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⚡ ingeniería eléctrica

Synergistic Effect of CNT–TiC Photothermal Coating and Internal Radiation Reflector on the Thermal Performance of a Hemispherical Solar Greenhouse

Este estudio demuestra que la integración de un recubrimiento fototérmico duradero de CNT–TiC con un reflector de radiación interno mejora significativamente el rendimiento térmico de un invernadero solar hemisférico, alcanzando una temperatura máxima de 78,4 °C y una eficiencia térmica del 82,1 % al maximizar la ganancia de calor útil y minimizar las pérdidas térmicas.

Ranjith R, Jegan Babu P.J, R. V. Jeba Rajasekhar2026-09-24
⚡ ingeniería eléctrica

Clutter Suppression for GPS-Signal-Based Passive Radar

Este artículo propone y valida un método de supresión de clutter adaptativo en el dominio tiempo-frecuencia-escala utilizando la transformada wavelet y la descomposición de modo empírico para radar pasivo basado en GPS, demostrando que la reconstrucción wavelet mejora significativamente la detección de objetivos al aprovechar las diferencias de características en el dominio de la escala para mejorar las relaciones señal-interferencia y señal-ruido bajo condiciones de fuerte interferencia y ruido.

Hongwei Fu, Yingliang Ma, Bin Tian, Yu Luo, Tingting Fu, Hao Cha, Mingjie Lv2026-09-24
⚡ ingeniería eléctrica

Design and Implementation of a Cost-Effective Hybrid Solar Energy System with LDR-Based Dual-Axis Sun Tracking for Enhanced Power Generation

Este artículo presenta el diseño e implementación de un sistema de energía solar híbrido y rentable que utiliza un mecanismo de seguimiento de doble eje basado en LDR y una combinación de paneles monofaciales y bifaciales para maximizar la eficiencia de la generación de energía mediante la orientación solar en tiempo real y el monitoreo automatizado.

Vinoth Bresnav, Abilash Krishnan S, Mukesh Raja K, Narmatha A, Riswan Bari S2026-09-24
⚡ ingeniería eléctrica

Fault-Tolerant Control Strategy for Robot-Joint PMSM Drives Under Encoder Faults

Este artículo propone una estrategia de control tolerante a fallos para accionamientos de PMSM de articulación robótica que utiliza una inyección de alta frecuencia y un observador de modo deslizante fusionados para diagnosticar fallos del codificador, aislar la retroalimentación defectuosa y mantener la operación de bucle cerrado con un error de ángulo mínimo mediante la compensación de alineación en línea.

Chenxu Hu¹, Xuwei Shen¹, Xiangning Lu¹, Guo Ye¹, Lianchao Sheng¹2026-09-24
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AI-driven closed-loop control of lithium plating in batteries

El artículo presenta AI-LOMAC, un marco de bucle cerrado impulsado por IA que integra la espectroscopia de impedancia dinámica y modelos de lenguaje-visión para detectar el inicio del emplatamiento de litio con cinco minutos de antelación y mitigarlo autónomamente en tiempo real, mejorando así la seguridad, la vida útil de ciclo y la escalabilidad de las baterías en diversos formatos de celdas.

Zhong-Qun Tian, Hongyuan He, Si-Yuan Ma, Zheng Li, Wei-Wei Wang, Hong-Yang Yuan, Wan-Jie Zhang, Quan-Fang Wang, Yu-Fei C (…)2026-09-24
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How should machine-learning bias correction of satellite solar irradiance be built and validated? A methodological protocol from a tropical monsoon station network

Este artículo propone un protocolo metodológico de cuatro etapas para la corrección de sesgos mediante aprendizaje automático de la irradiancia solar satelital que revela cómo la validación cruzada estándar puede enmascarar el fallo de un modelo al generalizar entre estaciones, demostrando que los algoritmos flexibles a menudo memorizan características específicas de cada sitio en lugar de aprender relaciones atmosféricas transferibles en redes de monzones tropicales.

Eko Riyanto, Iwan Setiawan, Uky Yudatama2026-09-24
⚡ ingeniería eléctrica

Sensing-storage-computing Integration of Multiterminal ReS2 Neuromorphic Transistors with Sequence-dependent Responses for Dual-mode Authentication Systems

Este artículo presenta transistores neuromórficos de ReS2/PZT que integran capacidades de detección, almacenamiento y computación mediante la modulación sinérgica óptica y ferroeléctrica, permitiendo respuestas dependientes de la secuencia para un sistema de autenticación de modo dual que combina el bloqueo criptográfico y el reconocimiento facial.

Yaping Wu, Anqi Cheng, Mengyu Liu, Feiya Xu, Xuanli Zheng, Chunmiao Zhang, Yiyuan Yang, Xu Li, Zhiming Wu, Junyong Kang2026-09-24
⚡ ingeniería eléctrica

Spatial machine learning and explainable artificial intelligence predict urban road flood vulnerability in coastal West Africa

Este estudio demuestra que un flujo de trabajo de aprendizaje automático escalable que utiliza datos secundarios de acceso abierto e Inteligencia Artificial Explicable (XGBoost con SHAP) puede predecir con precisión la vulnerabilidad de las inundaciones en las carreteras urbanas en la costa de África Occidental mediante la identificación de umbrales microfísicos críticos —específicamente elevación, pendiente e impermeabilidad de la superficie— al tiempo que revela que la jerarquía administrativa de las carreteras y los índices macro de suelos tienen un impacto insignificante, ofreciendo así un modelo rentable para la planificación de infraestructuras resilientes al clima en regiones con limitación de datos.

Mohammed Tanko2026-09-24
⚡ ingeniería eléctrica

Galloping Response and Graded Early Warning of Ice Covered Transmission Lines under Combined Wind and Rain Excitation

Este estudio utiliza un modelo numérico de una línea de transmisión de 110 kV bajo excitación combinada de viento y lluvia para identificar los umbrales críticos de galope y proponer un sistema de alerta temprana cuantitativo de tres niveles basado en saltos de desplazamiento y parámetros de viento para mejorar la seguridad de la red.

Wansong Bai, Minghui Zhang, Feng Lv, Peng Zhang, Yahui Zhang, Xiangguang Kong, Jialin Ni, Dan Song2026-09-24
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Spectral-Embedded Operator Learning for Three-Phase Interfacial Flow: A Ternary Cahn-Hilliard-Navier-Stokes Benchmark

Este artículo introduce un referente de flujo interfacial de tres fases basado en un sistema ternario de Cahn-Hilliard-Navier-Stokes y demuestra que una arquitectura de aprendizaje de operadores con incrustación espectral que utiliza un diccionario de Chebyshev fijo supera significativamente a las variantes estándar y basadas en Fourier de DeepONet en la predicción de dinámicas multifásicas complejas.

Muhammad Abid, Arth Sojitra, Omer San2026-09-24