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⚡ Elektrotechnik

Multi-Agent Deep Reinforcement Learning-Based Fairness-Aware Power Allocation in NOMA Systems under Imperfect SIC for 5G Communication Networks

Dieses Paper schlägt ein dezentrales Multi-Agent Deep Reinforcement Learning-Framework vor, das die Leistungsallokation in Downlink-NOMA-Systemen unter unvollkommenen SIC-Bedingungen optimiert, um gleichzeitig die spektrale Effizienz, die Nutzergerechtigkeit und die Zuverlässigkeit zu verbessern und dabei herkömmliche sowie bestehende lernbasierte Algorithmen in dynamischen 5G-Umgebungen zu übertreffen.

Mohammed Dahiru Buhari, Bashir Olaniyi Sadiq, Ogenyi Fabian Chukwudi, Abdullahi Bala Kunya, Enerst Edozie2026-10-13
⚡ Elektrotechnik

CFRP/Al dissimilar friction stir spot welding assisted by steel mesh sheets and evaluation of fatigue properties

Diese Studie zeigt, dass die Einbindung einer Zwischenschicht aus Edelstahldrahtgeflecht beim Reibungsrührpunktfügen von CFRP/Al-Dissimilar-Verbindungen die statische Zugfestigkeit im Vergleich zum direkten Fügen signifikant verdoppelt, obwohl die Ermüdungsleistung aufgrund der Rissbildung innerhalb der thermisch degradierten CFRP-Matrix nahe der Grenzfläche bei verschiedenen Gefleustypen vergleichbar bleibt.

Yoshihiko Uematsu, Taisuke Sato, Nobuki Hirooka, Asami Nakai, Akio Ohtani, Daisuke Ogawa, Yoshiki Mizutani2026-10-13
⚡ Elektrotechnik

Anti-Disturbance Sliding Mode Control for Tethered Firefighting Hexarotors with Extended State Observer

Dieses Papier präsentiert eine zusammengesetzte hierarchische Anti-Störungs-Regelstrategie für angebundene Feuerwehr-Hexarotoren, die eine physikalische Feedforward-Kompensation für bekannte Dynamiken mit einem linearen erweiterten Zustandsbeobachter dritter Ordnung und Sliding-Mode-Regelung integriert, um eine hochpräzise Stabilität gegen mehrquellenbasierte, stark gekoppelte Störungen während des Hochdruck-Wasserstrahlens zu erreichen.

Feng Guan, Jiaojiao Gao, Jinpeng Song, Shengbo Cheng, Wenhui Cai, Shupeng Yan2026-10-13
⚡ Elektrotechnik

Direct screw fastening in injection-molded thermosets: Influence of screw-in parameters on fatigue strength

Diese Studie zeigt, dass bei der direkten Schraubverbindung in spritzgegossenen Duroplasten, bei denen das Aufreißen des Gewindes der dominante Versagensmodus ist, das Anzugsdrehmoment und die Einschraubgeschwindigkeit im Allgemeinen keinen statistisch signifikanten Einfluss auf die Ermüdungsfestigkeit haben, was es ermöglicht, die Montageparameter primsär für Prozessrobustheit und Effizienz zu optimieren.

Elmar Moritzer, Christian Hoppmann, Philip Henry Gätjen, Guilherme Labanca Bachiega2026-10-13
⚡ Elektrotechnik

Surrogate-Assisted Multi-Objective Optimization of Stilling Basin Design: Integrating ANN Metamodeling with NSGA-II Using Real Experimental Data

Diese Studie schlägt ein surrogatgestütztes Multi-Objective-Optimierungsframework vor, das künstliche neuronale Netze und den NSGA-II-Algorithmus kombiniert, trainiert auf 80 realen experimentellen Datenpunkten, um effizient Pareto-optimale Designs für Stillbecken zu identifizieren, welche die Energiedissipation maximieren und gleichzeitig die stromabwärts gelegene Kolktiefe minimieren, wobei eine beste Kompromisslösung mit 51,10 % Effizienz und einer Kolktiefe von 0,005 m in Minuten statt in Tagen erreicht wird.

Mohammad Y Hamid, Mohammed Tareq Khaleel Al safaawe, Saleh J. Suleiman, Abdulnaser Abdulrazzaq Ahmed, Majid Al-Gburi, As (…)2026-10-13
⚡ Elektrotechnik

Robust Optimal Tracking Control for Center-of-Mass-Offset Mecanum Mobile Robots Using Off-Policy Integral Reinforcement Learning

Dieses Papier schlägt einen auf Off-Policy-Integral-Reinforcement-Learning basierenden robusten optimalen Tracking-Regler für vierrädrige Mecanum-Mobile-Roboter vor, der durch die Annäherung der Lösung der Hamilton-Jacobi-Isaacs-Gleichung mittels drei neuronalen Netzen Schwerpunktsversetzungen und Radschlupfungewissheiten effektiv handhabt und dadurch im Vergleich zu herkömmlichen Methoden eine überlegene Tracking-Genauigkeit und Robustheit erreicht.

Minh Dong Nguyen, Duy Phong Pham2026-10-13
⚡ Elektrotechnik

AFB-MAC: A Fuzzy-Bandit Reinforcement Learning Framework for Adaptive MAC Protocol Selection in Dynamic Wireless Sensor Networks

Dieses Papier schlägt AFB-MAC vor, ein leichtgewichtiges selbstlernendes Framework, das Fuzzy-Inferenz und kontextbezogenes Bandit-Reinforcement-Learning kombiniert, um optimalen MAC-Protokollen in drahtlosen Sensornetzwerken dynamisch auszuwählen, wobei es klassische und bestehende adaptive Baselines unter hochdynamischen Bedingungen hinsichtlich Paketlieferung, Energieeffizienz, Latenz und Netzwerklebensdauer signifikant übertrifft.

Basavaraj Hunshal¹, Shantappa G. Gollagi², Sunil Kumar³, Kumud Shukla, V. Purushothaman, K. Kiran Kumar, P. Joel Josephs (…)2026-10-13
⚡ Elektrotechnik

Effect of the addition of cement on the loess stabilization: a case study of Gorgan loess from northern Iran

Diese Fallstudie zeigt, dass die Zugabe von Zement zu Gorgan-Löss die geotechnischen Eigenschaften signifikant verbessert, indem die einaxiale Druckfestigkeit erhöht und Kompressibilität, Quellung sowie Kollapsibilität durch Flockung und Porositätsreduzierung verringert werden, wobei optimale Ergebnisse bei einem Zementgehalt von 9 % nach einer Aushärtungsdauer von 28 Tagen beobachtet wurden.

Ali M. Rajabi, Leila Karami, S.M.S Ghorashi2026-10-13
⚡ Elektrotechnik

Robot-Tracked Multi-View 3D Ultrasound Reconstruction for Quantitative Assessment of Simulated Abdominal Haemorrhage in a Tissue-Mimicking Phantom

Diese Studie zeigt, dass ein robotergestütztes Multi-View-3D-Ultraschall-Framework, kombiniert mit einer durch Experten verifizierten Registrierungsverfeinerung, das Volumen simulierter abdominaler Blutungen in einem gewebeähnlichen Phantom genau quantifizieren kann, wodurch die Einschränkungen der konventionellen 2D-Ultraschalluntersuchung bei der Messung irregulärer Flüssigkeitsansammlungen überwunden werden.

Tayem Zgool, Leo Lebrat, Maria Antico, Christopher Edwards, Jacqueline Roots, Davide Fontanarosa2026-10-13