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Electromagnetic analysis of low dropout regulator circuit with small-signal stability characterization for inductive LC filters and transformers

Cette étude évalue la capacité de GPT-4o à assister la conception et la simulation de régulateurs à faible chute de tension avec des filtres LC inductifs, concluant que si le modèle accélère efficacement la génération de topologies et l'analyse de stabilité, il nécessite une vérification humaine rigoureuse pour corriger les erreurs de dimensionnement des composants, de syntaxe de netlist et de configurations de charge magnétique complexes.

Xi Liu, Wenxi, Ken Perlin2026-08-04
⚡ ingénierie

Artificial Intelligence-Based Optimization of Hydrogen Engine Combustion Parameters for Improved Efficiency and Reduced Emission

Cet article présente un cadre d'optimisation basé sur l'intelligence artificielle qui intègre l'apprentissage automatique à des techniques d'optimisation avancées afin d'identifier les paramètres de combustion optimaux pour les moteurs à hydrogène, améliorant ainsi considérablement l'efficacité thermique au frein et réduisant les émissions d'oxydes d'azote.

Md Tanvir Ahamed Towfiq, MD AZIZUL HAKIM ABIR, Bondhon Paul, Rahman Rafiur, KHALEED SAIFULLAH, BULBUL HASAN REFAT2026-08-04
⚡ ingénierie

Hybrid Software Controller for Precise Position and Trajectory Control of Quadcopters

Cet article propose et valide un cadre de commande hybride qui améliore le suivi de trajectoire d'un quadricoptère dans des environnements dynamiques en intégrant un contrôleur PID traditionnel à une modulation de référence en temps réel via des réseaux de neurones artificiels ou profonds, démontrant que l'approche PID+DNN surpasse l'approche PID+ANN en termes de fluidité de convergence et d'efficacité de commande.

Mayank Sharma, Utkarsh Panth, Shivani Verma, Rachna Jain, Amit Srivastava2026-08-04
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Explainable Flood Prediction Using Hybrid Deep Learning, GIS, and Explainable AI for Climate-Resilient Disaster Management

Cette étude propose un cadre de prédiction des inondations explicable qui intègre les SIG, un modèle d'apprentissage profond hybride LSTM-XGBoost et des techniques d'XAI (SHAP et LIME) afin de fournir un support à la décision précis, transparent et orienté vers les politiques pour une gestion des catastrophes résiliente au climat.

Kazi Abdul Mannan, Al Abdullah2026-08-04
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Digital Twin Fidelity When Predicting Vessel Service Time For Roll-on Roll-off Shipping

Cette étude démontre qu'une architecture de Jumeau Numérique basée sur des règles et rentable, utilisant la simulation à événements discrets, peut prédire avec robustesse et une grande précision les temps de service des navires RoRo, prouvant ainsi qu'une valeur décisionnelle significative peut être obtenue sans nécessiter d'infrastructure de capteurs coûteuse et de haute fidélité.

Teresa Marquardt2026-08-04
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A Statistical Benchmark of Metaheuristic Algorithms for Nonlinear Soil Constitutive Model Calibration

Cette étude établit un cadre de référence statistique complet pour évaluer huit algorithmes métaheuristiques destinés au calibrage de trois modèles constitutifs de sol non linéaires, révélant que la performance des algorithmes varie considérablement selon la complexité du modèle et que de faibles valeurs de la fonction objectif ne garantissent pas une récupération précise des paramètres en raison de l'équifinalité.

Mohammad Alibabaei Shahraki2026-08-04
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Numerical Investigation of Reinforced Concrete Column with Various Intermediate Tie Shapes

Cette étude étudie numériquement l'impact des configurations de cadres intermédiaires, de l'espacement des cerces et des angles d'ancrage des crochets sur la capacité de charge latérale et la ductilité des colonnes en béton armé, révélant que des conceptions de cadres optimisées améliorent considérablement la performance structurelle grâce à un meilleur confinement et un meilleur contrôle du flambement.

Emebet Fentahun Ejigu, Bitania Sewnet Tegegne2026-08-04
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Virtual Metrology for Plasma Etching: A Two-Stage Framework for Sensor Data Compression and Prediction

Cette revue analyse 105 études de métrologie virtuelle de gravure plasma pour proposer un cadre à deux étapes qui répond au défi de la construction de représentations compactes, robustes et physiquement significatives à partir de données de processus de haute dimension afin de surmonter les limites de la métrologie physique parcellaire et différée dans la fabrication de semi-conducteurs.

Mudassir Ali Sayyed, Tom Rothe, Jan Langer, Micha Haase, Harald Kuhn2026-08-04
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Development of a Five-Axis in situ Bioprinting System for Multi-Angle Deposition and Curved Surface Defects using Conformal Printing

Cette étude présente un système de bioimpression in situ à cinq axes utilisant le découpage conforme pour permettre un dépôt multi-angle et adaptatif à l'orientation sur des surfaces courbes complexes, surmontant ainsi les limitations de l'impression planaire traditionnelle à 3 axes afin d'atteindre une fidélité structurelle, une intégrité mécanique et une applicabilité clinique supérieures pour la reconstruction tissulaire spécifique au patient.

Deepak Kumar, Dhruva Khanzode, Ranjan Jha2026-08-04
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Robust Automated Inclination Assessment of Urban Electric Poles using Multi-Algorithmic Point Cloud Analysis and RANSAC-PCA Integration

Cet article présente une méthodologie robuste et automatisée pour évaluer l'inclinaison des poteaux électriques urbains en utilisant le balayage laser terrestre et un pipeline multi-algorithmique qui intègre RANSAC, l'ACP et l'ajustement géométrique afin d'atteindre une précision et une stabilité supérieures aux inspections visuelles conventionnelles, particulièrement dans des environnements bruités ou obstrués.

Pacharapol Ngamsamer, Patraphorn Phornthepkasemsant, Petcharat Limsupreeyarat2026-08-04