⚡ Category

eess

2623 Arbeiten

⚡ Elektrotechnik

Root Cause Identification and Risk Prioritization of Road Transportation of Hazardous Materials in Iran: An Integrated Fault Tree Analysis and Risk Matrix Approach

Diese Studie integriert die Fehlerbaumanalyse mit einer Risikomatrix, um die Grundursachen von Unfällen beim Transport gefährlicher Güter in Iran zu identifizieren und zu priorisieren, wobei sie aufzeigt, dass mangelhafte technische Inspektionen der Risiko-Faktor mit der höchsten Priorität unter einem komplexen Geflecht aus technischen, menschlichen, organisatorischen und wirtschaftlichen Schwachstellen sind.

Mojdeh Raateghi, Reza Gholamnia, Reza Saeedi, Amin Bagheri2026-10-09
⚡ Elektrotechnik

Correction removes what it monitors: a structural model of engineering realisation and the right-truncation of quality records

Dieses Papier präsentiert ein strukturelles Modell der ingenieurtechnischen Realisierung unter Verwendung von Kohomologie, um zu demonstrieren, dass Standard-Korrekturprotokolle Qualitätsdatensätze inhärent rechtsabschneiden, wodurch der wahre Tail-Index nicht wiederherstellbar wird, und schlägt ein nicht überschreibbares Dual-Datensatz-System vor, um die statistische Schätzbarkeit wiederherzustellen.

Yang Liu2026-10-09
⚡ Elektrotechnik

Risk-Governed Model-Free Adaptive Control of Differential-Drive Mobile Robots with Applied-Input-Consistent Dynamic MIMO Linearization

Diese Arbeit schlägt eine risikogesteuerte, modellfreie adaptive Steuerungsarchitektur für differentialgetriebene mobile Roboter vor, die durch die Aktualisierung der Pseudo-Jacobian mit den angewendeten Eingangsgrößen anstelle von Nominalbefehlen die Identitätskonsistenz sicherstellt und dadurch das Schlupfmanagement, die Tracking-Genauigkeit sowie die Sicherheit unter dynamischen Randbedingungen wie Radschlupf und Lastvariationen signifikant verbessert.

Ba Yen Le, Quoc Huy Vu, Phuong Nam Dao2026-10-09
⚡ Elektrotechnik

Cognitive Work and Interface Requirements in Autonomous Passenger Mobility: A Taxonomy-Based Analysis of Public Incident Reports

Diese Studie analysiert über 2.700 öffentliche Vorfallberichte, um ein auf einer Taxonomie basierendes Framework zu entwickeln, das kritische Schnittstellenanforderungen zur Gewährleistung der Sicherheit in der autonomen Passagier mobilité identifiziert, indem es die kognitiven Arbeits- und Verständlichkeitsbedürfnisse verschiedener menschlicher Akteure adressiert, die mit automatisierten Systemen interagieren.

Karim Hardy2026-10-09
⚡ Elektrotechnik

Cognitive evolution enables de novo design of untethered millimeter-scale robots

Dieses Paper stellt EvoAgent vor, einen Large-Language-Model-Agenten, der kognitive Evolution einsetzt, um komplexe Designbeschränkungen zu überwinden, und erfolgreich einen hochleistungsfähigen, ungebundenen 10-mm-Roboter erschafft, der im Vergleich zu traditionellen genetischen Algorithmus-Baselines eine signifikant verbesserte Schubkraft und operative Robustheit aufweist.

Haiwang Li, Weizhi Zhao, Zhi Tao, Peihan Li, Xizhi Wang, Qinghong Wang, Boxian Wang, Yanxin Zhai, Wei Wei, Shitong Wang (…)2026-10-08
⚡ Elektrotechnik

Long-Term Extrapolation of Data-Driven Models for Multibody Dynamics: A Unified Evaluation Framework and Comparative Investigation

Diese Arbeit etabliert ein vereinheitlichtes Evaluierungsframework, um fünf repräsentative datengesteuerte Modelle für die langfristige Extrapolation in der Mehrkörperdynamik systematisch zu vergleichen, wobei aufgezeigt wird, dass SINDy und LSTM über verschiedene Benchmark-Szenarien hinweg konsistent andere Ansätze übertreffen und praktische Leitlinien für die Modellauswahl bereitstellen.

Hee-Sun Choi, Min-Jae Jung, Seok-Hee Han, Hyeonseok Yang, Seongji Han, Jin-Gyun Kim2026-10-08
⚡ Elektrotechnik

Permanent Magnet Synchronous Magnet Motor Intelligent Parameter Estimation Using Machine Learning Based Nonlinear Control

Diese Arbeit schlägt drei intelligente Frameworks zur Parameterschätzung vor und vergleicht diese – RNN-MPC, RL-MPC und RL-SMC – für Permanentmagnet-Synchronmotoren und zeigt auf, dass diese auf maschinellem Lernen basierenden Ansätze kritische Motorparameter mit hoher Genauigkeit und Stabilität schätzen und dadurch die Reglerleistung unter variierenden Betriebsbedingungen signifikant verbessern.

Eliyab Yosef Delelew, Kejela Adane Dulecha, Chala Merga Abdissa2026-10-08
⚡ Elektrotechnik

A Systematic Performance Evaluation of Machine Learning Techniques for Thunderstorm Classification

Diese Studie evaluiert verschiedene Techniken des maschinellen Lernens auf meteorologischen Daten aus Ranchi, Indien, und stellt fest, dass Boosting-Algorithmen, insbesondere AdaBoost, die beste Leistung bei der Klassifizierung von Gewittertagen erzielen, insbesondere wenn sie auf modifizierte Datensätze und vormonsunale stündliche Daten angewendet werden, um das Klassenungleichgewicht zu adressieren.

PRIA BHARTI, Dilip Kumar Choubey, Kanchan Bala2026-10-08
⚡ Elektrotechnik

Data-Driven Geothermal Microseismic Clustering Using Machine Learning

Diese Studie schlägt ein datengesteuertes mikroseismisches Clustering-Framework vor, das Wellenformähnlichkeit mit räumlichen und zeitlichen Parametern unter Verwendung von unüberwachtem maschinellem Lernen integriert, um im Vergleich zu konventionellen Methoden physikalisch interpretierbarere und hochauflösende Charakterisierungen von Bruchstrukturen in geothermischen Reservoirs zu erzeugen.

Ryoya Tsuboi, Yusuke Mukuhira, Kyosuke Okamoto, Hiroshi Asanuma2026-10-08