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Maximizing Task Endurance through Muscle Fatigue Minimization with Consideration of Muscle Fatigability and Task Contribution: an in-Silico FES Study of Handcycling

Cette étude in silico démontre que la maximisation de l'endurance lors d'une tâche de cyclisme à la main via la stimulation électrique fonctionnelle est mieux réalisée en optimisant des fonctions de coût qui ciblent des variables spécifiques et incorporent la fatigabilité musculaire personnalisée ainsi que la criticité mécanique, plutôt qu'en se fiant uniquement aux archétypes normatifs standards.

Kevin Co, Pierre Puchaud, Florent Moissenet, Mickaël Begon2026-09-08
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Traffic-Induced Energy Variability of Long-Haul Truck Powertrains Using Vehicle–Traffic Co-Simulation

Ce document présente une méthodologie de co-simulation véhicule-trafic en deux étapes qui quantifie comment les conditions de trafic variant dans l'espace et dans le temps sur un corridor américain de 255 miles augmentent significativement l'intensité énergétique et réduisent l'efficacité du fret pour les camions électriques de longue distance, tout en boostant simultanément la récupération d'énergie régénérative.

Abhilasha Saroj, Anye Zhou, Guanhao Xu, Safi Ebeid, Vivek Sujan, Michael O. Rodgers, Oriana Calderón, Chieh (Ross) Wang2026-09-08
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Bayesian-Optimized VMD and Attention-Based CNN- BiLSTM for Early Gearbox Fault Diagnosis

Cette étude propose un cadre robuste de diagnostic de pannes de réducteur qui intègre une décomposition en modes variationnels optimisée par l'approche bayésienne pour la séparation adaptative du bruit avec un modèle CNN-BiLSTM basé sur l'attention pour une extraction de caractéristiques améliorée, atteignant une précision de 90 % dans la détection de pannes naissantes à travers des conditions de fonctionnement variables.

Hongfei Yao, Yufei Kang, Jian Ma, Dian Liu, Hao LI2026-09-08
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Adaptive Threshold Optimization for Energy Detection-Based Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks Using Swarm Intelligence

Cette étude démontre que l'optimisation de seuil adaptatif basée sur l'intelligence en essaim, comparant spécifiquement les algorithmes d'essaim d'abeilles artificielles et de lucioles, améliore significativement les performances de détection de spectre dans les réseaux radio cognitifs en augmentant les probabilités de détection et en équilibrant les taux de fausses alarmes par rapport à la détection d'énergie à seuil fixe conventionnelle.

Syeda Sundus Zehra, Syed Muhammad Nabeel Mustafa, Muhammad Aamir2026-09-08
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A Hybrid Ensemble Learning Framework for Permeability Prediction Using Integrated Petrophysical Logs, Core Measurements, and Drill Stem Test Data

Cette étude présente un cadre d'apprentissage d'ensemble hybride qui intègre les diagraphies de pétrophysique, les mesures de carottes et les données de tests de formation (Drill Stem Test) pour prédire avec précision la perméabilité dans des réservoirs hétérogènes en formulant la tâche comme un problème de classification et de régression, démontrant ainsi une performance et une interprétabilité supérieures par rapport aux modèles d'apprentissage automatique autonomes.

Pardis Ebrahimi¹, Ali Safaei², Atefeh Hassan-Zadeh, Alireza Salamat³2026-09-08
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A Heptafurcated Optical-Fiber Bundle for Simultaneous Distance, Tilt Magnitude and Tilt-Axis Sensing

Cet article présente un nouveau capteur à fibre optique heptafurqué capable de mesurer simultanément la distance de la cible, l'amplitude de l'inclinaison et l'azimut de l'axe d'inclinaison grâce à un algorithme de reconstruction à six mesures, offrant une grande précision et une solution compacte et peu coûteuse pour la métrologie industrielle sans contact.

G. Zubia, J. Zubia, G. Aldabaldetreku, J. Amorebieta, O. Arrizabalaga, G. Durana2026-09-08
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Spatial characteristic of temperature distribution and material flow behaviors during bobbin tool friction stir welding: a computational fluid dynamics study

Cette étude établit un modèle de mécanique des fluides computationnelle thermo-mécanique entièrement couplé pour démontrer qu'un modèle de pression de contact à pic frontal prédit le plus précisément la distribution asymétrique de la température et les comportements complexes d'écoulement de matière dans le soudage par friction malaxage avec outil bobbin, révélant que les zones de haute pression situées en amont de l'outil entraînent la matière chaude du côté d'avance vers le côté de recul.

Honghua Han, Xu Yan, Yanhua Zhao, Suhong Zhang, Qingyu Shi, Chengle Yang, Yunfei Hao, Gaoqiang Chen2026-09-08
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Online Power-Transformer Hot-Spot Estimation via Spectrum-Aware Physics-Data Hybrid Learning

Cette étude propose un cadre hybride physique-données explicable qui intègre une modélisation thermique sensible au spectre avec un apprentissage des résidus par copule C-vine conditionnelle afin de parvenir à une estimation en ligne, probabiliste et de haute précision, des températures de point chaud et des risques de surchauffe des transformateurs de puissance sous des conditions de charge harmoniques et dynamiques complexes.

Shichao Cao2026-09-08
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Study on Bonding Performance of Double-Layer CFRP-Steel Interface under Salt Erosion and Freeze-Thaw Environments

Cette étude emploie un modèle d'éléments finis entièrement couplé dans COMSOL Multiphysics pour démontrer qu'un système de renforcement à double couche CFRP-acier améliore significativement la durabilité interfaciale et la rétention de la capacité de charge sous des conditions combinées d'érosion saline et de cycles gel-dégel, tout en identifiant les paramètres de conception optimaux tels qu'une longueur de liaison de 200–250 mm et une épaisseur d'adhésif de 2,0 mm.

Ren Xiang, Kong Mingqi, Zhang Pengwei, Xiaozhen Xing, Yamin Sun2026-09-08
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Analytical Studies on R.c Building With Middle Storey Isolation Under Consideration of Soil Structure Interaction

Cette étude examine la performance sismique de bâtiments de grande hauteur en béton armé avec isolation à l'étage intermédiaire sous des conditions d'interaction sol-structure, démontrant que ce système d'isolation améliore considérablement la sécurité structurelle en augmentant la période fondamentale et en réduisant l'effort tranchant à la base, le déplacement d'étage et la dérive par rapport aux modèles à base fixe.

N Lingeshwaran, Syed Rizwana, Manoj Kumar Thirumella, P. A. Edwin Fernando, Sukumar Pratheba2026-09-08