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⚡ ingeniería eléctrica

The price of guaranteed execution: automated market making versus bilateral peer-to-peer matching in a network-constrained local electricity market

Este artículo demuestra, mediante la cosimulación en un alimentador de baja tensión del mundo real, que los creadores de mercado automatizados (AMM) superan significativamente al emparejamiento bilateral entre pares (P2P) en los mercados locales de electricidad al ofrecer hasta un 27% más de bienestar para el prosumidor y reducir drásticamente la complejidad de la liquidación, particularmente cuando las restricciones de red limitan la disponibilidad de contrapartes.

Edison Ferney Enriquez-Ceballos, Ruben Dario Nieto-Londoño, Javier Revelo-Fuelagán2026-09-29
⚡ ingeniería eléctrica

Buckling optimization of variable stiffness cylindrical helicoidal composite laminates

Este estudio demuestra que, si bien los laminados compuestos helicoidales de rigidez variable desequilibrados sufren una reducción en las cargas de pandeo debido al acoplamiento compresión-cizalladura, una arquitectura equilibrada propuesta que utiliza trayectorias de fibra espejadas logra una mejora del 2,6–7,8% en el rendimiento del pandeo respecto a sus contrapartes de rigidez constante, observándose los mayores beneficios en paneles cilíndricos de radio más pequeño.

Iaroslav Uliushin, Zhefeng Yu2026-09-29
⚡ ingeniería eléctrica

Robust Optimal Tracking Control of a Nonlinear Underactuated 3-DOF Mechanical Crane under Payload-Mass Uncertainty Using an Effective-Input Transformation

Este artículo propone un marco de control óptimo robusto para una grúa mecánica subactuada no lineal de 3 grados de libertad que utiliza una transformación de entrada efectiva para manejar la incertidumbre de la masa de la carga, asegurando el seguimiento de trayectoria estable y el rendimiento anti-oscilación a través de diversas condiciones de carga sin linealizar la dinámica del sistema.

Rehan Ali Rahimon, Irfan Ali, Abdul Qadir2026-09-29
⚡ ingeniería eléctrica

The Architectural Inflection Point: When Reversible Microarchitecture Overtakes Adiabatic Device Efficiency

El artículo identifica un "Punto de Inflexión Arquitectónica" donde la energía disipada por la destrucción de información irreversible en la microarquitectura de un procesador excede los límites de disipación incluso de los dispositivos adiabáticos más eficientes, demostrando que alcanzar el límite termodinámico requiere combinar una microarquitectura reversible con memoria adiabática en lugar de depender únicamente de las mejoras en los dispositivos.

Byron Gregg, Christof Teuscher2026-09-29
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Frequency-domain-based Bayesian-optimized 1-D CNN feature learning for integrated bearing fault diagnosis and remaining useful life prediction

Este estudio propone un marco unificado que aprovecha la optimización bayesiana para ajustar una CNN de 1 dimensión en el dominio de la frecuencia para la extracción de características profundas, las cuales son utilizadas para el diagnóstico de fallos de rodamientos de alta precisión y la predicción robusta de la vida útil remanente a través de múltiples conjuntos de datos de la NASA IMS.

Md Hedayetul Islam Chy, Charles Lowe, Sujatha Alla, Hicham Chaoui, Abdullah Al Mamun2026-09-29
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Technoeconomic Framework for Evaluating Desalination and Brine Management Pathways across the United States

Este estudio presenta un marco tecnoeconómico geoespacial para los Estados Unidos que identifica la descarga oceánica como la estrategia de gestión de salmuera más rentable para la desalinización de agua de mar costera, al tiempo que demuestra que el vertido cero de líquidos se vuelve económicamente viable para el agua producida de alta salinidad debido al potencial de recuperación de sal, mientras que sigue siendo poco competitivo para el agua subterránea salobre de baja salinidad.

Akanksha Menon, Walter Parker, Jordan Kocher2026-09-29
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Operational, Grid-Wise Flood Risk Monitoring via Machine Learning and GIS Integration: Bharatpur, Nepal

Este artículo presenta un sistema de monitoreo de riesgo de inundaciones por cuadrícula para Bharatpur, Nepal, el cual integra datos de terreno GIS con entradas hidrometeorológicas mediante un clasificador XGBoost optimizado para lograr una precisión del 96,9%, mientras aborda rigurosamente la integridad del flujo de datos y entrega resultados a través de un tablero interactivo basado en la web.

Abiral Gautam, Prashant Aryal, Safal Paudel, Lilaj Paudel, Bharat Sharma2026-09-29
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Human Activity Recognition of Figure Skating Jumps Using Abdominal Electromyography and Accelerometry

Este estudio presenta un marco de trabajo ligero y multimodal de Reconocimiento de Actividad Humana que combina sEMG abdominal y acelerometría con un modelo de Gradient Boosting para lograr una precisión de vanguardia (98,81 %) en la clasificación de seis tipos de saltos en patinaje artístico, superando eficazmente las limitaciones de los enfoques basados en visión por computadora.

Pavla Nikelova, Vilem Hlavsa, Radek Martinek, Rene Jaros2026-09-29
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Cableless Power Transmission System: Problems and Prospects

Este artículo presenta un marco unificado para la transmisión de energía sin cables que integra diversos mecanismos (inductivos, resonantes, capacitivos, de microondas y láser) en una arquitectura generalizada de tres capas, cuantifica su rendimiento y costos mediante modelado analítico y simulaciones, y clasifica sus desafíos para proponer una hoja de ruta escalonada para el desarrollo futuro.

Mohammad Ali2026-09-29
⚡ ingeniería eléctrica

Analysis of Sewage Treatment Plant’s Data to evaluate Quality of Effluent using Experimental Results and Prediction based on Artificial Intelligence Models (Case Study: Tehran Wastewater Treatment Plant)

Este estudio evalúa el desempeño de los modelos de Redes Neuronales Artificiales (ANN), Lógica Difusa (FL) y Sistema de Inferencia Neuro-Difuso Adaptativo (ANFIS), mejorados mediante el Análisis de Componentes Principales (PCA), para predecir la calidad del efluente en la planta de tratamiento de aguas residuales de Teherán, demostrando finalmente que el modelo ANFIS ofrece la mayor precisión para pronosticar la eficiencia de eliminación de contaminantes.

Haniyeh Malek, Majid Ehteshami2026-09-29