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IoT-Based Data-Driven Framework in Environmental Impact Assessment for Urban Development Projects

Cette recherche propose un cadre basé sur l'IdO qui intègre des données de capteurs en temps réel, l'informatique en nuage et la prise de décision automatisée afin d'améliorer l'efficacité, la transparence et la conformité réglementaire des évaluations d'impact environnemental (EIE) pour les projets de développement urbain en Inde, tout en soulignant qu'une telle technologie sert d'outil de soutien à l'évaluation par des experts plutôt que d'un remplacement.

TEENA NICHANT, Ravi Pareek2026-07-14
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Statistical Modeling and Optimization of Oxide Layer Thickness During Electrolytic In-Process Dressing (ELID) Grinding Using Response Surface Methodology

Cette étude emploie la méthodologie de surface de réponse pour modéliser statistiquement et optimiser les effets de la tension, de l'écart entre électrodes et de la vitesse du liquide de refroidissement sur l'épaisseur de la couche d'oxyde dans le meulage ELID, identifiant la tension comme le facteur dominant et établissant les conditions optimales de 70 V, 0,10 mm d'écart et 6 L/min de vitesse de liquide de refroidissement pour minimiser l'épaisseur.

Mohammed Y. Tharwan2026-07-14✓ Author reviewed ⓘ
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Design and Simulation of a Glucose Oxidase-Functionalized Dual-Gate HfO₂/TIPS-Pentacene Organic Transistor for Glucose Sensing Application

Cet article présente une simulation basée sur un modèle compact d'un transistor à effet de champ organique à double grille, doté d'un canal en TIPS-pentacène fonctionnalisé par la glucose oxydase et d'un diélectrique de haute constante k HfO₂, démontrant comment les perturbations de charge interfaciales induites par le glucose modulent les caractéristiques électriques du dispositif pour de potentielles applications de détection.

NEELU, KAUSHIK MAZUMDAR2026-07-14
⚡ ingénierie

Deep Learning for Material Stress-Strain Relations: Optimizing MechBERT for Extractive Question-Answering in Magnetorheological Elastomers

Cette recherche démontre que l'optimisation de la structure des données et de l'alignement architectural, plutôt que l'augmentation de l'échelle du modèle, permet au modèle MechBERT affiné d'extraire efficacement les propriétés mécaniques de la littérature sur les élastomères magnétorhéologiques, surpassant ainsi des modèles plus larges dans le domaine de l'informatique scientifique spécialisée.

Miles Sung-Yuan Liu2026-07-14
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Mount Selection Strategy: Ensuring Compliance for Noise and Vibration in Shipboard Critical Machinery

Cet article soutient que garantir la conformité aux limites de bruit et de vibration à bord des navires nécessite une approche collaborative et personnalisée de la sélection des supports de machines entre les concepteurs et les équipementiers, en détaillant les paramètres de conception critiques, l'efficacité de l'isolation par plateforme à double étage, et l'influence de la raideur des supports sur le bruit transmis par la structure afin d'atteindre les objectifs de performance et de soutenir la gestion du bruit radié sous l'eau.

Akula Chaturvedi, Sharad S Dhavalikar2026-07-14
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Deep Reinforcement Learning-Based Adaptive Coordination of DC Reactor Fault Current Limiters for Protection of Hybrid AC/DC Microgrids with High Renewable Penetration

Cet article propose un cadre de coordination adaptatif basé sur un réseau Q profond pour les limiteurs de courant de défaut de type réacteur CC qui optimise dynamiquement l'impédance et les séquences de commutation dans les micro-réseaux hybrides CA/CC, surpassant de manière significative les stratégies fixes conventionnelles en matière de réduction du courant de défaut, de restauration de la tension et de sélectivité de la protection sous une forte pénétration des énergies renouvelables.

B. Venkata Ramana¹, Sridhar Savarapu²2026-07-14
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An Enhanced Suppression Density-optimized Fire Suppression Framework Using Bsoa for Electric Two-wheelers

Ce document propose un nouveau cadre de suppression d'incendie pour les deux-roues électriques qui utilise l'algorithme d'optimisation BobCat Shubert (BSOA) pour optimiser dynamiquement la densité de suppression des agents, éteignant ainsi rapidement les incendies de batteries lithium-ion tout en protégeant les composants sensibles et en empêchant la réinflammation.

Prajna K B, Roopa Manjunatha2026-07-14
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Study on lithium battery heat dissipation based on a fence structure of liquid cooling and phase change optimization

Cette étude démontre que l'optimisation de la dissipation thermique des batteries au lithium grâce à un système de refroidissement liquide à structure de clôture avec des arrangements de flux parallèles et de contre-courant et un enveloppement de matériau à changement de phase réduit considérablement la température maximale et améliore l'uniformité thermique par rapport aux méthodes conventionnelles.

Youliang Chen, Bo Zhao, Fengye Li2026-07-14
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A simulation-aided framework for predicting machining error distributions in thin-walled parts under different toolpaths

Cette étude propose un cadre d'aide à la simulation qui intègre la simulation par éléments finis et les données d'usinage réelles via une mise en correspondance de caractéristiques spatio-temporelles afin de prédire avec précision les distributions d'erreurs d'usinage dans les composants aérospatiaux à parois minces sous des trajectoires d'outils variables.

Jingtao Zhou, Junchao Wei, Enming Li, Jianhua Zhao, Lele Bai, Mingwei Wang2026-07-14
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Autoencoder-Initialized Deep Feature Extraction from ASTER Relative Band Depth Data Improves Detection of Porphyry Copper Alteration Zones

Cette étude démontre qu'un flux de travail hybride combinant les données de profondeur de bande relative d'ASTER avec un extracteur de caractéristiques profondes VGG16 initialisé par un autoencodeur améliore significativement la précision de la cartographie des zones d'altération de cuivre porphyrique dans le district de KuhPanj par rapport aux méthodes conventionnelles et aux modèles initialisés par ImageNet.

Puyan Javandel, Nader Fathianpour, Seyed Hassan Tabatabaei2026-07-14