2658 Arbeiten
Diese Studie untersucht die soziale Akzeptanz eines robotergestützten Trainingssystems bei neurotypischen älteren Erwachsenen, um Barrieren für die Einführung zu identifizieren und Designverbesserungen zu informieren, die für einen breiteren Einsatz zur Bewältigung des wachsenden Bedarfs an rehabilitativer Pflege entscheidend sind.
Dieses Papier präsentiert ein sicheres und adaptives, regionsbewusstes Explorationsframework, das den Large-Region-Aware Exploration (LRAE) Planer durch Mechanismen zur Reduzierung redundanter Bewegungen, zur Anpassung an die Kartendichte und zur Gewährleistung einer sicheren Rückkehr nach Hause erweitert, wobei durch sowohl Simulationen als auch Experimente mit Bodenrobotern in der realen Welt signifikante Verbesserungen der Effizienz und Zuverlässigkeit nachgewiesen werden.
Diese Studie untersucht die Grenzflächenhaftfestigkeit von betongefüllten verzinkten Stahlrohren durch Druckversuche und Taguchi-basierte Geometrie-Gruppierung, wobei sie aufzeigt, dass das Längen-Durchmesser-Verhältnis der dominierende Einflussfaktor ist, und identifiziert durch Multi-Kriterien-Optimierung und rigorose geometrie-gruppierte maschinelle Lernvalidierung eine kurze, dickwandige Rohrkonfiguration als optimales Design.
Dieses Papier präsentiert ein physikgestütztes prädiktives Modell für den Werkzeugverschleiß beim Funkenerosionsschweißen, indem es eine geschlossene Potenzgesetzgleichung mittels des Buckingham-Pi-Theorems herleitet, diese mit experimentellen Daten validiert und seine Sensitivitätsexponenten nutzt, um Elektrodenmaterialien analytisch mittels der TOPSIS-Methode zu ranken.
Dieses Papier schlägt einen neuartigen, auf einem höherwertigen internen Modell basierenden randbedingten iterativen Lernsteuerungsalgorithmus vor, um die Bahnverfolgung für hyperbolische verteilte parametersysteme unter iterationsvariierenden Aufgaben und Sensor-Aktuator-Netzwerkbeschränkungen zu erreichen, wobei die Konvergenz durch das Kontraktionsabbildungsprinzip garantiert wird.
Diese Studie schlägt ein interpretierbares maschinelles Lernframework vor, das durch 1296 CFD-Simulationen und eine SHAP-Analyse validiert wurde, um regionale Staubexpositionsrisiken genau vorherzusagen und die dominierenden Faktoren zur Optimierung der Lüftungsregulierung in vollmechanisierten Streckenzügen unter Langförder- und Kurzabsaugungssystemen zu identifizieren.
Diese Studie nutzt die TOPSIS-Methode zur Multikriterien-Entscheidungsfindung, um die CNC-Fräsparameter für Aluminium 7075 zu optimieren und eine spezifische Kombination aus Spindeldrehzahl, Vorschubgeschwindigkeit und Schnitttiefe zu identifizieren, die die Energieeffizienz und die Reduzierung der Schnittkraft effektiv ausbalanciert.
Diese Studie entwickelt und validiert ein empirisches Modell auf Basis von Daten der Kairoer Metro Linie 3, das eine starke inverse exponentielle Beziehung zwischen dem durchschnittlichen Feinanteil und den Intervallen hyperbarer Interventionen aufzeigt, was eine genauere Vorhersage der Schneidrad-Interventionshäufigkeit ermöglicht, um den Betrieb von Sumpfdrücker-TBMs im weichen Untergrund zu optimieren.
Diese Studie etabliert ein hochpräzises computergestütztes Framework, das das Box-Wilson Central Composite Design, NSGA-II und die Entropie-gewichtete TOPSIS kombiniert, um die Geometrie eines explosiv geformten Projektils zu optimieren, wobei eine Steigerung der Endgeschwindigkeit um 25,2 % bis 32,6 % sowie eine überlegene Durchschlagleistung im Vergleich zu herkömmlichen Baselines erreicht wird.
Diese Studie präsentiert die erste Anwendung eines Drahtgitter-Sensors zur Messung und Visualisierung zeitaufgelöster Hohlraumfraktionsverteilungen in dichten Gas-Feststoff-Wirbelschichten, wobei die Technik gegen die Gammastrahlungs-Computertomographie validiert und ihre Effektivität bei der Charakterisierung von Phasenverteilungen über verschiedene Fluidisierungsregime hinweg demonstriert wird.