⚡ Category

eess

3009 Arbeiten

⚡ Ingenieurwissenschaften

Nanoparticle-Enhanced Polymeric Fluid for Sand Control in Unconsolidated Petroleum Wells

Diese Studie zeigt, dass die Einbindung von SiO₂-Nanopartikeln in eine Polymerflüssigkeit auf Furanbasis die ungebundene Druckfestigkeit und die thermische Stabilität der chemischen Sandkonsolidierung in unkonsolidierten Erdölbohrungen signifikant verbessert, während die Reservoirpermeabilität erhalten bleibt, was eine robuste und kostengünstige Alternative zu herkömmlichen mechanischen Sandkontrollmethoden darstellt.

Amir Mirzaei, Ehsan Khamehchi, Mahmoud Akbari, Hooman Banashooshtari2026-07-06
⚡ Ingenieurwissenschaften

Structural Performance and Seismic Damage Modeling of Aluminum Alloy Tube–Concrete Composite Columns

Diese Studie untersucht das axiale und seismische Verhalten von Aluminiumlegierung-Rohr-Beton-Langstützen durch validierte Finite-Elemente-Analysen und zyklische Belastungssimulationen, wobei sie unterschiedliche Versagensmechanismen für verschiedene Querschnitte aufzeigt und ein durch maschinelles Lernen verbessertes Schadensmodell vorschlägt, das dem konventionellen Park–Ang-Ansatz zur präzisen seismischen Bewertung überlegen ist.

Suizi Jia, Wei Ding, Shilin Wei, Qitong Ren, Xiwei Xu2026-07-06
⚡ Ingenieurwissenschaften

Fast Prediction of Aero-Thermal Performance During Hypersonic Vehicle Design

HipeX ist ein schnelles, leichtgewichtiges aerothermodynamisches Analysetool, das lokale Oberflächenneigungsmethoden und gemischte Grenzschichtmodelle nutzt, um aerodynamische Koeffizienten und Oberflächenwärmeströme für das Design von Hyperschallfahrzeugen zuverlässig vorherzusagen, wie durch den Vergleich mit CFD-Daten für die HEXAFLY-INT-Konfiguration validiert wurde.

Vinícius Hagemeyer Chiumento, Pedro Paulo Batista de Araújo, Fábio Henrique Eugênio Ribeiro, Angelo Passaro, Lucas Galem (…)2026-07-06
⚡ Ingenieurwissenschaften

Groundwater Forecasting Under Missing Data Uncertainty: A Multi-Horizon Assessment Using Hyperbolic Deep Learning

Diese Studie schlägt ein integriertes Multi-Horizont-Grundwasserprognose-Framework vor, das eine optimale Rekonstruktion fehlender Daten mit hyperbelbasiertem Deep Learning kombiniert, um Beobachtungslücken effektiv zu adressieren und die Fehlerakkumulation bei Langzeitprognosen zu reduzieren, wobei es im Vergleich zu konventionellen Deep-Learning-Architekturen eine überlegene Stabilität und Genauigkeit demonstriert.

Kübra Küllahcı, Kürşat Şekerci2026-07-04
⚡ Ingenieurwissenschaften

Optimization and Construction of the Thickness and Strength of the Sealing Wall in the Connecting Roadway

Diese Studie nutzt FLAC3D-Numeriksimulationen, um zu ermitteln, dass eine 1,0 m dicke Versiegelungswand der Festigkeitsklasse C25 das optimale Gleichgewicht zwischen Verformungskontrolle und Dehnungsmanagement für flach liegende, verbindende Fahrwege unter intensiver Bergbaupressung bietet, was zur Entwicklung und Anwendung einer schnellen, fahrzeugmontierten flexiblen Schalungstechnologie führte.

Dong Zhang, Yang Dong, Xia Wang, Siyu Gong, Dehai Lin, Jinzhu Huang, Rui Wu2026-07-03
⚡ Ingenieurwissenschaften

Research on Optimization Method of Green Wave Coordinated Signal Considering Carbon Emission Reduction

Diese Studie schlägt eine Methode zur Optimierung der Grünwellen-Koordination basierend auf einer lokalisierten VISSIM-MOVES-Simulationsplattform und einem Multi-Parameter-Kollaborationsmodell vor, um gleichzeitig die Kohlenstoffemissionen zu minimieren und die arterielle Verkehrseffizienz zu verbessern, was signifikante Reduzierungen bei Fahrzeugverzögerungen, Stopps und Gesamtemissionen nachweist.

Han Bai, Xiaolong Shi, Liang Zhao, Tianzheng Wei, Jian Lu, Xiuguang Wang2026-07-03
⚡ Ingenieurwissenschaften

Enhancing the Spatial Resolution of Dose Measurements Using a Super-Resolution Geometry-Informed Neural Network

Diese Arbeit präsentiert ein durch DICOM RT-Plan gesteuertes Super-Resolution-Framework, das ein UNet++-Modell nutzt, welches durch geometrische Aperturmomente ergänzt wurde, um hochauflösende 1 mm³-Dosisverteilungen aus groben 1 cm³-Phantommessungen zu rekonstruieren und somit eine präzise Strahlentherapie-Verifizierung zu ermöglichen, ohne dichtere Hardware oder rechenintensive Simulationen zu erfordern.

Kamila Kalecińska, Bartłomiej Rachwał, Jakub Hajduga, Jan Kapusta, Daria Kokot, Joanna Dudała, Tomasz Fiutowski, Damian (…)2026-07-03
⚡ Ingenieurwissenschaften

Transistors to transmons: large-scale cryogenic CMOS control of superconducting qubits

Diese Arbeit demonstriert eine skalierbare hybride Quantensteuerungsarchitektur, die kryogene CMOS-ASICs für die Zwei-Qubit-Flusssteuerung mit Elektronik bei Raumtemperatur für Einzelqubit-Operationen integriert und dabei eine High-Fidelity-Gate-Leistung auf einem 156-Qubit-Prozessor erreicht, während sie gleichzeitig den System-Footprint signifikant reduziert und Verkabelungsbeschränkungen für das großskalige supraleitende Quantencomputing überwindet.

Devin Underwood2026-07-03
⚡ Ingenieurwissenschaften

(FEM-ML) Hybrid models to predict the lateral pile cap displacement under quasi-static load

Diese Studie schlägt ein neuartiges hybrides Framework vor, das die Finite-Elemente-Methode (FEM) und Künstliche Intelligenz kombiniert, wobei speziell ein mittels Partikelschwarmoptimierung abgestimmter Gradient Boosting Regressor und die evolutionäre polynomielle Regression eingesetzt werden, um die seitliche Verschiebung von Einzel- und Gruppenpfählen unter quasi-statischen Lasten präzise vorherzusagen und dadurch die Einschränkungen traditioneller Methoden bei der Erfassung komplexer nichtlinearer Boden-Struktur-Interaktionen zu überwinden.

Yossef E. Teleb, Mahmoud S. Hammad, Ahmed M. Ebid, Abdel Salaam Ahmed Mokhtar, Mohamed Gamaleldeen Elsayem2026-07-03
⚡ Ingenieurwissenschaften

Analysis of Network Classification and Optimization Based on Comprehensive Evaluation of Public Transportation Network – A Case Study of Guangzhou

Dieses Paper schlägt ein neuartiges „Struktur–Funktion–Gerechtigkeit“-Evaluationsframework vor, das topologische und funktionale Indikatoren mit maschinellem Lernen kombiniert, um die Buslinien von Guangzhou zu klassifizieren, signifikante Ineffizienzen zu identifizieren und ein bi-objektives Optimierungsmodell zu nutzen, um gezielte Strategien zur Reduzierung von Redundanzen, zur Verbesserung der Metro-Integration und zur Steigerung der ländlichen Gerechtigkeit zu generieren.

caixia li, Cong Cong, Hunan Deng, Jiachao Chen, Junhui Li2026-07-03