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Performance Evaluation of the RoFSO for Next Generation Transmission Systems

Cet article présente la conception et la simulation d'un système RoFSO à haute capacité utilisant le WDM-MUX, des méthodes de polarisation et des amplificateurs optiques pour atteindre une transmission de données de 10 à 20 Gbps sur 50 km pour les applications 6G, démontrant des mesures de performance robustes telles que des facteurs Q élevés et un faible BER dans des conditions de temps clair, tout en soulignant la dégradation des performances lors de conditions météorologiques défavorables.

Suganthi Santhanam, Krishna mari selvi, Thiruvalar Selvan Palavesam, Manikandan D, Santhosh K2026-07-06
⚡ electrical engineering

Trim-Constrained Aero-Propulsive Assessment of Distributed Electric Ducted Fans for a Fixed-Wing Unmanned Aerial Vehicle

Cet article présente un cadre aéro-propulsif sous contrainte de trim pour l'intégration de douze ventilateurs électriques à volet répartis sur un UAV à voilure fixe, révélant que si la configuration augmente considérablement la portance, elle inflige des pénalités de traînée substantielles et réduit l'autorité de l'ascenseur, identifiant finalement une position de centre de gravité reculé comme le compromis optimal pour la faisabilité du véhicule.

Agus Suprianto, Firman Hartono, Agoes Moelyadi, Ariefa Yusabih, Nurhadi Pramana, Dana Herdiana, Sinung Tirtha Pinindriya (…)2026-07-06
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Permutation-Equivariant Deep Equilibrium Networks for Real-Time Single-Bus DER Dispatch with O(1) Parameter Scaling

Cet article propose un réseau d'équilibre profond de type Transformer (DERDEQN) permutation-équivariant qui atteint une mise à l'échelle des paramètres en O(1) et une inférence en temps réel pour la répartition de milliers de ressources énergétiques distribuées hétérogènes en apprenant les équilibres compétitifs et les prix de marché via un processus d'entraînement non supervisé et sans étiquetage basé sur l'équilibre du marché et les conditions KKT.

Jiang Zhan, Guofeng Liang, SiQi Chen, Tong Su, Fanrong Feng2026-07-06
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An Integrated IoT-Based Predictive Maintenance Framework for Industrial Electrical Assets: A Hybrid Deep Learning Approach

Cet article présente un cadre de maintenance prédictive intégré basé sur l'IoT qui combine la détection électrique à haute résolution, l'ingénierie de caractéristiques multivariées et un modèle d'apprentissage profond hybride Prophet-LSTM pour détecter efficacement les défauts naissants et quantifier les inefficacités énergétiques des actifs électriques industriels.

Hüseyin Yanık, Erkan Ödemiş, Yetkin Tongar Serimer, Huzeyfe Doğrukan2026-07-06✓ Author reviewed ⓘ
⚡ electrical engineering

Load frequency control framework of renewable integrated power systems in multi scenario disturbance conditions with the proximal policy optimization  

Cet article propose un cadre de contrôle basé sur l'optimisation de politique proximale (PPO) pour la gestion de la fréquence de charge dans les réseaux électriques intégrant des énergies renouvelables, lequel surpasse les contrôleurs traditionnels et les autres contrôleurs d'apprentissage par renforcement profond en atteignant des taux d'erreur nettement plus faibles et une stabilité supérieure à travers diverses perturbations multi-scénarios sans nécessiter de réglage heuristique.

Dalia Debbarma, Dulal Chandra Das, Jeetu Debbarma2026-07-06
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Effect of lateral mechanical smoke exhaust on smoke backflow behavior and temperature profile in a mountain tunnel: A numerical investigation and analysis

Cette étude emploie des simulations numériques pour analyser les effets de l'extraction latérale de fumée mécanique sur le reflux de fumée et les profils de température dans les tunnels de montagne, révélant des caractéristiques de flux asymétriques et développant des modèles empiriques pour prédire la décroissance thermique longitudinale et la longueur de la couche de rétrogradation afin d'améliorer la conception des systèmes de ventilation.

Mintao Jia, Shaoxuan Wang, Li Chen, Xudui Liu, Yupeng Hao, Mingxuan Yang, Jiaxian Cheng, Wenxin Qiu, Zhisheng Li2026-07-06
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Autonomous Camera-driven Environmental Risk Intelligence Framework Integrating Digital Twin Analytics for Smart Firework Industry Safety

Ce document propose un cadre autonome et multimodal qui intègre des caméras PTZ, des drones, des capteurs IoT portables et un Jumeau Numérique avec des modèles de vision fondamentaux afin de fournir une intelligence des risques environnementaux en temps réel, des analyses de sécurité prédictives et des réponses d'urgence automatisées pour l'industrie intelligente des feux d'artifice.

Kalaivani Krishnan, Anbu Karuppusamy Shanmugam2026-07-06
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On-Board Real-Time AI Compensation System for Nonlinear Drift in Electrochemical Seismometers

Ce document propose Wiener-KAN, un système de compensation en temps réel embarqué pour les sismomètres électrochimiques qui combine la linéarisation par modèle de Wiener avec un réseau de Kolmogorov-Arnold précalculé, basé sur une table de recherche, afin d'atténuer efficacement la dérive de fréquence non linéaire et les erreurs de sensibilité tout en maintenant une latence ultra-faible et une utilisation minimale des ressources sur les microcontrôleurs.

Hongyuan Yang, Ang Li, Huaizhu Zhang, Xintong Dong, Fan Zheng, Linhang Zhang, Can Liu, Ruojin Li2026-07-06
⚡ electrical engineering

System and Method for Controlling Battery-Free Mobility Based on O(1) Energy Complexity in Smart Factory Mesh Grids

Cet article propose une nouvelle architecture de calcul par résonance spatio-temporelle en O(1) qui élimine les batteries chimiques dans la mobilité des usines intelligentes en utilisant un vecteur de coordonnées de 64 octets, un traitement quantique virtuel et un couplage par ondes évanescentes pour atteindre un contrôle à latence constante, une efficacité de transfert de puissance sans fil de 92,5 % et un risque de piratage nul.

Jung Min Ho2026-07-06
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The Size Effect of TiO₂ Nanoparticles as a Promising Fuel Additive for Diesel and Waste Tyre Pyrolysis Oil Blend: Assessment of Thermodynamic, Environmental, and Economic Parameters

Cette étude évalue l'impact de la variation de la taille des nanoparticules de TiO₂ (13–38 nm) ajoutées à un mélange de diesel et d'huile de pyrolyse de pneus usagés sur les performances du moteur, les émissions et l'efficacité thermodynamique, révélant que si les nanoparticules plus grandes réduisent les émissions de CO et d'HC, elles augmentent simultanément la consommation de carburant et diminuent les efficacités thermique et exergétique par rapport au diesel pur.

Ahmet ARSLAN, Talha ERTÜRK, Battal DOĞAN, Hayri YAMAN, Murat Kadir YEŞİLYURT2026-07-06