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Residual strength of corroded reinforced concrete beams: Experimental, analytical, numerical and machine learning approach

Este estudio evalúa la capacidad de flexión residual de vigas de concreto reforzado corroídas mediante un enfoque integrado y exhaustivo que combina pruebas experimentales, formulaciones analíticas modificadas, modelado numérico de elementos finitos y aprendizaje automático, demostrando finalmente que los algoritmos de Bosque Aleatorio ofrecen la herramienta de predicción más eficiente y precisa en comparación con los métodos tradicionales.

Suryansh Sharma, Harish Chandra Arora, Aman Chauhan, Aditya Sharma, Madhu Sharma2026-07-10
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A Physics-Informed Hypoplasticity–Machine Learning Framework for Offshore Foundation Design: Comparative Insights from the German North Sea and the Peruvian Pacific Coast

Este artículo propone una vía de transferencia tecnológica para adaptar un marco de hipoplasticidad informada por la física y aprendizaje automático, desarrollado originalmente para las condiciones de la eólica marina alemana, a la costa del Pacífico peruano mediante la identificación de componentes metodológicos directamente transferibles y el delineamiento de las recalibraciones locales necesarias para los datos del suelo, el acoplamiento sísmico y el cribado de licuación.

PAUL RICARDO PRUDENCIO GALVEZ2026-07-10
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Nanofluidic memristor with an ultra-low operating voltage

Este estudio introduce un memristor nanofluidico de Cu–PAF/CuSO₄–Cu que logra una conmutación de voltaje ultrabajo (sub-100 mV) y una emulación sináptica de bajo consumo energético mediante la optimización de pares electrodo-electrolito y el aprovechamiento de la adsorción iónica reversible dentro de nanocanales para superar las limitaciones de voltaje previas en la computación neuromórfica.

Yike Xiao, Yukun Bao, Tianyong Peng, Kangrui Li, Pingyuan Yan, Wei Huang, Chuanxiang Sheng, Qi Wang, Ye Feng Yu2026-07-10
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A Mesoscale Damage Mechanics Framework for Predicting Damage Initiation in Cross-Ply Composite Laminates under Low-Velocity Impact Using Artificial Neural Networks

Este estudio propone un marco híbrido que integra un modelo de elementos finitos de mecánica de daño a mesoescala con una Red Neuronal Artificial para predecir de manera precisa y eficiente la iniciación y evolución del daño en laminados compuestos de disposición cruzada sometidos a impacto de baja velocidad.

Subhabrata Koley, Pravin Kumar Gaurav, Prithwish Kumar Das2026-07-10
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Grid topology and the spatial cost of AI data-centre siting

Al comparar la red radial de Nueva Zelanda con el anillo mallado de Irlanda, este estudio demuestra que la topología de la red, en lugar de los precios de la electricidad a corto plazo, es el principal motor de los costes de ubicación de los centros de datos de IA, dado que los cuellos de botella físicos de la red crean disparidades de precios significativas que solo desaparecen cuando se eliminan las pérdidas de transmisión.

Xiuyue Deng, Stephen Poletti, Timothy Hazledine2026-07-10
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Experimental Study on Robotic Eddy Current Inspection of Aeroengine Turbine Blades

Este estudio desarrolla y valida un sistema automatizado de inspección robótica por corrientes de Foucault que cuenta con una configuración de sonda y una planificación de trayectoria optimizadas para detectar eficazmente defectos de falta de fusión subsuperficiales en álabes de turbina de motores aeroespaciales, mejorando así significativamente la eficiencia y la fiabilidad de la detección.

Kai Song, Wenyu Xie, Wenbo Zhou, Yuhua You, Junxian Liu, Rongbiao Wang2026-07-10
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Interpretable hybrid XGBoost-MH models for predicting crack coalescence stress from direct shear testing of rock-like specimens containing non-persistent joints

Este estudio desarrolla un modelo híbrido interpretable de XGBoost-Optimización de Mariposa, validado en 450 ensayos de corte directo e integrado en una interfaz gráfica de usuario intuitiva, para predecir con precisión el esfuerzo de coalescencia de grietas en macizos rocosos fracturados, identificando al mismo tiempo los principales impulsores mecánicos mediante el análisis SHAP.

Fariborz Matinpour, Shadman Mohammadi Bolbanabad, Vahab Sarfarazi, Mohammad Rezaei, Matin Eghdami, Mahdi Hasanipanah2026-07-10
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Robust Sparse Channel Estimator for RIS-Assisted Hybrid MIMO Millimeter Wave Communication Under Impulsive Noise

Este artículo propone un algoritmo de criterio de correntropía máxima sensible a la dispersión (SA-MCC) y robusto para la estimación de canales en sistemas mmWave MIMO híbridos asistidos por RIS, demostrando un rendimiento superior sobre los métodos convencionales en presencia de ruido impulsivo e imperfecciones de hardware.

Ankit Chouhan, Sandesh Jain, Rangeet Mitra, Pragya Swami, Somesh Kumar2026-07-10
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Engineering Safety Requirements for Maritime Autonomous Surface Systems: Hazard Scenarios, Control Loss, and Recovery in Degraded Operations

Este artículo presenta un enfoque de ingeniería de seguridad de sistemas basado en escenarios que analiza 80 escenarios de sistemas de superficie marítsimos autónomos documentados públicamente para desarrollar una taxonomía de peligros, un modelo de vía de pérdida de control y requisitos de seguridad específicos orientados a la recuperación, demostrando que la operación segura depende más de los modos degradados y los comportamientos de reserva definidos explícitamente que de los niveles de autonomía por sí solos.

Karim Hardy2026-07-10
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Fire Safety Engineering of Battery Energy Storage Systems: Barrier Degradation, Emergency Response Interfaces, and Community Exposure in Documented Failure Incidents

Este estudio analiza 80 incidentes de fallos documentados en sistemas de almacenamiento de energía mediante baterías (BESS) para proponer un marco integral de ingeniería de seguridad contra incendios que aborde la interacción entre la degradación de las barreras, las limitaciones de respuesta ante emergencias y la exposición de la comunidad, abogando finalmente por requisitos de diseño y seguridad operativa mejorados.

Karim Hardy2026-07-10