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Analytical Prediction in a Double-Rotor Single-Stator Switch Reluctance Machine with Core-less Stator Taking into Consideration Saturation for Bearingless Applications

Cet article propose un modèle de sous-domaine analytique exact avec une technique de compensation de saturation pour une machine à réluctance commutée à double rotor et stator unique avec un stator sans noyau, permettant une prédiction précise de la pression radiale pour des applications sans roulement à travers des configurations de dents arbitraires.

E. Shirzad2026-09-01
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A Hybrid AI–Ontology Framework for Tropical Cyclone Forecasting, Risk Assessment, and Intelligent Disaster Decision Support

Cette étude propose un cadre hybride IA-ontologie qui intègre des modèles LSTM et ANN pour la prédiction de la trajectoire et de l'impact des cyclones avec un raisonnement sémantique afin de transformer les prévisions brutes en évaluations de risques interprétables et spécifiques à la localisation, ainsi qu'en un support décisionnel exploitable, tel que validé par des études de cas de cyclones récents dans le golfe du Bengale.

Subhash Chandra Yadav, Supriya Goswami, Aditi Sadhukhan, Sarin Prem Jaiswal, Chinmoy Kar, Radha Tamal Goswami2026-09-01
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Water- and energy-efficient dialysate flow optimisation in haemodialysis using a data-driven porous media model

Cette étude introduit un modèle de milieu poreux fondé sur les données pour optimiser l'hémodialyse en identifiant des débits de dialysat qui réduisent considérablement la consommation d'eau et d'énergie tout en maintenant une clairance élevée des solutés, établissant ainsi un cadre pour des stratégies de dialyse plus durables et spécifiques au patient.

Ruhit Sinha, Anne Staples2026-09-01
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Prediction of Local Scour Depth Around Cylindrical Bridge Piers in Cohesive Soil Using Advanced Machine Learning Algorithms

Cette étude évalue cinq algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire la profondeur de l'affouillement local autour de piles de pont cylindriques dans des sols cohérents en utilisant 122 enregistrements de laboratoire, constatant que le modèle QNET a atteint la précision la plus élevée (R² = 0,9958) tout en soulignant l'influence critique du nombre de Froude et la nécessité d'une interprétation prudente en raison de la taille modeste de l'échantillon.

Nazila Kardan, Mehdi Soltani, Mehdi Majedi Asl, Tohid Omidpour2026-09-01
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Experiments with Higher Order Sliding Mode Differentiators: Practical Considerations

Cette étude évalue empiriquement des différenciateurs à mode de glissement d'ordre supérieur sur un servomoteur pour démontrer que le remplacement de la fonction signe discontinue par une fonction de saturation peut atténuer la dégradation de la stabilité et de la précision causée par de faibles taux d'échantillonnage, fournissant ainsi des directives de mise en œuvre pratique pour les applications à contraintes matérielles.

Jessica Hamer, Farbod Fahimi2026-09-01
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In-Hand Manipulation Planning for Grippers with Active Surfaces

Cet article présente un nouveau cadre de planification de la manipulation intra-manuelle qui opère dans un espace d'état combiné doigt-objet afin de surmonter les limites des méthodes traditionnelles centrées sur l'objet, permettant aux préhenseurs à surface active de planifier et d'exécuter avec succès des trajectoires de glissement contrôlées qui atteignent des taux de réussite élevés tant en simulation que lors d'expériences en conditions réelles.

Shambhuraj A. Mane, Andrew S. Morgan, Berk Calli2026-09-01
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Detection Method of Ballasted Track Fasteners in Dark Environment Based on Deep Learning

Pour répondre aux défis tels qu'un mauvais éclairage, des arrière-plans complexes et les interférences de ballast lors des inspections ferroviaires, cet article propose un modèle d'apprentissage profond amélioré basé sur D-fine intégrant les mécanismes ASFF, SCConv et CoTAttention, ce qui améliore considérablement la précision de la détection des attaches de voie ballastée dans des environnements sombres.

Tangbo Bai, Yufei Wang, Houliang Xiang, Xiaolan Wang, Wangyi Li2026-09-01
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Design and Validation of Low Profile Quad-band Metamaterial Absorber for Shielding Technology for Higher Frequency Bands

Cet article présente et valide expérimentalement un absorbeur métamatériau compact, insensible à la polarisation et quadribande, basé sur un résonateur à anneau divisé octogonal concentrique (COSRR) qui atteint une absorption et une efficacité de blindage élevées à travers les bandes de fréquences X, Ku et K.

Anushree Prakash, Neelam Singh, Kunal Singh2026-09-01
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Comparative Evaluation of Alkalinity Assessment Methods and Long-Term Phase Evolution in Electrochemical Realkalization of Historic Concrete: A Four-Year Field Study

Cette étude de terrain de quatre ans démontre que la réalkalisation électrochimique restaure avec succès la passivité de l'acier d'armature dans le béton historique en établissant un tampon à l'état solide dominé par le CaCO₃ à long terme, tout en révélant que les tests conventionnels par pulvérisation de phénolphtaléine sous-estiment considérablement cette alcalinité interne en raison d'une cinétique de dissolution lente par rapport aux analyses de dissolution de poudre.

WEN Xiaodong, YAO Xinyuan, CHEN Jian, FENG Lei, GAO Xiaojian2026-09-01
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Exceeding 500 Gbps thin film lithium niobate microring modulator and its applications

Cet article présente un modulateur à micro-anneau en niobate de lithium à film mince ultra-rapide sur une plateforme chargée de nitrure de silicium qui atteint un taux de modulation record de 517 Gbps, une bande passante électro-optique de plus de 110 GHz et une consommation d'énergie de 1,5 fJ/bit, démontrant un potentiel transformateur pour les systèmes de calcul photonique et de communication sans fil de nouvelle génération.

Yonghui Tian, Yongheng Jiang, Pu Zhang, Shuai Meng, Xiaoyue Ma, Haorong Peng, Junfang Liang, Xudong Zhou, Mingrui Yuan (…)2026-09-01