3009 Arbeiten
Diese Studie identifiziert eine erhebliche Unzufriedenheit mit den Instandhaltungspraktiken in Kuwaits staatlichen Schulen und schlägt ein validiertes, zentralisiertes digitales System vor, das mobile Apps, Cloud-Plattformen und ArcGIS-Technologien nutzt, um die Effizienz, Sicherheit und Reaktionsfähigkeit im öffentlichen Bildungssektor zu verbessern.
Dieses Paper schlägt ein verteiltes Rahmenwerk für den Austausch von Strom- und Wärmeenergie zwischen Multi-Mikronetzen vor, das eine räumlich-zeitlich korrelierte distributionsrobuste Optimierung integriert, um Erzeugungs- und Lastunsicherheiten zu handhaben, sowie einen asymmetrischen Nash-Verhandlungsmechanismus zur Gewährleistung einer fairen Nutzenverteilung nutzt, um letztlich einen kostengünstigen, kohlenstoffarmen und robusten koordinierten Betrieb zu erreichen.
Diese Studie zeigt, dass ein mittels XGBoost trainiertes maschinelles Lernmodell, das auf 810 experimentellen Mischungen basiert und mittels SHAP-Analyse interpretiert wurde, eine hohe Vorhersagegenauigkeit für die Druckfestigkeit von ultrahochfestem Beton (UHPC) erreicht, während gleichzeitig der Fasergehalt und das Aushärtungsalter als die einflussreichsten maßgebenden Parameter identifiziert wurden.
Diese Studie untersucht die mechanische Leistungsfähigkeit von gummiberechtigtem Siliciumdioxid-Rauch-Beton durch experimentelle Tests und maschinelles Lernen und zeigt auf, dass während Gummipulver und Siliciumdioxid-Rauch bestimmte Eigenschaften verbessern und bestehende Bemessungsnormen die Festigkeit unterschätzen, fortschrittliche Vorhersagemodelle wie künstliche neuronale Netze eine überlegene Genauigkeit bei der Schätzung der Druck- und Biegezugfestigkeit bieten, um einen nachhaltigen Bau zu unterstützen.
Diese numerische Studie zeigt auf, dass die Vernachlässigung der induzierten Anisotropie in tonigen Böschungen zu einer erheblichen Vereinfachung des Bodenverhaltens führt, da die Einbeziehung anisotroper Eigenschaften mittels des SANICLAY-Modells im Vergleich zu isotropen Modellen erhöhte Scherspannungen, Verformungen und Gleitflächen offenbart, wodurch die Notwendigkeit hervorgehoben wird, Anisotropie zu berücksichtigen, um präzise ingenieurtechnische seismische Stabilitätsanalysen zu erreichen.
Dieses Paper stellt AeroSense vor, ein neuartiges State-to-Flow-Framework, das die kurzfristige Luftverkehrsflussvorhersage im Terminalverkehr verbessert, indem es die unmittelbaren mikroskopischen Flugzeugzustände aus ADS-B-Daten direkt modelliert, wodurch die Einschränkungen traditioneller aggregierter Zeitreihenansätze überwunden und eine überlegene Genauigkeit, insbesondere bei hoher Verkehrsdichte, erreicht wird.
Diese Studie schlägt eine gerichtete Bruchtechnologie unter Verwendung optimierter, aneinandergereiht angeordneter Perforationen vor und validiert diese, um das Dachschneiden effektiv zu steuern, wodurch ein rechtzeitiges Einstürzen gefördert und schwere Schichtverhalten-Gefahren in flach liegenden großquerschnittigen Strecken mit seitlich dicken und harten Dächern gemildert werden.
Diese Studie zeigt, dass ein auf Flugasche der Klasse C basierendes Geopolymer die Biege- und Zugfestigkeit von sandigen und tonigen Böden unter Umgebungslagerung effektiv verbessert, wobei es eine überlegene Leistung gegenüber der Zementstabilisierung sowie starke lineare Korrelationen zur Druckfestigkeit aufweist.
Diese Studie untersucht das Verbundverhalten zwischen Stahlstäben und stahlfaserverstärktem Recyclingbeton durch 27 Pullout-Versuche, mikrostrukturelle Analysen und Finite-Elemente-Simulationen, um die Auswirkungen der Schlüsselparameter auf die Verbundfestigkeit aufzuzeigen und ein hochgenaues analytisches Modell zur Simulation der Verbund-Schlupf-Beziehung zu etablieren.
Diese Studie zeigt auf, dass das Diode Area Melting (DAM) unter Verwendung von Multi-Laser-Arrays die Abkühlraten und die verbleibenden Zugspannungen in Ti6Al4V im Vergleich zum herkömmlichen Laser Powder Bed Fusion signifikant reduziert, was zu gröberen Mikrostrukturen und einer verbesserten Erstarrungskontrolle führt.