764 artículos
Este artículo presenta un marco de gemelo digital basado en LSTM temporal que optimiza el diseño de vehículos eléctricos para la eficiencia energética, la estabilidad, el confort y la manufacturabilidad a través de diversos escenarios de conducción, logrando una reducción promedio de energía del 14,41% en comparación con los métodos tradicionales.
Este estudio emplea un Método de Cuadratura Armónica extendido con continuación de longitud de arco para analizar la dinámica no lineal de un sistema de rotor flexible controlado por PD, revelando que la ganancia proporcional induce una no linealidad de ablandamiento y caos, mientras que la ganancia derivativa proporciona un amortiguamiento efectivo para restaurar la estabilidad, ofreciendo así un marco robusto para el diseño de maquinaria rotativa controlada electromagnéticamente.
Este estudio utiliza el Análisis de Correspondencia de Conglomerados en datos plurianuales de FARS para identificar factores clave que contribuyen a los accidentes fatales de autobuses de tránsito, tales como conflictos en intersecciones y controles de tráfico inadecuados, y propone recomendaciones de políticas específicas para mejorar la infraestructura y la seguridad.
Este artículo presenta la implementación y optimización experimental de un sistema de fabricación aditiva asistido por brazo robótico y libre de tanque que utiliza levitación acústica para la deposición sin contacto y multidireccional de resina fotocurable, demostrando su potencial para superar las limitaciones de la impresión 3D convencional mediante la caracterización del proceso y la optimización de parámetros basada en Taguchi.
Este estudio utiliza un Sistema de Soporte de Decisiones Multicriterio basado en SIG que integra el análisis de redes, TOPSIS y la autocorrelación espacial para revelar injusticias espaciales significativas en la accesibilidad sanitaria de Mashhad, demostrando que la proximidad por sí sola es insuficiente y que la dinámica urbana impulsada por la peregrinación crea una división marcada entre los puntos calientes centrales y los puntos fríos periféricos.
Este estudio propone un novedoso controlador de regulación de rampas basado en Aprendizaje por Refuerzo Profundo tipo Rainbow que supera a los modelos base existentes en la gestión de cuellos de botella compuestos de puente y rampa bajo condiciones de conducción humana, al tiempo que identifica un umbral específico de penetración de Vehículos Automatizados más allá del cual el control centralizado se vuelve innecesario debido a las capacidades de autorregulación del tráfico mixto.
Este artículo presenta un modelo de elementos finitos integrado y validado que combina la fabricación aditiva por arco de alambre con el endurecimiento por deformación para analizar la relación entre el volumen de material depositado y los campos de temperatura, demostrando cómo la optimización geométrica y el control adaptativo del tiempo de espera entre capas pueden reducir las temperaturas pico y los tiempos de construcción, minimizando al mismo tiempo los defectos en la producción de componentes a gran escala.
Este artículo, que originalmente investigó el efecto del aporte térmico de soldadura en los esfuerzos residuales en la interfaz corrugada de paneles compuestos de aluminio/acero, ha sido retirado por los autores debido a la falta de consentimiento total de todos los coautores y no debe ser citado.
Este estudio propone un método de segmentación de tejados simple y robusto para nubes de puntos LiDAR que utiliza características de cambio de elevación y el algoritmo de Partición Alrededor de Medoides para lograr una alta precisión (95.9% de completitud y 98.1% de corrección) al tiempo que identifica eficazmente bordes y esquinas para la reconstrucción 3D.
Este artículo propone un método de reducción de escala para el pronóstico de precipitaciones basado en una Red de Difusión de Correlación (Diffusion-U-Net) que integra mecanismos de atención dual canal-espacial para convertir eficazmente los resultados del modelo Fuxi de baja resolución en datos de alta resolución, superando a los enfoques tradicionales y de aprendizaje profundo en la restauración de detalles de precipitación a escala fina.