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Experimental Error Modeling and Post-Processing Correction of NanoVNA Measurements Using Low-Cost Calibration Standards

Cet article présente et valide un cadre logiciel qui améliore la précision de mesure des instruments NanoVNA à bas coût en appliquant un modèle d'erreur dépendant de la fréquence, dérivé de données d'étalonnage standard, afin de corriger les erreurs systématiques et aléatoires résiduelles sans nécessiter de modifications matérielles ou de kits d'étalonnage coûteux.

Telmo Miguel-Medina2026-09-23
⚡ ingénierie

Wireless Networks with Large Intelligent Surfaces: Partial CSI Reconstruction through SNR-Aware Deep Learning

Cet article propose un cadre d'apprentissage profond sensible au rapport signal sur bruit (SNR) utilisant un réseau de neurones convolutifs résiduels pour reconstruire l'état de l'information de canal à haute dimension à partir de mesures bruitées limitées dans les réseaux 6G assistés par surfaces intelligentes de grande taille, réduisant efficacement la surcharge de pilotes et la complexité computationnelle tout en maintenant des performances comparables aux systèmes à CSI complet idéal.

Pinakshi De, Biswaraj Sen, Sourav Dhar, Saumya Das2026-09-22
⚡ ingénierie

Imaging Performance of a Stationary Tomography Baggage Scanner with Downward π-Angle Sparsity

Cette étude démontre qu'un scanner de bagages stationnaire utilisant une configuration d'angle π descendant non uniforme combinée à une reconstruction basée sur le sensing compressif surpasse de manière significative les méthodes conventionnelles en imagerie à vues éparses, atteignant une qualité d'image supérieure grâce à un échantillonnage géométrique optimisé.

Hyesun Yang, Jiyong Shim, Duhee Jeon, Hyosung Cho2026-09-22
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Smart Transformer Digital Twin for Real-Time Condition Monitoring, Loss Analysis, and Ai-Assisted Predictive Maintenance

Cet article présente un cadre de Jumeau Numérique piloté par l'IA utilisant des capteurs IoT et un classificateur Random Forest léger pour permettre la surveillance de l'état en temps réel, l'analyse des pertes et la maintenance prédictive des transformateurs de puissance, atteignant une précision de diagnostic de 93 % et une efficacité de 95 % grâce à une évaluation continue de la santé et une simulation virtuelle de pannes.

Rohit Sunil Jadhav, Bhagyashree Anjali Sadashiv Loni, Nikita P. Mali, Shubham Shahaji Jadhav, Pradip Bibhishan Vyavahare2026-09-22
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A Whole-Process Cascading Bayesian Network for Safety Risk Assessment of Post- Earthquake Collapsed-Building Rescue Operations

Cette étude propose un réseau bayésien en cascade à processus complet (WPC-BN) qui intègre un espace de preuves unifié de 85 indicateurs avec une inférence statique spécifique à chaque étape et des chaînes de Markov en temps continu afin de permettre une évaluation des risques de sécurité dynamique, sensible à la durée et une mise à jour des priorités en temps réel tout au long des opérations de sauvetage dans les bâtiments effondrés après un séisme.

Tianyu Hu, Defeng Xu, Yuan Li, Feifei Sun, Songhang He, Zhipeng Shao2026-09-22
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Multi-Time-Scale Coordinated Planning of Distribution Networks with High Penetration of Distributed Renewable Energy Considering Active–Reactive Power Coupled Flexibility and Voltage Risk

Cet article propose une méthode de planification coordonnée à échelles de temps multiples pour les réseaux de distribution actifs qui intègre la flexibilité couplée de la puissance active et réactive ainsi que le contrôle du risque de tension afin d'améliorer significativement l'intégration des énergies renouvelables, de réduire le délestage et de diminuer les coûts annuels totaux malgré l'augmentation des investissements.

Liang Luo, Rui Min, Xinchun Yang, Ji Chen, Yong Zhang, Ziying Zhang2026-09-22
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Level–shape decomposition delivers accurate multihorizon temperature-field forecasts across the warming Lanzhou–Xining urban agglomeration

L'article présente RegimeTransfer-DCSF, un nouveau cadre d'apprentissage profond qui décompose les prévisions de température en niveaux régionaux et en formes spatiales afin d'obtenir des prédictions multi-horizons hautement précises à travers l'agglomération urbaine de Lanzhou–Xining en cours de réchauffement, surpassant de manière significative les références existantes, particulièrement lors des transitions d'état thermique.

Xiao Wang, Ailin He, Donghui Zhang2026-09-22
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Optimization of Mechanical and Tribological Performance of Powder Metallurgy Processed Cobalt Chromium Reinforced Bronze Hybrid Composites Using the Taguchi Technique

Cette étude démontre que les composites de bronze traités par métallurgie des poudres et renforcés par une composition hybride de 2,5 % de Co et 2,5 % de Cr, optimisée via la technique de Taguchi, atteignent une résistance mécanique et une résistance à l'usure supérieures grâce à une densification et des mécanismes de renforcement améliorés.

R Sreenivasa, S S Kallesh, Ramesh B T, Shridhar S Mendhe2026-09-22
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Wind Turbine Performance Enhancement by Geometrically Bio-Inspired Blade Design Based on Flying Seeds

Cette étude présente une conception de petite éolienne verticale bio-inspirée, modélisée d'après les graines volantes brésiliennes, qui a démontré une efficacité de génération d'énergie jusqu'à 100 % supérieure aux géométries conventionnelles dans les courants d'air urbains à faible vitesse.

Claudia V. Campos Rubio, Frederico de Castro Magalhães, Paulo Eustáquio de Faria, Aldo R. Ometto, Mário Gonzalez Pereira (…)2026-09-22
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Load Frequency Control of a Three-Area Power System using Lion Optimization Algorithm with FOPID Controller

Cet article propose un contrôleur PID d'ordre fractionnaire réglé par l'algorithme d'optimisation Lion pour un système de puissance à trois zones, démontrant une régulation de la fréquence de charge supérieure, un dépassement réduit et une robustesse accrue par rapport aux contrôleurs conventionnels et aux autres techniques d'optimisation.

P. Muthukrishnan, Prakash Ayyappan Beemarajan, Muthukumar R, Arunkumar R, Ragul S, Reuben B2026-09-22