umschaltung und hardwareoptimierte Algorithmen nutzt, um eine hocheffiziente globale Maximum Power Point Tracking-Leistung mit schneller Konvergenz unter Teilverschattungsbedingungen zu erreichen.

Khadidja Bentata, Adel Ballouti, Salah AMROUNE, Eustache Hakizimana2026-07-16
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The Digital Geophysical Eye: A Magnetic Signature Database and Physics-Guided AI Framework for Archaeological Magnetic Interpretation

Diese Studie stellt das „Digital Geophysical Eye“ vor, ein Proof-of-Concept-Framework, das eine physikbasierte magnetische Signaturdatenbank mit einem CNN-Modell kombiniert, um eine Genauigkeit von 90,7 % bei der Klassifizierung archäologischer magnetischer Anomalien zu erreichen und damit eine reproduzierbare Grundlage für zukünftige Anwendungen der erklärbaren KI in der geophysikalischen Archäologie zu schaffen.

Abir Jrad, Yoann Quesnel, Pierre Rochette, Chokri Jallouli, Pierre Ethienne Mathé2026-07-16
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Cross-platform integration of robotic intraoperative ultrasound using system-agnostic drop-in probes: technical feasibility and workflow standardization

Diese Studie zeigt, dass ein standardisierter, plattformunabhängiger robotergestützter intraoperativer Ultraschall-Workflow unter Verwendung von Drop-in-Sonden technisch machbar und über vier verschiedene robotergestützte Chirurgiesysteme hinweg reproduzierbar ist, wodurch der plattformübergreifende Kompetenztransfer und die kollaborative telegeführte Chirurgie unterstützt werden.

Chiara Innocenzi, Federico Espínola, Daichi Kitaguchi, Matteo Pavone, Antonello Forgione, Jacques Marescau, Mariano Edua (…)2026-07-16
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Fixed-Time Integral Sliding Mode Control Integrating RBF Network and Super-Twisting ESO for SPMSM

Dieses Papier schlägt eine zusammengesetzte Fixed-Time-Integral-Sliding-Mode-Regelstrategie für oberflächenmontierte Permanentmagnet-Synchronmotoren vor, die ein Radial Basis Function Neural Network und einen Super-Twisting Extended State Observer integriert, um eine robuste Geschwindigkeitsregelung mit garantierter Fixed-Time-Konvergenz zu erreichen sowie das Chattering effektiv zu unterdrücken und sowohl interne Unsicherheiten als auch externe Störungen zu kompensieren.

Rongfei Pan, Aimin An, Bo Yu, Chenchen Wang, Qiaoling Yang2026-07-16
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Analysis and Experimental Study of Obstacle-Crossing Performance of Natural Gas Pipeline Inspection Robots

Diese Arbeit präsentiert das Design, die theoretische Modellierung, die Simulation und die experimentelle Validierung eines neuartigen Rohrinspektionsroboters für Erdgasleitungen der Nennweite DN1016, wobei dessen Fähigkeit demonstriert wird, sich an große Durchmesser anzupassen, 5D-Bögen erfolgreich zu durchfahren und umlaufende Schweißnahthindernisse von bis zu 8,5 mm Höhe bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Stabilität bei empfohlenen Geschwindigkeiten zu überwinden.

Shengqian Ruan, Lei Shi, Penggao Guo, Wangliang Xiang, Xiangjin Lin2026-07-16
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Motor Vehicle CO₂ Monitoring for Sustainable Transport: A Vehicle-Specific Digital Platform for Accurate Emissions Assessment

Diese Studie entwickelt die digitale Plattform „Mobility C3“, um die CO₂-Emissionen von Kraftfahrzeugen zu bewerten, wobei festgestellt wurde, dass die Prüfverfahren NEDC und WLTP eine größere Genauigkeit als das GHG Protocol bieten, um die Emissionsbilanzierung und Kohlenstoffmarktmechanismen zu verbessern.

Ricardo Augusto Braun2026-07-16