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Modeling Vessel Shaft Power from Noon Reports: Data Fusion Strategies for Deep Learning under varying Data Availability

Cet article propose et évalue trois stratégies de fusion de données par apprentissage profond qui combinent des rapports de midi à basse résolution avec des sources de données externes pour prédire avec précision la puissance de l'arbre de propulsion des navires à travers divers scénarios de disponibilité de données, démontrant une précision accrue, une généralisation inter-flottes et des conseils de déploiement pratique pour les flottes maritimes hétérogènes.

Akriti Sharma, Dogan Altan, Joachim Haga, Glenn Lines, Dusica Marijan, Arnbjørn Maressa2026-08-25
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Beyond the Exogenous Mask: Learning Feedback, Policy Thresholds, and Sensitive Intervention Points in Energy System Models

Cet article soutient que le remplacement des hypothèses de coûts exogènes par un apprentissage par la pratique endogène dans les modèles de systèmes énergétiques révèle des dynamiques politiques non linéaires critiques, notamment des points d'intervention sensibles et un couplage technologique, qui sont autrement invisibles et conduisent à des surestimations systématiques de l'efficacité des politiques.

Nadav Mantel2026-08-25
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Stablilization of Clay with Fly Ash and GGBS Based Geopolymer: Influence on Strength, Consolidation, and Shrinkage Characteristics

Cette étude démontre que les géopolymères à base de cendres volantes et de laitier de haut fourneau granulé (GGBS) constituent des alternatives efficaces et à plus faible empreinte carbone au ciment Portland ordinaire pour la stabilisation de l'argile de Madurai, les mélanges composés de 35 % de cendres volantes et 45 % de GGBS améliorant significativement la résistance à la compression simple, réduisant la compressibilité et minimisant le retrait volumétrique.

Nikitha T R, Sanjay Kumar R2026-08-25
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From regional to global: a typhoon-aware adaptive graph transformer for cross-basin tropical cyclone-induced storm surge forecasting

Cet article présente ST-GNNFormer SurgeCast, un cadre de transformateur de graphes globalement adaptatif qui unifie avec succès la prévision des ondes de tempête induites par les cyclones tropicaux dans tous les bassins océaniques au sein d'un modèle unique, démontrant une généralisation robuste dans les régions pauvres en données et atteignant une grande précision prédictive tant sur les données de réanalyse que sur les données d'observation in situ indépendantes.

Xiaohui Li, Xinhai Han, Jingsong Yang, Guoqi Han, Jiuke Wang, Lotfi Aouf, Shaoliang Peng, Dake Chen2026-08-25
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Efficient Full-Discretization based on Implicit Adams Method for Chatter Prediction in Robotic Milling

Cet article propose un cadre de discrétisation complète efficace basé sur la méthode d'Adams implicite afin d'améliorer la précision et l'efficacité de calcul de la prédiction du broutement et de la génération des lobes de stabilité pour le fraisage robotisé, particulièrement sous une faible immersion radiale et des postures variables.

Zuo-Chen Chao, Jen-Yuan Chang2026-08-25
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Comparative Evaluation of Shallow and Deep Foundation Design in Variable Cohesionless-Cohesive Soil Strata: A Structural-Geotechnical Perspective

Cet article présente une comparaison analytique des conceptions de fondations superficielles et profondes à travers diverses strates de sol, démontrant que si les semelles isolées sont rentables dans le sable dense, les fondations sur pieux ou les radiers sont essentiels dans les sols cohérents mous pour réduire considérablement le tassement et prévenir la défaillance structurelle.

Pranjal Biradar, Prof. Mansing M. Rabade2026-08-25
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Breaking the Low-Resolution Limit: High-Temporal-Resolution Satellite Bias Estimation for Enhancing Multi-Frequency PPP Ambiguity Resolution

Cet article traite des limites de la correction de biais fragmentée et à faible résolution temporelle dans le GNSS multi-fréquence en développant un cadre d'estimation unifié à haute résolution temporelle pour les biais de pseudo-distance et de phase des satellites, ce qui améliore considérablement les performances de la résolution d'ambiguïté du positionnement ponctuel précis (PPP).

Guoqiang Jiao, Ke Su, Yuze Yang, Ying Liu, Shuanggen Jin2026-08-24
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Design and Analysis of a Multiport PV-Battery Converter with Differential Power Processing for improved energy management in EV charging applications

Ce document propose un convertisseur photovoltaïque-batterie multiport à un seul étage utilisant le traitement de puissance différentiel pour minimiser les pertes en ne gérant que les déséquilibres de puissance, atteignant une efficacité de pointe de 95,8 % dans les applications de recharge de véhicules électriques contre 90,2 % pour les systèmes conventionnels de traitement de pleine puissance.

Shanmugam Saravanan, Sharmila A2026-08-24
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Enabling Full-Multiport Optimal Power Flow in Smart-Transformer-Based Meshed Hybrid AC/DC Microgrids: An Algebraic Dual-Active-Bridge Model

Cet article présente un nouveau modèle algébrique de pont à double actif intégré dans un cadre d'optimisation du flux de puissance par cône second ordre en nombres entiers pour capturer avec précision l'architecture à trois étages des transformateurs intelligents dans les micro-réseaux hybrides AC/DC, révélant que le redresseur moyenne tension, plutôt que le pont à double actif, est la principale source de perte d'énergie et que la modélisation explicite du port CC moyenne tension améliore considérablement l'utilisation du stockage.

Rafael A. Núñez-Rodríguez, Laura Barajas-Arguello, Johnny Posada-Conreras, Clodomiro Unsihuay-Vila2026-08-24