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Nanoparticle-Enhanced Polymeric Fluid for Sand Control in Unconsolidated Petroleum Wells

Este estudio demuestra que la incorporación de nanopartículas de SiO₂ en un fluido polimérico basado en furano mejora significativamente la resistencia a la compresión no confinada y la estabilidad térmica de la consolidación química de arena en pozos petroleros no consolidados, preservando al mismo tiempo la permeabilidad del yacimiento, lo que ofrece una alternativa robusta y rentable a los métodos convencionales de control mecánico de arena.

Amir Mirzaei, Ehsan Khamehchi, Mahmoud Akbari, Hooman Banashooshtari2026-07-06
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Structural Performance and Seismic Damage Modeling of Aluminum Alloy Tube–Concrete Composite Columns

Este estudio investiga el comportamiento axial y sísmico de columnas largas de tubo de aleación de aluminio y concreto mediante análisis de elementos finitos validados y simulaciones de carga cíclica, revelando distintos mecanismos de falla para diferentes secciones transversales y proponiendo un modelo de daño mejorado por aprendizaje automático que supera el enfoque convencional de Park–Ang para una evaluación sísmica precisa.

Suizi Jia, Wei Ding, Shilin Wei, Qitong Ren, Xiwei Xu2026-07-06
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Fast Prediction of Aero-Thermal Performance During Hypersonic Vehicle Design

HipeX es una herramienta de análisis aerotermodinámico rápida y ligera que utiliza métodos de inclinación de superficie local y modelos de capa límite mezclados para predecir de manera confiable los coeficientes aerodinámicos y los flujos de calor superficial para el diseño de vehículos hipersónicos, según lo validado con datos de CFD para la configuración HEXAFLY-INT.

Vinícius Hagemeyer Chiumento, Pedro Paulo Batista de Araújo, Fábio Henrique Eugênio Ribeiro, Angelo Passaro, Lucas Galem (…)2026-07-06
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Groundwater Forecasting Under Missing Data Uncertainty: A Multi-Horizon Assessment Using Hyperbolic Deep Learning

Este estudio propone un marco integrado de pronóstico de aguas subterráneas de múltiples horizontes que combina la reconstrucción óptima de datos faltantes con el aprendizaje profundo hiperbólico para abordar eficazmente las brechas de observación y reducir la acumulación de errores en las predicciones a largo plazo, demostrando una estabilidad y precisión superiores en comparación con las arquitecturas convencionales de aprendizaje profundo.

Kübra Küllahcı, Kürşat Şekerci2026-07-04
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Optimization and Construction of the Thickness and Strength of the Sealing Wall in the Connecting Roadway

Este estudio utiliza simulaciones numéricas de FLAC3D para determinar que un muro de sellado de 1.0 m de espesor y resistencia C25 ofrece el equilibrio óptimo entre el control del desplazamiento y la gestión de la deformación para vías de conexión de enterramiento superficial bajo presión minera intensiva, lo que conduce al desarrollo y la aplicación de una tecnología de construcción de encofrado flexible rápida y montada sobre vehículos.

Dong Zhang, Yang Dong, Xia Wang, Siyu Gong, Dehai Lin, Jinzhu Huang, Rui Wu2026-07-03
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Research on Optimization Method of Green Wave Coordinated Signal Considering Carbon Emission Reduction

Este estudio propone un método de optimización de la señalización de onda verde basado en una plataforma de simulación local VISSIM-MOVES y un modelo colaborativo de parámetros múltiples para minimizar simultáneamente las emisiones de carbono y mejorar la eficiencia del tráfico arterial, demostrando reducciones significativas en el retraso de los vehículos, las paradas y las emisiones totales.

Han Bai, Xiaolong Shi, Liang Zhao, Tianzheng Wei, Jian Lu, Xiuguang Wang2026-07-03
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Enhancing the Spatial Resolution of Dose Measurements Using a Super-Resolution Geometry-Informed Neural Network

Este artículo presenta un marco de superresolución guiado por DICOM RT-Plan que aprovecha un modelo UNet++ aumentado con momentos de apertura geométrica para reconstruir distribuciones de dosis de alta resolución de 1 mm³ a partir de mediciones de fantoma gruesas de 1 cm³, permitiendo así una verificación de radioterapia precisa sin requerir hardware más denso o simulaciones computacionalmente costosas.

Kamila Kalecińska, Bartłomiej Rachwał, Jakub Hajduga, Jan Kapusta, Daria Kokot, Joanna Dudała, Tomasz Fiutowski, Damian (…)2026-07-03
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Transistors to transmons: large-scale cryogenic CMOS control of superconducting qubits

Este artículo demuestra una arquitectura de control cuántico híbrida y escalable que integra ASICs CMOS criogénicos para el control de flujo de dos cúbits con electrónica a temperatura ambiente para operaciones de un solo cúbit, logrando un rendimiento de puerta de alta fidelidad en un procesador de 156 cúbits al tiempo que reduce significativamente la huella del sistema y supera las limitaciones de cableado para la computación cuántica superconductora a gran escala.

Devin Underwood2026-07-03
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(FEM-ML) Hybrid models to predict the lateral pile cap displacement under quasi-static load

Este estudio propone un nuevo marco híbrido que combina el Modelado de Elementos Finitos (FEM) y la Inteligencia Artificial, utilizando específicamente un Regresor de Potenciación de Gradiente optimizado mediante Optimización por Enjambre de Partículas y una Regresión Polinómica Evolutiva, para predecir con precisión el desplazamiento lateral de pilotes individuales y agrupados bajo cargas cuasiestáticas, superando así las limitaciones de los métodos tradicionales para capturar las complejas interacciones no lineales entre el suelo y la estructura.

Yossef E. Teleb, Mahmoud S. Hammad, Ahmed M. Ebid, Abdel Salaam Ahmed Mokhtar, Mohamed Gamaleldeen Elsayem2026-07-03