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Cooperative transportation of a cable–suspended underactuated planar load through model-based motion planning

Cet article présente une approche de planification de mouvement basée sur un modèle et efficace sur le plan computationnel qui utilise des formes normales entrée-sortie et l'intégration numérique explicite pour permettre à deux chariots indépendants de transporter de manière coopérative une charge sous-actionnée suspendue par un câble avec un suivi de trajectoire exact et une faisabilité de tension vérifiée, atteignant des erreurs de suivi et des oscillations significativement réduites par rapport aux méthodes classiques sans modèle dans des contextes industriels expérimentaux.

Paolo Boscariol, Dario Richiedei, Iacopo Tamellin, Alberto Trevisani2026-07-02
⚡ electrical engineering

Development of Machine Learning Algorithms to Predict Damage Level of RC Structures Exposed to Extreme Dynamic Loads

Cette étude propose et évalue cinq algorithmes d'apprentissage automatique entraînés sur des données d'éléments finis pour prédire les dommages induits par une explosion sur des colonnes en béton armé, identifiant CatBoost comme le modèle le plus efficace et mettant en évidence la profondeur structurelle, le poids de la charge et la limite d'élasticité de l'armature comme les principaux facteurs d'influence.

Masoud Abedini, Chunwei Zhang, Linnan Zhang, Ardashir Mouhamadzadeh, Masoomeh Barmaki2026-07-02
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Toward Climate-Resilient Road Infrastructure: A Machine Learning Approach for Predicting Moisture Damage in Asphalt Pavements

Cette étude développe un cadre d'apprentissage automatique basé sur les forêts aléatoires (Random Forest) utilisant les données du LTPP pour prédire avec précision l'occurrence et la sévérité des dommages causés par l'humidité dans les chaussées bitumineuses, permettant ainsi aux agences de transport de mettre en œuvre des stratégies de maintenance proactives et résilientes au climat.

Youssef Mousa, Momen R. Mousa, Egehan Koyuncu, Mahasen Abdelhafez, Min Suh, Iftekhar Basith2026-07-02
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Interpretable Price-Clearing Coordination for Capacity-Constrained Electric-Vehicle Charging

Cet article introduit PACT, un mécanisme de coordination décentralisé et interprétable pour la recharge de véhicules électriques qui utilise un signal de prix diffusé unique pour garantir que les contraintes de capacité strictes ne sont jamais dépassées, tout en réduisant considérablement les coûts et en respectant les échéances par rapport aux approches d'apprentissage indépendant.

Saher Elsayed, Khairi Azhar Aziz2026-07-02
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Performance Investigation of a Solar-Driven Air Gap Membrane Distillation System Coupled with PEM Electrolysis

Cette étude valide un système hybride alimenté par l'énergie solaire intégrant la distillation membranaire à espace d'air et l'électrolyse PEM, démontrant sa capacité à produire simultanément de l'eau douce et de l'hydrogène vert tout en identifiant les paramètres opérationnels clés qui optimisent la performance pour une génération de ressources décentralisée et durable.

Mokhless Boukhriss, Slah Farhani2026-07-02
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A Low-Cost Adaptive Smart Sock for Assessing Walking and Running Level and Prescribing Progressive Cardiorespiratory Training

Cet article propose un prototype de chaussette intelligente adaptative à faible coût qui utilise un matériel minimal et un logiciel intelligent pour évaluer le niveau actuel de marche ou de course d'un utilisateur et générer un programme d'entraînement cardiorespiratoire progressif et personnalisé, aligné sur les directives de santé publique.

Azari Medhir2026-07-02
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A Native RTL Quantum Statevector Simulator in FP64 on an HBM-Equipped FPGA

Cet article présente une implémentation RTL Verilog native d'un simulateur de vecteur d'état quantique FP64 haute performance sur un FPGA équipé de HBM qui atteint une fidélité parfaite jusqu'à 15 qubits en traduisant un noyau HLS validé en une logique écrite à la main avec des moteurs de portes spécialisés et une architecture mémoire HBM optimisée, tout en documentant un échec de vérification spécifique pour 16 qubits ou plus.

Nasir Ali Nasir Ali2026-07-02✓ Author reviewed ⓘ
⚡ electrical engineering

Near-Sensor Damage Localization in Multi-Story Buildings with Level-Crossing Spike Encoding and a Compact Spiking Neural Network

Ce document propose un pipeline de surveillance de l'intégrité structurelle, économe en énergie et piloté par les événements, qui combine un encodeur de pics à passage de seuil avec un réseau de neurones à impulsions compact pour localiser les dommages dans les bâtiments multi-étages, atteignant une précision proche de la référence tout en réduisant considérablement la consommation d'énergie et les taux de transmission de données grâce à un mécanisme de seuil réglable.

Saher Elsayed, Mohamed Ali, Khairi Azhar Aziz2026-07-02
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Effects of Chamber Geometry on Hydrodynamic Response and Pneumatic Power Conversion in L-Shaped Oscillating Water Column Devices

Cette étude expérimentale démontre que la conception géométrique des chambres de colonnes d'eau oscillantes en forme de L détermine de manière critique leur couplage hydrodynamique-pneumatique et leur efficacité globale de conversion d'énergie, révélant qu'un mouvement stable et cohérent est plus vital pour une extraction de puissance optimale que les grandes amplitudes d'oscillation seules.

Esti Ratnasari, Ayu Novitasari Saputri, Endarto Tri Wibowo, Wahyu Hendriyono, Andan Sigit Purwoko, Agus Wibowo, Johan Ri (…)2026-07-02
⚡ electrical engineering

From Sparse to Dense: Deep Learning Segmentation and RAFT Optical Flow for Automated Hemodynamic Velocity Field Reconstruction in Abdominal Aortic Aneurysm Cine-MRI

Cet article présente un pipeline automatisé combinant la segmentation par U-Net basée sur l'apprentissage profond et le flux optique dense RAFT pour reconstruire des champs de vitesse hémodynamiques de haute fidélité à partir d'IRM ciné abdominales standards d'anévrisme de l'aorte, atteignant une précision de niveau IRM de contraste de phase sans acquisition spécialisée ni intervention manuelle.

Hanae Soulami2026-07-02