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A CFD-based critical-velocity threshold framework for flood resilience assessment of vulnerable timber covered bridges

Cette étude propose un cadre interdisciplinaire fondé sur la CFD pour évaluer la résilience aux inondations des ponts couverts en bois vulnérables, démontrant, à travers le cas du pont de Taixin, comment son système d'irrigation historique crée une « symbiose fonctionnelle » qui maintient les vitesses critiques sous les seuils de basculement, même lors de conditions hydrologiques extrêmes.

Dong Xu, Can Xiao, Yu wei Li2026-08-14
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Effects of Loading Frequency on the Dynamic Response and Pore Structure of Silty Clay under Repeated High-Amplitude Loading

Cette étude utilise des essais triaxiaux cycliques et la porosimétrie par intrusion de mercure pour démontrer que des fréquences de chargement plus élevées réduisent la déformation plastique accumulée et la dissipation d'énergie dans l'argile limoneuse en limitant le temps disponible pour le réarrangement de la structure des pores, ce qui transforme principalement les macropores en mésopores tout en augmentant l'hétérogénéité des macropores.

Weilie Zou, Yuntao Xie, Xiequn Wang, Chunyang Zhu, Zhong Han, Guo Zhang2026-08-14
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Secondary Flow Injection for Thrust Vectoring in Convergent–Divergent Nozzles: A Comprehensive Review of Flow Physics and Design Strategies

Cette revue exhaustive synthétise plus de 150 études pour analyser la physique des écoulements, les stratégies de conception et les méthodes de calcul de l'injection de flux secondaire pour la poussée vectorielle, mettant en lumière les avancées récentes et les solutions hybrides émergentes pour les systèmes de propulsion supersoniques et hypersoniques de nouvelle génération.

Deepak Gupta, Amit Kumar Thakur, Balaji Ravi2026-08-14
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Training-Free No-Reference Image Quality Assessment Using a Content-Independent Graph Fourier Watermark

Cet article propose une méthode d'évaluation de la qualité d'image sans référence et sans entraînement qui utilise un tatouage numérique de type Graph Fourier indépendant du contenu pour estimer la dégradation en analysant la distorsion des bits incorporés, atteignant ainsi une grande précision à travers diverses familles de distorsions sans nécessiter d'images originales ou de données d'entraînement subjectives.

Md Minhazul Islam Minar Minar2026-08-14
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A Visual Hazard Recognition Framework Based on the Hazard Triangle to Support Workplace Risk Communication

Cette étude propose un cadre simplifié de reconnaissance visuelle des dangers basé sur le concept du triangle des dangers, qui transforme les évaluations de risques textuelles complexes en diagrammes structurés et codés par couleurs afin d'améliorer la communication des risques sur le lieu de travail et l'identification des mesures de contrôle pour les travailleurs de première ligne.

Ajith N R2026-08-14
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An Interpretable and Comparative Uncertainty-Aware Machine Learning Approach for UHPC Mix Design Optimization

Cette étude propose un cadre d'apprentissage automatique interprétable et sensible à l'incertitude qui évalue sept modèles pour prédire la résistance à la compression du béton à ultra-hautes performances (BUHP), identifie les méthodes d'ensemble comme étant supérieures grâce à une analyse rigoureuse de la précision et des intervalles de confiance, et livre un outil d'interface graphique pratique pour optimiser les formulations de mélanges.

Biswajit Pal2026-08-14
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Protecting Military Logistics under Hybrid Threats: A Risk-Informed Framework for Resilient Supply Chains

Cette étude propose un cadre fondé sur le risque qui intègre l'évaluation des risques par scénarios à la prise de décision multicritère afin de renforcer la résilience des systèmes de logistique militaire face aux menaces hybrides complexes, démontrant que la surveillance en temps réel et la redondance du système sont les stratégies d'atténuation les plus efficaces.

Ondrej Voznak2026-08-14
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FDTD-Based Synthetic Dataset Generation and Quantum Ensemble Learning for Enhanced Microwave Tumor Localization

Cette recherche propose un cadre hybride combinant des données micro-ondes synthétiques simulées par FDTD avec un ensemble de classificateurs de fusion à puissance quantique (QPFC-E) afin d'améliorer significativement la précision et le rappel de la localisation non invasive de tumeurs par rapport aux méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique.

Muhammad Saood Sarwar, Shahzaib Ur Rehman2026-08-14
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Microseismic Assessment of Deformation-Related Elastic Parameters in Structurally Different Dam Types: Evidence From Rockfill and Reinforced-Concrete Dams in Uzbekistan

Cette étude utilise l'analyse du rapport spectral H/V microsismique pour évaluer les paramètres élastiques liés à la déformation dans les barrages en enrochement et en béton armé en Ouzbékistan, démontrant que ces méthodes non invasives identifient efficacement les zones de contrainte-déformation influencées par le type de structure, la charge hydrostatique et l'hétérogénéité des matériaux pour une surveillance améliorée dans les régions sismiquement actives.

Nurali Mukhammadkulov Murodaliyev, Asilbek Rakhmat Rahmatov, Musulmonqul Muzaffar Qodirov, Xasan Baxtyorovich Isroilov (…)2026-08-13