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3009 Arbeiten

⚡ Ingenieurwissenschaften

Hollow-strut lattice architectures for distributed actuation and sensing in monolithic soft robots

Dieses Papier präsentiert ein monolithisches Herstellungsverfahren für Soft-Roboter unter Verwendung von Hohlstrukturgitter-Architekturen, um verteilte pneumatische Aktuierung und Multi-Modus-Sensorik in einem einzigen gedruckten Körper zu integrieren, wodurch die Notwendigkeit einer nachträglichen Montage von Fluidleitungen eliminiert wird, während gleichzeitig eine gleichzeitige Biegung und taktile Detektion durch ein topologiebewusstes, einkanaliges Sensorsystem ermöglicht wird.

Altair Coutinho, Trevor Exley, Petr Trunin, Anderson Brazil Nardin, Lucia Beccai2026-07-08
⚡ Ingenieurwissenschaften

Multi-objective Optimization in Sports Equipment Design Using Expected Hypervolume Improvement: A Discus and a Race Car Rear Wing

Diese Arbeit wendet die Expected Hypervolume Improvement (EHVI) Methode an, um Sportgerätedesigns für einen Diskus und einen Heckflügel eines Rennwagens zu optimieren, wobei sie entscheidende aerodynamische Parameter identifiziert und gleichzeitig feststellt, dass EHVI dazu neigt, Lösungen nahe dem Zentrum des Objektivraums zu gruppieren, wodurch die Fähigkeit eingeschränkt wird, extreme Pareto-optimale Ergebnisse zu erfassen.

Kazuya Seo, Yuki Fujinami, Ryoto Nakamura, Kotaro Ishikawa2026-07-08
⚡ Ingenieurwissenschaften

Optimization of process variables for laser powder bed fusion of creep-resistant P92-type steel

Diese Studie zeigt, dass das Laser-Pulverbettverfahren (L-PBF) eine praktikable Fertigungsmethode für kriechbeständigen Stahl des Typs P92 ist, wobei durch die Optimierung der Prozessvariablen auf eine Laserleistung von 250 W, eine Scangeschwindigkeit von 1 m/s, einen Spurabstand von 80 Mikrometern und Stickstoffschutz ein porositätsfreier Zustand unter 0,1 % erreicht wurde.

Pavel Dolzhenko, Ivan Zuiko, Sergei Borisov, Ivan Nikitin, Alexander Kalinenko, Alexandra Fedoseeva, Sergei Mironov2026-07-08
⚡ Ingenieurwissenschaften

Diameter-Dependent Roughness Characterization and Cross-Standard Validation of Hydraulic Friction Loss in Flexible Fire Hoses

Diese Studie validiert die Notwendigkeit der Verwendung empirisch ermittelter, diameterspezifischer Reibungskoeffizienten für flexible Feuerwehrschläuche, indem sie durch Laborexperimente und CFD-Simulationen nachweist, dass deren hydraulische Reibungsverluste aufgrund struktureller und materieller Unregelmäßigkeiten die theoretischen Vorhersagen für glatte Rohre signifikant übersteigen.

Rongxuan Zhao, Shuanghong Yang, Wantong Wang, Jin Qingsheng2026-07-08
⚡ Ingenieurwissenschaften

A Switched-Capacitor Converter with Switch-Mode Time-Domain Locking and HCI-Based Self-Destruction

Dieses Papier präsentiert einen schlüsselergesteuerten Switched-Capacitor-Konverter, der einen nicht-periodischen, durch eine PUF generierten digitalen Schlüssel zur Authentifizierung des Hardware-Zugriffs nutzt, wobei nicht übereinstimmende Schlüssel einen Selbstzerstörungsmechanismus mittels durch Hot-Carrier-Injektion induzierter Degradation und eines Startup-Time-Detektors zur Deaktivierung nachgeschalteter Schaltungen auslösen.

Heejoon Yoon Heejoon Yoon, Utkarsh Kumar Utkarsh Kumar, Aatmesh Shrivastava Aatmesh Shrivastava2026-07-08
⚡ Ingenieurwissenschaften

Multi-Horizon, Multi-Depth Forecasting of Pavement Temperature in a Continental Climate: Machine Learning Methods Benchmarked Against a Persistence Baseline

Diese Studie zeigt, dass eine naive Persistenz-Baseline zwar sechs Machine-Learning-Algorithmen bei der kurzfristigen Prognose der Asphalttemperatur über alle Tiefen in einem kontinentalen Klima übertrifft, Machine-Learning-Methoden jedoch einen begrenzten, aber realen Wert bei längeren Horizonten und größeren Tiefen bieten, wo die thermische Trägheit die hochfrequente Variabilität dämpft.

Assel Nugmanova, Bagdat Teltayev, Ulan Alipov2026-07-08
⚡ Ingenieurwissenschaften

Physics-Informed Machine Learning for Radiation-Free Water Liquid Ratio Estimation Using Coriolis Flow Measurements

Diese Studie führt ein strahlungsfreies, physik-informiertes maschinelles Lernframework ein, das den Wasser-Liquid-Verhältnis in Dreiphasen-Öl–Gas–Wasser-Strömungen unter Verwendung ausschließlich von Coriolis-Massenflussmessungen und einem neuartigen Harmonic Mixture Density Mean Factor (HMDMF) präzise schätzt, wobei eine hohe Vorhersageleistung (R² = 0,8943) erzielt und eine kostengünstige Alternative zu herkömmlichen Gamma-basierten Systemen geboten wird.

Hamza Zidoum, Majid Al Yaroubi2026-07-08
⚡ Ingenieurwissenschaften

Thermodynamic Stratification of Dual-Working-Fluid ORC-Driven Vapor Compression Refrigeration Systems Based on Critical Property Compatibility

Diese Studie führt ein thermodynamisches Schichtungsframework auf Basis kritischer Temperaturdifferenzen zur Klassifizierung von Dual-Working-Fluid-ORC-VCC-Systemen ein, wobei aufgezeigt wird, dass geringere kritische Temperaturdifferenzen eine höhere Effizienz auf Kosten erhöhter Massenströme liefern, während gleichzeitig die Kondensatortemperatur als der dominierende Faktor identifiziert wird, der die Gesamtleistung des Systems beeinflusst.

Aryan Nafis, Afia Mahmuda Momtaz, Tajwar Razib, Anup Saha2026-07-08
⚡ Ingenieurwissenschaften

PINN-Flow: A Unified Physics-Informed Optical Flow Framework for Joint Fluid–Wall Motion Estimation in Abdominal Aortic Aneurysms

PINN-Flow ist ein vereinheitlichtes physikinformiertes Deep-Learning-Framework, das die Blutflussgeschwindigkeit und die Aortenwandverformung bei abdominalen Aortenaneurysmen gemeinsam schätzt, indem es Navier-Stokes- und linear-elastische Randbedingungen integriert, wodurch es datengesteuerte Baselines hinsichtlich der Rauschrobustheit und Genauigkeit für die Rupturrisiko-Stratifizierung signifikant übertrifft.

hanae hanae2026-07-08