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⚡ ingeniería eléctrica

Overcoming Material Trade-Offs in MEMS Transducers via Lateral Ferroelectric–Piezoelectric Thin-film Integration

Este artículo presenta una novedosa arquitectura de transductor MEMS que supera las compensaciones inherentes de los materiales mediante la integración lateral de PZT de alto rendimiento para la actuación y AlN de baja pérdida para la detección dentro de un único resonador, lo que resulta en un aumento de diez veces el voltaje de salida eléctrica y una mejora significativa del factor de mérito a través de un amplio rango de frecuencias.

Gayathri Pillai, Linet Thomas, Praveen Kumar2026-10-15
⚡ ingeniería eléctrica

Vehicle motion matters for modelling the near-field dispersion of tailpipe emissions

Este estudio demuestra que el uso de una malla dinámica para simular el movimiento real del vehículo mejora significativamente la precisión del modelado de la dispersión de las emisiones de la salida del escape en el campo cercano en comparación con los métodos convencionales de malla estática, particularmente a altas velocidades donde los modelos estáticos no logran capturar la dinámica crítica del flujo de aire y sobreestiman la longitud de la pluma.

Yu Zhang, Junqi Chen, Bo Si, Chenfang Wang, Chunmei Wang, Yuhan Huang2026-10-15
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Experimental Statistical and Explainable Machine Learning Prediction of Surface Roughness in Cryogenically Pre-Cooled Machining of Inconel 718

Este estudio presenta un marco de aprendizaje automático experimental-estadístico-explicable que utiliza el preenfriamiento criogénico para predecir la rugosidad superficial de Inconel 718, demostrando que un modelo XGBoost supera a la Metodología de Superficie de Respuesta tradicional al lograr una mayor precisión (R² = 0,9922) y proporcionar información interpretable sobre la influencia dominante de la velocidad del husillo y la velocidad de avance.

C S Sumesh2026-10-15
⚡ ingeniería eléctrica

Making the most from abrupt and sparse data: Data-driven interpolation from sporadic sensors of contaminant concentration with extreme spatial gradients in saturated porous media

Este estudio presenta un marco de codificador-decodificador basado en datos que reconstruye con éxito campos de concentración de contaminantes completos y de alto gradiente en medios porosos saturados a partir de datos de sensores dispersos mediante el aprendizaje de dependencias estadísticas del transporte simulado, superando significativamente a los métodos de interpolación clásicos como el Kriging al capturar patrones de migración subsuperficial abruptos y canalizados.

Alon Feldman, Shai Kendler, Yaniv Edery, Barak Fishbain2026-10-15
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Investigation of the Performance of Machine Learning Algorithms of Casson-Micropolar Nano Particles Around a Cylindrical Shape: ANN and PINN

Este estudio investiga el desempeño de las Redes Neuronales Artificiales (ANN) y las Redes Neuronales Informadas por la Física (PINN) en la resolución del modelo matemático no lineal del flujo de un fluido de Micropolar-Casson alrededor de un cilindro poroso con diversos efectos térmicos y químicos, demostrando que estos enfoques de aprendizaje automático producen resultados precisos, estables y convergentes comparables al método numérico convencional BVP4c.

Safeer Muhammad, Masood Khan, Syed Modassir Hussain2026-10-15
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Physics-Informed Multimodal Learning for Wheel-Force Prediction and Grip Utilization Optimization Using Image Detection and Chassis Sensors in Electric Vehicles

Este artículo propone un marco de aprendizaje multimodal ligero e informado por la física que fusiona imágenes de la superficie de la carretera con datos de sensores del chasis para predecir con precisión las fuerzas de los neumáticos por rueda y optimizar la utilización del agarre en vehículos eléctricos, reduciendo significativamente los errores de estimación y las tasas de violación de fricción en comparación con los métodos convencionales, al tiempo que garantiza la capacidad de despliegue en tiempo real.

Timileyin Akande2026-10-15
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Distributed Generalized Predictive Control with hierarchical structure based on an adaptive mechanism layer

Este artículo propone un novedoso marco de control predictivo basado en modelo distribuido y jerárquico que integra un esquema de control predictivo generalizado distribuido con un mecanismo adaptativo de teoría de juegos dinámicos no cooperativos para seleccionar dinámicamente estrategias de control óptimas para subsistemas acoplados, mejorando así el rendimiento, la robustez y la adaptabilidad bajo condiciones operativas variables, tal como se demuestra en un sistema de referencia de cuatro tanques.

Mohsen Erfani Hajipour, Heydar Toossian Shandiz2026-10-15
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A large open multi-source soil compaction corpus and pretrained tabular estimators from index properties

Este artículo presenta un corpus grande, abierto y de fuentes múltiples de 4.878 pruebas de compactación de suelos y demuestra que los modelos tabulares preentrenados pueden predecir con precisión la densidad seca máxima y el contenido de humedad óptimo a partir de propiedades de índice, estableciendo un nuevo referente para la investigación en aprendizaje automático geotécnico.

Sompote Youwai, Chana Phutthananon, Warat Kongkitkul2026-10-15
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Low-tech fabrication and mechanical characterization of engineered bamboo beams from Nepalese species.

Este estudio demuestra que los métodos de fabricación manuales de baja tecnología utilizando *Bambusa nutans* subsp. *cupulata* y adhesivo PVA pueden producir vigas de bambú de ingeniería con propiedades mecánicas comparables a la madera convencional, proporcionando una solución escalable para las PYMES y datos esenciales para el nuevo manual de diseño de bambú de Nepal.

Rabin Chaulagain, Prem Nath Maskey2026-10-15
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Waveform Identity and Reproducible Source-Grouped Evaluation of Seismic Phase Pickers

Este artículo presenta una metodología de evaluación ejecutable que asegura comparaciones reproducibles y trazables de los selectores de fases sísmicas mediante el vínculo riguroso de las identidades de las formas de onda, las divisiones de datos agrupadas por fuente y la procedencia del modelo, demostrando que si bien un enfoque de apilamiento temporal mejora la detección de llegadas de compresión, la contribución principal del estudio radica en establecer un marco verificable de linaje de datos y evaluación en lugar de introducir un algoritmo novedoso.

Rahmat Catur Wibowo¹, Razki Alfatah Khairu Mahli, Karyanto Karyanto, Hendra Amijaya, Aristoteles Aristoteles, Maman Herm (…)2026-10-15