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Does Residual Non-Parameterizability Predict When Learned Residual Control Helps? A Controlled Negative Benchmark on a Simulated Manipulator

Cette étude de référence contrôlée sur un manipulateur simulé démontre que les contrôleurs résiduels appris sous-performent systématiquement le contrôle adaptatif composite classique à travers diverses conditions et que la métrique de non-paramétrabilité résiduelle ne parvient pas à prédire quand les approches basées sur l'apprentissage seraient bénéfiques.

Dikshant Dikshant2026-08-25
⚡ ingénierie

Evaluating the Sustainability of Maintenance in Manufacturing Plants: A Complex Network Theory Approach

Cet article propose un nouveau cadre d'évaluation pour la durabilité de la maintenance des usines de fabrication qui intègre le modèle MELP à la théorie des réseaux complexes afin de quantifier les interactions entre les indicateurs environnementaux, économiques et sociaux, améliorant ainsi les modèles traditionnels grâce aux caractéristiques de centralité de réseau et démontrant sa robustesse par une analyse de sensibilité.

Lijiang Deng2026-08-25
⚡ ingénierie

Smart Grid Stability Analysis Using Machine Learning and a Cost-Sensitive Stacked Ensemble Classifier

Cet article propose un classificateur d'ensemble empilé sensible aux coûts qui surpasse les modèles d'apprentissage automatique individuels, atteignant une précision de 98,34 % dans la classification de la stabilité des réseaux électriques intelligents en utilisant un ensemble de données de référence de l'UCI afin de permettre une surveillance en temps réel et une alerte précoce des conditions instables.

Mukesh Kumar, Bharat Bhushan Jain, vikas sharma2026-08-25
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Comparative Research on Calculation Methods of Near-Field Electromagnetic Field Strength for Medium-Wave Antennas and Multi-Antenna Superposition Analysis

Cet article compare diverses méthodes de calcul de l'intensité du champ électromagnétique en champ proche pour les antennes à ondes moyennes, établit un modèle de distribution de courant pour dériver les intensités de champ à partir de points de surveillance en champ lointain, et analyse les écarts entre les calculs théoriques et les mesures de champ afin de soutenir l'évaluation environnementale et le contrôle précis de la pollution.

li wang, minglongyang, huazhang2026-08-25
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Modeling Vessel Shaft Power from Noon Reports: Data Fusion Strategies for Deep Learning under varying Data Availability

Cet article propose et évalue trois stratégies de fusion de données par apprentissage profond qui combinent des rapports de midi à basse résolution avec des sources de données externes pour prédire avec précision la puissance de l'arbre de propulsion des navires à travers divers scénarios de disponibilité de données, démontrant une précision accrue, une généralisation inter-flottes et des conseils de déploiement pratique pour les flottes maritimes hétérogènes.

Akriti Sharma, Dogan Altan, Joachim Haga, Glenn Lines, Dusica Marijan, Arnbjørn Maressa2026-08-25
⚡ ingénierie

Beyond the Exogenous Mask: Learning Feedback, Policy Thresholds, and Sensitive Intervention Points in Energy System Models

Cet article soutient que le remplacement des hypothèses de coûts exogènes par un apprentissage par la pratique endogène dans les modèles de systèmes énergétiques révèle des dynamiques politiques non linéaires critiques, notamment des points d'intervention sensibles et un couplage technologique, qui sont autrement invisibles et conduisent à des surestimations systématiques de l'efficacité des politiques.

Nadav Mantel2026-08-25
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Stablilization of Clay with Fly Ash and GGBS Based Geopolymer: Influence on Strength, Consolidation, and Shrinkage Characteristics

Cette étude démontre que les géopolymères à base de cendres volantes et de laitier de haut fourneau granulé (GGBS) constituent des alternatives efficaces et à plus faible empreinte carbone au ciment Portland ordinaire pour la stabilisation de l'argile de Madurai, les mélanges composés de 35 % de cendres volantes et 45 % de GGBS améliorant significativement la résistance à la compression simple, réduisant la compressibilité et minimisant le retrait volumétrique.

Nikitha T R, Sanjay Kumar R2026-08-25
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From regional to global: a typhoon-aware adaptive graph transformer for cross-basin tropical cyclone-induced storm surge forecasting

Cet article présente ST-GNNFormer SurgeCast, un cadre de transformateur de graphes globalement adaptatif qui unifie avec succès la prévision des ondes de tempête induites par les cyclones tropicaux dans tous les bassins océaniques au sein d'un modèle unique, démontrant une généralisation robuste dans les régions pauvres en données et atteignant une grande précision prédictive tant sur les données de réanalyse que sur les données d'observation in situ indépendantes.

Xiaohui Li, Xinhai Han, Jingsong Yang, Guoqi Han, Jiuke Wang, Lotfi Aouf, Shaoliang Peng, Dake Chen2026-08-25
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Efficient Full-Discretization based on Implicit Adams Method for Chatter Prediction in Robotic Milling

Cet article propose un cadre de discrétisation complète efficace basé sur la méthode d'Adams implicite afin d'améliorer la précision et l'efficacité de calcul de la prédiction du broutement et de la génération des lobes de stabilité pour le fraisage robotisé, particulièrement sous une faible immersion radiale et des postures variables.

Zuo-Chen Chao, Jen-Yuan Chang2026-08-25
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Comparative Evaluation of Shallow and Deep Foundation Design in Variable Cohesionless-Cohesive Soil Strata: A Structural-Geotechnical Perspective

Cet article présente une comparaison analytique des conceptions de fondations superficielles et profondes à travers diverses strates de sol, démontrant que si les semelles isolées sont rentables dans le sable dense, les fondations sur pieux ou les radiers sont essentiels dans les sols cohérents mous pour réduire considérablement le tassement et prévenir la défaillance structurelle.

Pranjal Biradar, Prof. Mansing M. Rabade2026-08-25