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Experimental Statistical and Explainable Machine Learning Prediction of Surface Roughness in Cryogenically Pre-Cooled Machining of Inconel 718

Cette étude présente un cadre d'apprentissage automatique expérimental-statistique-explicable qui utilise le pré-refroidissement cryogénique pour prédire la rugosité de surface de l'Inconel 718, démontrant qu'un modèle XGBoost surpasse la méthodologie de surface de réponse traditionnelle en atteignant une précision plus élevée (R² = 0,9922) et en fournissant des informations interprétables sur l'influence dominante de la vitesse de broche et de l'avance.

C S Sumesh2026-10-15
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Making the most from abrupt and sparse data: Data-driven interpolation from sporadic sensors of contaminant concentration with extreme spatial gradients in saturated porous media

Cette étude introduit un cadre encodeur-décodeur piloté par les données qui reconstruit avec succès des champs de concentration de contaminants complets et à gradients élevés dans des milieux poreux saturés à partir de données de capteurs éparses en apprenant les dépendances statistiques du transport simulé, surpassant de manière significative les méthodes d'interpolation classiques comme le krigeage pour capturer les motifs de migration souterraine abrupts et canalisés.

Alon Feldman, Shai Kendler, Yaniv Edery, Barak Fishbain2026-10-15
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Investigation of the Performance of Machine Learning Algorithms of Casson-Micropolar Nano Particles Around a Cylindrical Shape: ANN and PINN

Cette étude examine la performance des réseaux de neurones artificiels (ANN) et des réseaux de neurones informés par la physique (PINN) pour la résolution du modèle mathématique non linéaire d'un écoulement de fluide de Casson micropolaire autour d'un cylindre poreux avec divers effets thermiques et chimiques, démontrant que ces approches d'apprentissage automatique produisent des résultats précis, stables et convergents comparables à la méthode numérique conventionnelle BVP4c.

Safeer Muhammad, Masood Khan, Syed Modassir Hussain2026-10-15
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Physics-Informed Multimodal Learning for Wheel-Force Prediction and Grip Utilization Optimization Using Image Detection and Chassis Sensors in Electric Vehicles

Cet article propose un cadre d'apprentissage multimodal léger et informé par la physique qui fusionne l'imagerie de la surface de la route avec les données des capteurs du châssis pour prédire avec précision les forces de pneus par roue et optimiser l'utilisation de l'adhérence dans les véhicules électriques, réduisant de manière significative les erreurs d'estimation et les taux de violation de friction par rapport aux méthodes conventionnelles tout en garantissant un déploiement en temps réel.

Timileyin Akande2026-10-15
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Distributed Generalized Predictive Control with hierarchical structure based on an adaptive mechanism layer

Cet article propose un nouveau cadre de commande prédictive distribuée hiérarchique qui intègre un schéma de commande prédictive généralisée distribuée à un mécanisme adaptatif de théorie des jeux dynamiques non coopératifs afin de sélectionner dynamiquement les stratégies de commande optimales pour les sous-systèmes couplés, améliorant ainsi la performance, la robustesse et l'adaptabilité sous des conditions de fonctionnement variables, comme le démontre un système de référence à quadruple réservoir.

Mohsen Erfani Hajipour, Heydar Toossian Shandiz2026-10-15
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A large open multi-source soil compaction corpus and pretrained tabular estimators from index properties

Cet article présente un vaste corpus ouvert et multi-sources de 4 878 essais de compactage des sols et démontre que les modèles tabulaires pré-entraînés peuvent prédire avec précision la densité sèche maximale et la teneur en eau optimale à partir des propriétés d'indice, établissant ainsi une nouvelle référence pour la recherche en apprentissage automatique géotechnique.

Sompote Youwai, Chana Phutthananon, Warat Kongkitkul2026-10-15
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Low-tech fabrication and mechanical characterization of engineered bamboo beams from Nepalese species.

Cette étude démontre que des méthodes de fabrication manuelles et peu technologiques utilisant *Bambusa nutans* subsp. *cupulata* et de la colle PVA peuvent produire des poutres de bambou technique présentant des propriétés mécaniques comparables au bois d'œuvre conventionnel, offrant ainsi une solution évolutive pour les PME et des données essentielles pour le nouveau manuel de conception du bambou au Népal.

Rabin Chaulagain, Prem Nath Maskey2026-10-15
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Waveform Identity and Reproducible Source-Grouped Evaluation of Seismic Phase Pickers

Cet article présente une méthodologie d'évaluation exécutable qui garantit des comparaisons reproductibles et traçables de sélecteurs de phases sismiques en liant rigoureusement les identités de formes d'ondes, les divisions de données groupées par source et la provenance des modèles, démontrant que si une approche de sommation temporelle améliore la détection des arrivées de compression, la contribution principale de l'étude réside dans l'établissement d'un cadre vérifiable de lignage de données et d'évaluation plutôt que dans l'introduction d'un nouvel algorithme.

Rahmat Catur Wibowo¹, Razki Alfatah Khairu Mahli, Karyanto Karyanto, Hendra Amijaya, Aristoteles Aristoteles, Maman Herm (…)2026-10-15
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CRR-TMPC: Certificate-Triggered Reset and Reacquisition for Tube MPC under Abrupt Actuation-Effectiveness Changes

Cet article introduit le Certificate-Triggered Reset and Reacquisition Tube MPC (CRR-TMPC), un protocole qui détecte les changements brusques d'efficacité d'actionnement en rejetant les certificats locaux invalides et en réinitialisant vers une enveloppe globale, réduisant ainsi de manière significative les violations de contraintes et l'exposition aux ensembles d'incertitude obsolètes par rapport aux méthodes d'adaptation standards tout en maintenant la sécurité.

Dhayaa Khudher2026-10-15
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Branch-Aware Selective Similarity Registration of Multi-Resolution Rock Tomograms

Cet article propose un cadre sans entraînement pour le recalage de tomogrammes de roche multi-résolution qui intègre une estimation de similitude globale avec un mécanisme d'abstention explicite afin de gérer de manière robuste les changements d'apparence, les chevauchements partiels et les ambiguïtés structurelles sans nécessiter d'alignement initial ni d'intensités identiques.

Xingyu Zhu Zhu, Yuzhu Wang2026-10-15