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Phase only Optimization for Low Probability of Intercept Method of Frequency Diverse Array

Ce document propose une méthode d'optimisation de diagramme de rayonnement d'émission à phase seule et de faible complexité pour les radars à réseau à diversité de fréquence (FDA), qui minimise la puissance rayonnée aux emplacements d'interception hostiles tout en maximisant l'énergie du signal d'écho, améliorant ainsi considérablement les performances de faible probabilité d'interception (LPI) du système.

kuandong gao, mingxiang guan, zhou wu, hui tang2026-08-04
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Full-Field State Estimation from Sparse Point Sensors via Adaptive  Data-Driven Modeling and Sequential Data Assimilation for Nonlinear Dynamical Systems

Cet article propose un cadre entièrement piloté par les données qui combine la détection compressée, la décomposition de modes dynamiques adaptative avec contrôle (DMDc) calibrée via DCC-GARCH, et le filtrage de Kalman d'ordre réduit pour reconstruire avec précision les états de champ complet de systèmes dynamiques non linéaires à partir de mesures de capteurs ponctuels éparses et bruitées sans recourir à des modèles fondés sur les premiers principes.

Souvik Roy, Erphan Ahmmad Bhuiyan, Oussama Kinani, Amin Pashaei Kalajahi, Roshan M. Dsouza2026-08-03
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The impact of dam strength on the operating mode of a reservoir

Cette étude analyse l'infiltration et les fluctuations du niveau de l'eau dans le réservoir alluvial de Kattakurgan à travers un suivi sur le terrain et des évaluations géophysiques afin d'identifier les sections critiques du barrage et de formuler un mode de fonctionnement efficace et saisonnièrement adaptatif.

Furkat Gapparov, Shohzod Yakhshiev, Mushtariybonu Gafforova, Nodirbek Sarmonov, Feruzjon Ochildiyev2026-08-03
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Effect of Substrate Heat Treatment on the Tribological Performance of MoS2MoS_{2}+Ni and DLC Coatings Deposited on Tool Steels

Cet article étudie comment le traitement thermique du substrat influence les performances tribologiques des revêtements de MoS2MoS_{2}+Ni et de DLC appliqués sur des aciers pour outils, dans le but d'atténuer la dégradation de surface et de prolonger la durée de vie des composants utilisés dans les moules d'injection plastique et les outils de formage.

Perez-Latorre Tatiana, Bohorquez-Avila Carlos2026-08-03
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Enhancing Deep Learning Air Quality Forecasting through Bayesian Kalman Filter Preprocessing

Cette étude démontre que l'application du filtrage de Kalman bayésien comme étape de prétraitement améliore considérablement la précision des modèles d'apprentissage profond (GRU et LSTM) pour la prévision de la qualité de l'air à court terme dans plusieurs villes canadiennes, les configurations de modèles optimales variant selon le type de polluant et les conditions locales.

Nayanthi Karunanayake, Saman Muthukumarana2026-08-03
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Partially coherent high-order optical neural networks via pseudo-nonlinear encoding

Cet article introduit et valide expérimentalement un cadre de réseau neuronal optique d'ordre élevé sous illumination partiellement cohérente qui surmonte la limitation de non-linéarité des systèmes diffractifs traditionnels, atteignant des performances comparables aux réseaux neuronaux électriques avec une complexité de calcul nettement inférieure et une robustesse supérieure.

Weiqiang Ding, Bojie DONG, Xiaoxin Li, Zixuan Wang, Qi Jia, Bojian Shi, Shiyong Ren, Hanyi Zhang, Zhengjun Wang, Rui Fen (…)2026-08-03
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Effect of Cutting Parameters on Machining Performance and Surface Damage Behavior of Ultrasonic Rolling-Strengthened 7075 Aluminum Alloy

Cette étude démontre que l'augmentation de la fréquence ultrasonique et de la vitesse de coupe lors de l'usinage de l'alliage d'aluminium 7075-T6 renforcé par laminage ultrasonique réduit les forces de coupe et la rugosité de surface tout en améliorant la contrainte résiduelle de compression, produisant ainsi une surface plus fine et plus uniforme avec moins de défauts.

xiujie yue, ping zhang, hao zhang, weiquan sun, xiaomei ni, youqiang wang2026-08-03
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Metaheuristic-Optimized Machine Learning Models for Predicting Shear Strength of Circular Concrete-Filled Steel Tubes with SHAP-Based and PDP Interpretability

Cette étude développe et valide des modèles d'apprentissage automatique optimisés par métaheuristiques, spécifiquement PSO-Cat et BO-Cat, qui surpassent significativement les méthodes traditionnelles pour prédire la résistance au cisaillement des tubes d'acier remplis de béton circulaires, tout en utilisant les analyses SHAP et PDP pour interpréter les principaux facteurs d'influence et en fournissant une interface graphique (GUI) pratique pour l'application en ingénierie.

Sourov Paul, Pobithra Das, Md Khaled Ahmed, Asmaul Husna Chara, Abul Kashem, Mahmudul Haque Jamil, Hafiz Farooq Ahmed, M (…)2026-08-03
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An analytical model for cure-induced spring-in of curved composite parts considering tool-part interaction

Cette étude présente un modèle analytique validé qui prédit avec précision le phénomène de « spring-in » induit par la polymérisation dans les pièces composites courbes à parois minces en incorporant explicitement l'interaction outil-pièce, incluant le frottement interfacial et la déformation par retard de cisaillement, afin de rendre compte des écarts dimensionnels dépendants de l'épaisseur.

Huiyang Zhang, Pengfei Wang, Bin Bao, Bing Li, Chao Xie, Xiang Cheng, Weigang Zhao, Yuanyuan Li, Fujun Peng2026-08-03
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A Consistency-Gated Cascade for High-Precision and Robust Visual Localization of the Tungsten Electrode Tip in K-TIG Welding: A Task-Architecture Matching Study

Ce document propose un cadre de cascade à porte de cohérence (Consistency-Gated Cascade) qui fusionne dynamiquement une branche de régression de coordonnées de haute précision avec une branche de détection robuste via une porte de cohérence sans paramètres, atteignant une précision et une stabilité supérieures pour la localisation de la pointe de l'électrode de tungstène dans les environnements de soudage K-TIG difficiles où les méthodes autonomes échouent.

Jia Li, Haihua Liu, Yuwan Hu, Kangda Yue, Ruibin Duan2026-08-03