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796 Arbeiten

Meta-PINNs: Meta-Learning Enhanced Physics-Informed Machine Learning Framework for Turbomachinery Flow Predictions under Varying Operation Conditions

Diese Studie stellt ein neuartiges Meta-PINN-Framework vor, das durch Meta-Learning die Konvergenz und Generalisierung von physik-informierten neuronalen Netzen für Strömungsvorhersagen in der Turbomaschinenbau unter variierenden Betriebsbedingungen signifikant verbessert und dabei sowohl die Genauigkeit als auch die Recheneffizienz gegenüber herkömmlichen Methoden steigert.

Yuling Han, Zhihui Li, Zhibin YuTue, 10 Ma🔬 physics

Impacts of Jet Stream Structure on Cyclone Merging and Persistent Anticyclones: Insights from Dry Idealized Simulations

Die Studie zeigt anhand von idealisierten Simulationen, dass Verschiebungen, Breitenänderungen und vertikale Ausdehnungen des Jetstreams die Intensivierung von Zyklonen, deren Verschmelzung sowie die Bildung persistenter Antizyklone und damit verbundene Wetterextreme maßgeblich steuern.

Mingfei Ren, Gan Zhang, Kai-Yuan Cheng, Lucas Harris, Talia Tamarin-Brodsky, Joseph MouallemTue, 10 Ma🔬 physics

Unified Structural-Hydrodynamic Modeling of Underwater Underactuated Mechanisms and Soft Robots

Diese Arbeit stellt einen trajektorienbasierten globalen Optimierungsrahmen vor, der durch gleichzeitige Identifizierung gekoppelter interner struktureller und externer hydrodynamischer Parameter eine hochpräzise Modellierung und Simulation von unterwasserbetriebenen, unteraktuierten Mechanismen sowie weichen Robotern ermöglicht.

Chenrui Zhang, Yiyuan Zhang, Yunfei Ye, Junkai Chen, Haozhe Wang, Cecilia LaschiTue, 10 Ma🔬 physics

Percolation on multifractal, scale-free weighted planar stochastic porous lattice

Die Studie führt das gewichtete planare stochastische poröse Gitter (WPSPL) ein, ein multifraktaler, skalenfreier Untergrund, auf dem die Perkolation untersucht wird und zeigt, dass die kritischen Exponenten kontinuierlich vom Porositätsparameter abhängen, was auf eine Familie unterschiedlicher Universalitätsklassen hindeutet, die sich von denen konventioneller zweidimensionaler Gitter unterscheiden.

Proshanto Kumar, Md. Kamrul HassanTue, 10 Ma🔬 physics

SiPM non-linearity studies in beam tests with scintillating crystals

Diese Studie untersucht die Nichtlinearität von SiPMs mit hoher Pixeldichte in Kombination mit BGO- und BSO-Kristallen unter realen Strahlbedingungen am CERN und zeigt Abweichungen von der Linearität von etwa 20 % bei $5\times10^{5}$ Photoelektronen für Hamamatsu-SiPMs auf, während größere Abweichungen für NDL-Geräte und schnellere BSO-Kristalle gemessen werden.

Zhiyu Zhao, Dejing Du, Shu Li, Yong Liu, Baohua Qi, Jack Rolph, Haijun YangTue, 10 Ma🔬 physics

Broad frequency tuning of a Nb3_{3}Sn superconducting microwave cavity for dark matter searches

Die Studie demonstriert einen neuartigen mechanischen „Öffnungs"-Tuning-Mechanismus für eine Nb₃Sn-beschichtete supraleitende Hohlraumresonator, der eine kontinuierliche Frequenzabstimmung von über 1 GHz bei gleichzeitigem Erhalt hoher Gütefaktoren ermöglicht und somit ideal für Axion-Haloskop-Experimente zur Suche nach Dunkler Materie geeignet ist.

D. Maiello, R. Di Vora, D. Ahn, G. Carugno, R. Cervantes, B. Giaccone, A. Ortolan, S. Posen, G. Ruoso, G. Sardo Infirri, B. Tennis, S. Tocci, C. BraggioTue, 10 Ma🔬 physics

An asymptotic model of Poisson--Nernst--Planck--Stokes systems in narrow channels

Diese Arbeit leitet ein systematisches asymptotisches Modell für Poisson-Nernst-Planck-Stokes-Systeme in schmalen Kanälen ab, das im Gegensatz zu bestehenden eindimensionalen Reduktionen auch dann gültig ist, wenn die Debye-Länge mit der Kanalbreite vergleichbar ist, und dadurch neue Phänomene wie den Transport von Ionen entgegen dem elektrischen Gradienten sowie den Einfluss von Finite-Size-Effekten auf die Ionenleitfähigkeit und Selektivität beschreibt.

Christine Keller, Andreas Münch, Barbara WagnerTue, 10 Ma🔬 physics

Computationally Efficient Data-Driven Topology Design Independent from High-Infoentropy Initial Dataset

Diese Studie stellt einen rechnerisch effizienten, datengesteuerten Topologie-Optimierungsrahmen vor, der durch einen mesh-unabhängigen Mutationsmodul und einen nicht-KI-basierten Schnellidentifikationsalgorithmus unabhängig von hochinformative Initialdatensätzen funktioniert und somit komplexe, stark nichtlineare Probleme mit nicht-differenzierbaren Nebenbedingungen erfolgreich löst.

Jun Yang, Ziliang Wang, Shintaro YamasakiTue, 10 Ma🔬 physics

Design and optimisation of linear variable differential transformers and voice coil actuators using finite element analysis: a methodical approach to enhance sensor response and actuation force

Diese Studie stellt eine systematische, auf Finite-Elemente-Analysen basierende Optimierungsmethodik für die kombinierte Gestaltung von LVDT-Sensoren und Voice-Coil-Aktoren vor, um deren Leistungsfähigkeit und Linearität unter strengen geometrischen und thermischen Randbedingungen für hochpräzise Anwendungen wie Gravitationswellendetektoren zu maximieren.

Kumar Akhil Kukkadapu, Hans Van Haevermaet, Wim Beaumont, Nick van RemortelTue, 10 Ma🔬 physics

Arc and Chicane Bunch Compression Schemes for Hard and Soft X-Ray Free Electron Laser Facilities: A Comparison

Die Studie vergleicht neue Bunch-Kompressionskonzepte (Vollbogen- und Fünf-Dipol-Chicanen) mit dem Standard-Vier-Dipol-Chicanen und zeigt, dass erstere die Leistung von XFEL-Einrichtungen im weichen und harten Röntgenbereich deutlich verbessern, wobei die optimale Wahl vom jeweiligen FEL-Schema abhängt und Einrichtungen mit mehreren Strahlengängen beide Methoden gleichzeitig bereitstellen müssen.

Adam Dixon, Peter Williams, Sara Thorin, Andrzej Wolski, Alexander Brynes, Tessa Charles, Ian BaileyTue, 10 Ma🔬 physics

Manifold-Adapted Sparse RBF-SINDy: Unbiased Library Construction and Unsupervised Discovery of Dynamical States in Turbulent Wall Flows

Die Studie präsentiert eine manigfaltigkeitsangepasste, sparse RBF-SINDy-Methode, die durch eine geometrisch korrekte Bibliothekserstellung und eine Bogenlängen-basierte Neustichprobe aus reinen Wandmessungen die unsupervised Entdeckung der dynamischen Skelettzustände und Übergänge in turbulenten Wandströmungen ermöglicht.

Miguel Perez-Cuadrado, Giorgio Maria Cavallazzi, Alfredo PinelliTue, 10 Ma🔬 physics