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Manufacturing Process Effects on Multiaxial Mechanical Behavior and Anisotropy Evolution of Fiber-Reinforced Polymer Composites for Automotive Applications

Diese Studie stellt eine klare Prozess-Struktur-Anisotropie-Beziehung her, indem sie aufzeigt, dass das vakuumunterstützte Harzinjektionsverfahren (VARTM) im Vergleich zum Handauflegen den Faservolumenanteil und die steifigkeitsdominierten Eigenschaften bei kohlenstoff-, glas- und basaltfaserverstärkten Polymerverbundwerkstoffen generell verbessert, während es gleichzeitig die multiaxialen mechanischen Eigenschaften und Anisotropieindizes signifikant beeinflusst, welche für die Optimierung leichter Automobilstrukturen entscheidend sind.

Kathir Vadivel Marimuthu, Riya Sharma, Shamsher Bahadur Singh, Rajesh Kumar, Sharad Shrivastava, Sudhirkumar V. Barai2026-07-01
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A data-quality-aware hybrid deep learning framework for drilling penetration rate prediction from field measurements

Dieses Papier präsentiert ein datenqualitätssensitives hybrides Deep-Learning-Framework, das fortschrittliche Vorverarbeitungstechniken, ein Ensemble aus maschinellen Lernmodellen und Hyperparameter-Optimierung integriert, um die Genauigkeit und Robustheit der Vorhersage der Bohrgeschwindigkeit (Rate of Penetration, ROP) aus verrauschten Felddaten signifikant zu verbessern.

YiFan Chen, Pengju Chen, Xianwei Dai, Yanchao Li, Kunbin Lu, Xunyu Chen, Jiawei Wang2026-07-01
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Implementation and protection of Wi-Fi sensing based on coherent processing over NDP packets

Dieses Papier präsentiert ein Wi-Fi-Sensing-System, das durch die kohärente Verarbeitung synchronisierter NDP-Pakete eine präzise Multi-Target-Entfernungserkennung erreicht und gleichzeitig Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes adressiert, indem es Methoden zur Randomisierung von Trainingssignalen und zur Abschwächung von Sichtlinienkomponenten vorschlägt.

Francois Horlin, Nihad Elhag, Julien Grolet, Mohcine Hamoumi, Audrey Vermeulen, Jerome Louveaux2026-07-01
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Secondary Consolidation: A Novel Approach to an Old Problem

Diese Forschung schlägt einen neuartigen Ansatz vor, der die Porengrößenverteilung des Bodens mit der Wasserflussdynamik verknüpft und aufzeigt, dass die Primärkonsolidierung in Makroporen stattfindet, während die Sekundärkonsolidierung aus dem Mikroporenfluss resultiert, wodurch die Vorhersage der Gesamtsetzung ohne die Notwendigkeit langwieriger Tests ermöglicht wird.

Eduardo Rojas, Hiram Arroyo, Gustavo Gallegos2026-07-01
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Efficient finite element quadrature on immersed voxel data

Diese Arbeit präsentiert ein effizientes Voxel-Quadraturverfahren basierend auf einem modifizierten Momenten-Fitting-Ansatz, das maßgeschneiderte Integrationsregeln berechnet, um Voxelinformationen direkt in die Gewichte zu absorbieren, wodurch eine exakte Integration der Steifigkeitsmatrix für lokal verfeinerte Finite-Elemente-Räume ermöglicht wird und gleichzeitig die Materialauflösung von der Basis entkoppelt sowie herkömmliche Prä-Integration und zusammengesetzte Gauss-Legendre-Methoden übertrifft.

Matti Christmann, Philipp Kopp, Stefan Kollmannsberger2026-07-01
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Systematic Design of Wideband Single-Layer Microstrip 180° Hybrid Couplers Using a Novel Topology

Dieses Papier präsentiert zwei kompakte, breitbandige (4–9 GHz) einlagige Mikrostreifen-180°-Hybridkoppler, die eine neuartige Topologie nutzen, welche Wilkinson-basierte und Fünf-Port-Leistungsteiler mit Phasenverschiebnetzwerken kombiniert, um eine exzellente Breitbandleistung sowie hohe Isolation und geringe Amplituden- und Phasenungleichgewichte zu erreichen.

Parisa Safaei, Masoud Movahhedi2026-07-01
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Optimization of the Ternary Concrete Mix Design using Gaussian Process Regression

Diese Studie zeigt, dass die Gauß-Prozess-Regression ein überlegenes prädiktives Modell zur Optimierung der mechanischen Leistungsfähigkeit nachhaltiger ternärer Betonmischungen unter Verwendung von hüttens 된 Schlacke und Kalksteinpulver ist, wobei eine Mischung aus 30 % GGBFS und 15 % LSP als das optimale Gleichgewicht der Festigkeitseigenschaften identifiziert wurde, während gleichzeitig die Kohlenstoffemissionen reduziert werden.

Shishir C. Roy, James Wilde, Yoo J. Kim2026-07-01
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Physics-Integrated Machine Learning Framework for Predicting the Load Capacity of Single Row Bolted Steel to Timber Connections in Tropical Hardwoods

Diese Studie präsentiert ein physikintegriertes maschinelles Lernframework, das die Querlastkapazität von einreihigen bolzenverbundenen Stahl-Holz-Verbindungen in malaysischen tropischen Harthölzern (Balau und Bitis) erfolgreich vorhersagt, indem es Modelle darauf trainiert, Diskrepanzen zwischen experimentellen Ergebnissen und bestehenden Bemessungsnormen zu korrigieren, und somit einen zuverlässigen Weg zur Erweiterung der Holzbemessungsstandards auf tropische Arten bietet.

Md. Abdul Kaium Mia, Abdul Razak Abdul Karim, Norazzlina M. Sa’don, Md. Habibur Rahman Sobuz, Borsha Podder, Siti Hanim (…)2026-07-01
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Experimental Investigation of Strength and Durability Characteristics of Alkaline Activated Slag Concrete Replacing the Fine Aggregate with Bottom Ash

Diese Studie zeigt, dass der Ersatz von bis zu 40 % des natürlichen Feinkorns durch Flugasche in alkalisch aktivierten Hüttensandbeton ein nachhaltiges Material mit optimaler Verarbeitbarkeit und Druckfestigkeit bei einem Aktivator-Binder-Verhältnis von 0,45 ergibt, während gleichzeitig die strukturelle Integrität sowie eine außergewöhnliche Beständigkeit gegen Säure- und Sulfatangriffe beibehalten werden.

Keerti Malipatil, shreenivas reddy2026-07-01
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Cepstral FIR-Robust Classification: A Homomorphic-Deconvolution Descriptor in Space with a Generating Element

Diese Arbeit zeigt auf, dass lifterte Cepstrum-Deskriptoren, welche additive Störungen niedriger Quefrequenz im Log-Spektrum entfernen, um FIR-Faltungstorsionen zu mildern, die Standard-Spektralprofile hinsichtlich der Robustheit bei der Klassifizierung von Lagerfehlern signifikant übertreffen und dabei die Genauigkeit bei sauberen Signalen beibehalten, ein Befund, der durch kontrollierte Experimente auf CWRU- und DroneRF-Datensätzen validiert wurde.

Serhii V. Zabolotnii2026-07-01