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Active Learning-Driven Surrogate Modeling for Fatigue LifePrediction of LPBF Hastelloy-X Using Defect-Informed FiniteElement Analysis

Cet article présente un cadre hybride qui intègre l'analyse par éléments finis informée par les défauts à une modélisation de substitution par processus gaussien pilotée par l'apprentissage actif afin de prédire avec précision et efficacité la durée de vie en fatigue de l'Hastelloy-X produit par LPBF sous diverses conditions, atteignant une haute fidélité avec une réduction de plus de 95 % des besoins en données expérimentales.

Chandrashekhar Pilgar, G Gangaraju2026-06-30
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Slip-Aware Wheel Odometry for 4-Wheeled Skid-Steer Mobile Robots Using a Compact 1-D Convolutional Neural Network

Ce document présente SlipOdometryNet, un réseau de neurones convolutifs unidimensionnel compact qui permet d'obtenir une odométrie sensible au glissement et exempte d'IMU pour les robots à direction par dérive, en réduisant considérablement les erreurs de trajectoire selon diverses conditions de friction, surpassant ainsi tant les modèles cinématiques traditionnels que les modèles Transformer beaucoup plus volumineux lors d'un déploiement en temps réel.

Prasad Prabhu, Vincent Linish Dsouza2026-06-30
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Stretchable Electronics for Extreme Environments: Ceramic Aerogel Metamaterials Enable High-temperature Sensing

Cet article présente l'électronique de métamatériaux à aérogel céramique extensible (SCAME), une plateforme monolithique qui surmonte le compromis traditionnel entre stabilité thermique et flexibilité mécanique pour permettre la détection à haute température (> 900 °C) et la cartographie thermique en temps réel sur des surfaces complexes telles que les tuyères de turboréacteurs.

Kan Li, Chao Hou, Zijian Xu, Yunzhao Bai, Wenna Cheng, Li Yuan, Ying Lyu, Hongwei Xie, Xuanyu Wu, Qintao He, Jinghui Lin (…)2026-06-29
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Physics-Informed and Surrogate-Assisted Cost Optimization of Fire Protection Materials

Cette étude introduit un nouveau cadre d'optimisation hybride fondé sur la physique qui intègre des simulations de transfert de chaleur par différences finies, un modèle de coût de substitution CatBoost et un algorithme génétique afin de découvrir automatiquement une configuration de matériaux de protection incendie passive à coût optimal qui respecte les normes de sécurité R180 à un coût nettement inférieur à celui des alternatives commerciales traditionnelles.

Ivan Dmitriev2026-06-29
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Earthquake Vulnerability of Existing Buildings and Emergency Accessibility Challenges in a Residential Area of Dhaka City

Cette étude utilise le dépistage visuel rapide et l'analyse SIG pour révéler que la zone densément peuplée de Dhanmondi à Dhaka fait face à des risques sismiques graves en raison de vulnérabilités structurelles généralisées telles que les étages souples et l'insuffisance des infrastructures d'évacuation, soulignant le besoin urgent d'une application stricte des codes de construction et d'une planification urbaine stratégique pour renforcer la résilience face aux catastrophes.

Md. Shahoriar Sarker, Asim Abrar, Mahfuja Khandaker, Iftakhar Ahmed2026-06-29
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Wood and seagrass fibre-based materials including TPSea on hot sounding rocket structures

Cette étude évalue des matériaux à base de fibres de bois et d'herbiers pour les systèmes de protection thermique de fusées-sonde, concluant que si les bois massifs non traités sont inadaptés en raison de leur dégradation, les composites de fibres de bois techniques comme le TPSea-C présentent un potentiel significatif en tant qu'alternatives durables et performantes pour les bords d'attaque des ailerons.

Raphaela Guenther, Oliver Hohn, Holger Unbehaun, Oliver Drescher, Martin Tajmar, Christian Bach, Hendrik Weihs2026-06-29
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Certificate-Guided Residual Variance Control for Residual Learned Controllers in Nonlinear Systems

Ce document propose le Contrôle de la Variance Résiduelle Guidé par Certificat (CG-RVC), un cadre acteur-critique résiduel qui atténue l'amplification transitoire non normale dans les systèmes non linéaires à temps discret en projetant des certificats de Lyapunov en pénalités de covariance anisotropes, réduisant ainsi de manière significative la covariance de l'état, la variance de commande et les violations de contraintes par rapport aux méthodes d'apprentissage par renforcement standard.

Yue WU, JianFu CAO, Ye CAO2026-06-29
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Edge-Assisted Secure LoRa Mesh Positioning for Tactical IoBT Systems Using Distributed GNSS/IMU Fusion and Lightweight Authentication

Cet article présente « Tactical Tracker », un cadre de positionnement par réseau maillé LoRa assisté par l'edge pour les systèmes IoBT tactiques, qui intègre la fusion distribuée GNSS/IMU à une authentification cryptographique légère pour fournir une conscience situationnelle résiliente et en temps réel dans des environnements contestés et à bande passante limitée.

Mohammad Alja'afreh, Lujain Amro, Siwar Madanat, Talal Ateyyeh2026-06-29
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Design and Analysis of a Low-Power, High-Gain Current-Balanced Constant Transconductance Rail-to-Rail CMOS Operational Amplifier

Cet article présente un amplificateur opérationnel rail-to-rail en technologie CMOS 180 nm utilisant une technique d'équilibrage de courant et une architecture à cascade repliée pour atteindre un gain DC élevé (106,8 dB), une faible consommation d'énergie (116,74 µW) et une variation de transconductance minimale (±1,77 %) sur l'ensemble de la plage de mode commun d'entrée.

KAVITHA S, SARAVANAKUMAR N, Talluri Vineel Jessy, Manjubala M2026-06-29
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A GIS-Based Framework for Integrating UAV Photogrammetry into Terrain Modeling and Spatial Analysis

Cet article présente un cadre complet basé sur les SIG qui intègre la photogrammétrie par drone avec le traitement par Structure-from-Motion et Multi-View Stereo afin de générer des modèles de terrain à haute résolution et de mener des analyses spatiales précises, améliorant ainsi la prise de décision grâce à une évaluation robuste de la précision verticale.

Murat yakar2026-06-29