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⚡ ingeniería eléctrica

Digital Twin and Artificial Intelligence Enabled Industrial Internet of Things for Real-Time Predictive Control: A Simulation Benchmark Study

Este estudio demuestra que la integración de un modelo residual neuronal ligero en un controlador predictivo basado en gemelos digitales mejora significativamente la precisión de seguimiento y reduce el error en sistemas industriales no lineales con desajuste de modelo, manteniendo la viabilidad computacional para el despliegue en el borde en tiempo real a pesar de un aumento modesto en el tiempo de procesamiento.

Amirhossein Rezaeian2026-10-08
⚡ ingeniería eléctrica

Quantitative Image-Based Characterisation of Moisture-Induced Asphalt Stripping: Method Validation and Material Effects

Este estudio valida un marco de análisis de imágenes digitales mediante la segmentación de color CIELAB para cuantificar objetivamente el desprendimiento del asfalto inducido por la humedad, revelando que los sistemas de ligante, el envejecimiento, las propiedades de los agregados y la exposición al cloruro de sodio influyen significativamente en la pérdida de recubrimiento, al tiempo que confirma que la inmersión estática y el acondicionamiento con agua hirviendo producen resultados consistentes pero no intercambiables.

Yalcin Karakaya, Ayhan Yucel, Dilay Uncu2026-10-08
⚡ ingeniería eléctrica

Energy-Efficient and Classification-Aided Adaptive Channel Estimation for UAV-FSO Links via Mixture-of-Experts Approach

Este artículo propone un marco de Estimación de Canal Adaptativa Asistida por Clasificación (CA-ACE) para enlaces UAV-FSO que utiliza un enfoque de Mezcla de Expertos para seleccionar dinámicamente un único estimador eficiente en energía basado en la clasificación del canal en tiempo real, reduciendo así la complejidad computacional aproximadamente en un 98.9% y extendiendo la vida útil operativa de los UAV.

Yamuna Tumma, Mahesh Miriyala, Jayashree Pradhan, Vinod Kiran Kappala, Goutham Veerapu2026-10-08
⚡ ingeniería eléctrica

Macroscopic Porosity Optimization using Thermodynamic Topology Optimization

Este artículo propone un marco de optimización topológica basado en la densidad que modela la porosidad macroscópica utilizando la ley de Gibson-Ashby para determinar distribuciones óptimas de porosidad local para materiales isotrópicos, demostrando que tales estructuras porosas pueden superar a las sólidas en escenarios de carga múltiple a pesar de utilizar modelos de homogeneización isotrópica subóptimos.

Ján Pravda, Dustin R. Jantos, Philipp Junker2026-10-08
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Semantic D2D Gateway Firewalls for Multi-Tenant Chiplet NoC Resource Isolation

Este artículo propone un firewall de puerta de enlace D2D semántico para redes de chips (NoCs) de chiplets multi-inquilino que aísla eficazmente los recursos y restaura la latencia benigna mediante la aplicación de comprobaciones exhaustivas de políticas sobre la legalidad del par de matrices, la propiedad de la dirección, los estados de protocolo y las épocas de repetición, demostrando cero falsos positivos/negativos y una sobrecarga de hardware mínima.

Mei Chen, Shuai Wei, Wenbo Zhang, Wei Guo, Yuke Ma2026-10-07
⚡ ingeniería eléctrica

A tri-level optimization framework for the resilient design of water distribution networks under pipe failures

Este artículo propone un marco de optimización de tres niveles computacionalmente eficiente que combina relajaciones lineales con un algoritmo de generación de columnas y restricciones anidado para diseñar redes de distribución de agua resilientes capaces de mantener el suministro ante fallos de tuberías en el peor de los casos.

Aly-Joy Ulusoy, Ivan Stoianov2026-10-07
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Research on thermal error modeling of high-speed motorized spindles based on SC-ANFIS

Este estudio propone un modelo robusto de predicción de error térmico para husillos motorizados de alta velocidad bajo condiciones de velocidad múltiple mediante la combinación de agrupamiento fuzzy c-means y análisis de relación gris para seleccionar puntos óptimos sensibles a la temperatura con un sistema de inferencia neuro-difuso de agrupamiento sustractivo (SC-ANFIS), el cual demuestra una precisión y un rendimiento superiores en comparación con los métodos de modelado convencionales.

Yangjian Chen, Wei Li, Yiming Su, Bin Wu, Shaohua Wang, Ning Kang2026-10-07
⚡ ingeniería eléctrica

Generalized Conditional Intensity Measure and Multivariate Return Period Theories Considering Joint Occurrence of Horizontal and Vertical Ground Motions and Their Applications in Joint Selection of Three-Dimensional Ground Motions

Este artículo propone un marco de medida de intensidad condicional generalizada vectorial (VGCIM, por sus siglas en inglés) y teorías de periodos de retorno multivariantes basadas en Kendall para abordar la ocurrencia conjunta de movimientos del suelo horizontales y verticales, demostrando mediante un estudio de caso que estos métodos proporcionan un ajuste de periodos de retorno más preciso y una selección de movimientos del suelo más robusta en comparación con los enfoques existentes.

Xiaolei Wang, Zixu Zhao, Wei Jia, Weidong Yan, Dagang Lu2026-10-07
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Identity Verification from Human Scent using Learned Representations of Two-Dimensional Gas Chromatography–Mass Spectrometry Data

Este estudio demuestra la viabilidad de la verificación de la identidad del aroma humano mediante la transformación de datos brutos de cromatografía de gases-espectrometría de masas bidimensional en imágenes multicanal, logrando un AUROC del 92,8% con una representación multivista, al tiempo que destaca el potencial del método para escenarios no cooperativos a pesar de los desafíos en la generalización entre sesiones.

Jan Hlavsa, Radim Spetlik, Jana Čechová, Petra Pojmanová, Jiří Matas, Štěpán Urban2026-10-07