⚡ Category

eess

3009 articles

⚡ ingénierie

Physics-Informed Neural Network for Stability Analysis of Embankments Supported by GESCs with Bending Deformation

Cette étude propose un nouveau cadre de réseau de neurones informés par la physique (PINN) qui intègre la déformation en flexion des colonnes de pierre enrobées de géosynthétiques (GESC) en tant que contrainte physique afin de réaliser une évaluation de la stabilité probabiliste hautement précise et rapide ainsi qu'une conception optimisée pour les remblais sur sols mous.

Xiaocong Cai, Ling Zhang, Bocheng Peng, Jingpeng Tan, Zijian Yang2026-09-15
⚡ ingénierie

Mechanical Frequency Combs via Three-Wave-Mixing Parametric Excitation: A Scalable Inertial-Sensing Modality

Cet article démontre une modalité de détection inertielle évolutive utilisant un peigne de fréquences mécanique auto-entretenu, généré par une excitation paramétrique par mélange à trois ondes dans un pont PZT sur silicium, ce qui permet de surmonter le compromis traditionnel entre le facteur de qualité Q et la bande passante des accéléromètres MEMS monomodes en permettant la détection d'accélération multicanale simultanée sur plusieurs lignes du peigne.

Zihuan Liu, Xingwei Gao, Yen-Chen Wang, Xiaoyu Niu, Ehsan Vatankhah, Meng Kang, Shivansh Madan, Yuqi Meng, Ruochen Lu, A (…)2026-09-15
⚡ ingénierie

Seismic Stability of Karst Sinkholes under high peak ground acceleration: a three dimensional numerical study in Barangay Dontogan, Baguio City, Philippines

Cette étude numérique tridimensionnelle évalue la stabilité sismique de 44 dolines validées dans le Barangay de Dontogan, à Baguio City, sous des accélérations maximales du sol élevées, révélant que tandis que les cavités peu profondes restent stables à 0,40 g, l'exigence de conception de 0,80 g déclenche une bifurcation vers des états d'effondrement et critiques pour les cavités ayant des rapports hauteur-diamètre de 1,00 ou moins, menant à la proposition d'une matrice de seuil de stabilité à quatre niveaux pour les évaluations de la sécurité des fondations.

Deryl Jhon Lucas2026-09-15
⚡ ingénierie

Physics-Guided Top-Oil Temperature Prediction for Operational Thermal-State Assessment of Oil-Immersed Power Transformers

Cet article propose TIR-MSTLA, un cadre guidé par la physique qui combine un modèle de bilan thermique de premier ordre avec un apprentissage résiduel adaptatif et des mécanismes d'attention multi-échelles pour améliorer significativement la précision des prédictions de température de l'huile de surface à court terme pour les transformateurs de puissance immergés dans l'huile sous diverses conditions de champ.

Chengjie Wang, Xiaozhou Fan, Bowen Liu, Yidi Liu, Bowen Xue2026-09-15
⚡ ingénierie

Mining production planning under mineral price uncertainty: A comparative valuation framework

Cette étude évalue la planification de la production de la mine à ciel ouvert de Pb-Zn d'Angoran sous l'incertitude des prix des minéraux en comparant trois méthodes d'évaluation — le NPV Scheduler, la simulation de Monte Carlo @Risk et un système de prise de décision basé sur la simulation — à travers cinq scénarios de production annuels, confirmant finalement que le taux de 1,2 Mt/an maximise la valeur actuelle nette quel que soit l'approche choisie.

Parviz Sohrabi, Mohammad Ataei, Hesam Dehghani, Zohreh Nabavi, Mitra Moghadamfar, Jyrki Savolainen2026-09-15
⚡ ingénierie

A seven-parameter optical fiber sensor based on surface plasmon resonance (SPR) for simultaneous detection of temperature, magnetic field, methane, relative humidity, voltage, hydrogen and hydrogen sulfide

Cet article présente un nouveau capteur à fibre optique à sept paramètres basé sur la résonance de plasmon de surface qui permet la détection simultanée de la température, du champ magnétique, du méthane, de l'humidité relative, de la tension, de l'hydrogène et du sulfure d'hydrogène avec une sensibilité élevée et un processus de fabrication simplifié, ce qui le rend très adapté aux applications complexes d'extraction de pétrole et de gaz, de surveillance environnementale et de fabrication industrielle.

Weiqiang Wang, Jingwei Lv, Famei Wang, Jianshe Li, Xili Lu, Jianxin Wang, Wei Liu, Zao Yi, Qiang Liu, Chao Liu2026-09-15
⚡ ingénierie

IoT-based Low-Cost Time-Domain Reflectometry for Granular Soils: Sand-Specific Moisture Calibration and Machine-Learning Sand Identification

Cette étude présente un cadre à bas coût, doté de l'Internet des objets (IoT), qui améliore significativement l'estimation de l'humidité du sol dans les sables grâce à un étalonnage spécifique et démontre la faisabilité d'une identification automatisée du type de sable par apprentissage automatique sur des données de capteurs diélectriques.

Golam Kibria, Md. Mahmud Sazzad, Ahsan Habib Pias, Ritika Rani Bhakta, Towhida Mostari, Shoumik Ahmed, Md. Rakib Hossen (…)2026-09-15
💻 informatique

Brain-like adaptive dendritic memristive networks

Cet article présente une architecture matérielle auto-organisatrice de type cérébral qui utilise des mécanismes électrochimiques pour permettre l'apprentissage et la mémoire in-materia grâce à la coévolution de la dynamique structurelle et de la connectivité fonctionnelle, réalisant ainsi une intelligence incarnée via des réseaux memristifs dendritiques adaptatifs.

Gianluca Milano, Fabio Michieletti, Davide Cipollini, Davide Pilati, Irdi Murataj, Giuseppe Leonetti, Gianfranco Durin (…)2026-09-15
⚡ ingénierie

UniCast: A Universal Model for Multi-Lead-Time and Modality-Specific Predictions

UniCast est un modèle universel de prévision météorologique par apprentissage profond qui résout le conflit temporel entre les mises à jour rapides des précipitations et la prévision de l'air libre à échéance longue en employant une stratégie semi-autorégressive avec des composantes spécialisées de type généraliste et spécialiste afin de fournir des prévisions précises, à échéances multiples et spécifiques à chaque modalité, tout en réduisant la charge de calcul.

Jiaqi Zheng, Qing Ling, Yerong Feng2026-09-15
⚡ ingénierie

Physics-guided Fully Convolutional Network using attenuation information for viscoacoustic velocity model prediction

Cette étude propose un réseau entièrement convolutif guidé par la physique qui incorpore l'information d'atténuation en tant qu'entrée auxiliaire afin d'améliorer significativement la précision et la robustesse de la reconstruction du modèle de vitesse viscoacoustique par rapport aux approches conventionnelles fondées sur les données, tout en démontrant également la sensibilité de la méthode à la précision des données d'atténuation.

Nelson Ricardo Coelho Flores Zuniga, Viatcheslav Ivanovich Priimenko2026-09-15