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2052 पेपर

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Multi-Material Topology Optimization with Continuous Magnetization Direction for Permanent Magnet Synchronous Reluctance Motors

यह शोध पत्र उच्च-टॉर्क स्थायी चुंबक-सहायता प्राप्त सिंक्रोनस रिलक्टेंस मोटरों को डिजाइन करने के लिए निरंतर चुंबकन दिशा और नित्शे-प्रकार के मॉर्टरिंग के साथ एक नवीन घनत्व-आधारित बहु-सामग्री टोपोलॉजी अनुकूलन ढांचे का प्रस्ताव करता है, जो तकनीकी व्यवहार्यता सुनिश्चित करने और कम्प्यूटेशनल लागत को कम करने के लिए एक टोपोलॉजिकल डेरिवेटिव-प्रेरित इंटरपोलेशन योजना और के-मीन्स क्लस्टरिंग का उपयोग करता है।

Thomas Gauthey, Peter Gangl, Maya Hage Hassan2026-04-01
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Online learning of Koopman operator using streaming data from different dynamical regimes

यह शोध पत्र स्ट्रीमिंग डेटा से कूपमैन ऑपरेटर (Koopman operator) सीखने के लिए एक ऑनलाइन ढांचे का प्रस्ताव करता है जो नवीन गतिशील व्यवस्थाओं (dynamical regimes) की पहचान करने और उन्हें संग्रहीत करने के लिए ग्रासमैनियन दूरी (Grassmannian distance) का उपयोग करता है, जिससे आवश्यक डेटा और आधार फलनों (basis functions) को न्यूनतम करके मॉडल की सटीकता, सिस्टम क्रम और कम्प्यूटेशनल दक्षता को अनुकूलित रूप से अनुकूलित किया जाता है।

Kartik Loya, Phanindra Tallapragada2026-04-01
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Large-Signal Stability of Power Systems with Mixtures of GFL, GFM and GSP Inverters

यह शोध पत्र एक सामान्यीकृत मॉडल को व्युत्पन्न करके, आकर्षण क्षेत्रों (रीजन ऑफ अट्रैक्शन) को निर्धारित करने के लिए रिड्यूस्ड-ऑर्डर मॉडल के साथ मैनिफोल्ड पद्धति का उपयोग करके, और सिमुलेशन एवं प्रयोगों के माध्यम से यह प्रदर्शित करके, ग्रिड-फॉलोइंग, ग्रिड-फॉर्मिंग और ग्रिड-सपोर्टिंग इनवर्टर वाले पावर सिस्टम के लार्ज-सिग्नल स्थिरता तंत्रों को स्पष्ट करता है कि ग्रिड-फॉर्मिंग और ग्रिड-सपोर्टिंग इनवर्टर वोल्टेज सपोर्ट के माध्यम से स्थिरता मार्जिन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाते हैं, विशेष रूप से तब जब वे वोल्टेज न्यूनतम स्तर पर स्थित होते हैं।

Yifan Zhang, Yaoxin Wang, Yunjie Gu, Yitong Li, Sijia Geng, Yue Zhu, Hsiao-Dong Chiang, Timothy C. Green2026-04-01
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Autonomous Planning In-space Assembly Reinforcement-learning free-flYer (APIARY) International Space Station Astrobee Testing

यह शोध पत्र APIARY प्रयोग के सफल ऑन-ऑर्बिट प्रदर्शन का विवरण देता है, जिसने अंतर्राष्ट्रीय अंतरिक्ष स्टेशन पर नासा के एस्ट्रोबी फ्री-फ्लायर को नियंत्रित करने के लिए सुदृढीकरण लर्निंग (reinforcement learning) का उपयोग किया, जो अंतरिक्ष में तीव्र, स्वायत्त रोबोटिक व्यवहारों की क्षमता को प्रमाणित करता है।

Samantha Chapin, Kenneth Stewart, Roxana Leontie, Carl Glen Henshaw2026-04-01
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Crossing the Sim2Real Gap Between Simulation and Ground Testing to Space Deployment of Autonomous Free-flyer Control

यह शोध पत्र अंतर्राष्ट्रीय अंतरिक्ष स्टेशन पर नासा के एस्ट्रोबी फ्री-फ्लाइंग रोबोट के लिए सुदृढीकरण लर्निंग (रिनफोर्समेंट लर्निंग) आधारित स्वायत्त नियंत्रण के पहले ऑन-ऑर्बिट प्रदर्शन को प्रस्तुत करता है, जो एक नवीन सिमुलेशन-टू-रियलिटी प्रशिक्षण पाइपलाइन को प्रमाणित करता है जो जमीनी प्रशिक्षण और अंतरिक्ष तैनाती के बीच के अंतर को सफलतापूर्वक पाटता है।

Kenneth Stewart, Samantha Chapin, Roxana Leontie, Carl Glen Henshaw2026-04-01
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LeLaR: The First In-Orbit Demonstration of an AI-Based Satellite Attitude Controller

यह शोध पत्र एक एआई-आधारित उपग्रह अभिविन्यास नियंत्रक (एटिट्यूड कंट्रोलर) के पहले सफल इन-ऑर्बिट प्रदर्शन की रिपोर्ट करता है, जहाँ पूरी तरह से सिमुलेशन में प्रशिक्षित एक डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एजेंट को इन्नोक्यूब नैनोसैटेलाइट पर तैनात किया गया था ताकि क्लासिकल पीडी कंट्रोलर्स से बेहतर और सुदृढ़ जड़त्वीय पॉइंटिंग युद्धाभ्यास (इनर्शियल पॉइंटिंग मैन्युवर्स) प्राप्त किया जा सके।

Kirill Djebko, Tom Baumann, Erik Dilger, Frank Puppe, Sergio Montenegro2026-04-01
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Input-to-State Stability of Gradient Flows in Distributional Space

यह शोध पत्र कण गतिकी (particle dynamics) के लिए मौजूदा स्थिरता अवधारणाओं को एकीकृत करने और विक्षोभों (perturbations) के तहत वासेरस्टीन ग्रेडिएंट फ्लो (Wasserstein gradient flows) के लिए मजबूती की गारंटी स्थापित करने के लिए वासेरस्टीन मेट्रिक पर आधारित एक नवीन वितरणल इनपुट-टू-स्टेट स्टेबिलिटी (dISS) ढांचे को प्रस्तुत करता है, जिससे निर्धारित सटीकता प्राप्त करने के लिए बड़े पैमाने के मीन-फील्ड एल्गोरिदम में आवश्यक स्वार्म आकार (swarm size) निर्धारित करने के लिए एक सैद्धांतिक आधार प्राप्त होता है।

Guillem Pascual, Sonia Martínez2026-04-01
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A Computational Framework for Cross-Domain Mission Design and Onboard Cognitive Decision Support

यह शोध पत्र सात विविध मिशन आर्किटेक्चर में निर्णय संबंधी बाधाओं को मापने के लिए 'ऑटोनॉमी नेसेसिटी स्कोर' (Autonomy Necessity Score) वाले एक एकीकृत कम्प्यूटेशनल ढांचे को प्रस्तुत करता है और ऑनबोर्ड एलएलएम-आधारित (LLM-based) संज्ञानात्मक निर्णय सहायता की व्यवहार्यता को प्रमाणित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि फाउंडेशन मॉडल उच्च-स्वायत्तता वाले अंतरिक्ष और अंतर्जलीय ऑपरेशनों के लिए सख्त विलंबता बजट (latency budgets) के भीतर 80% सटीकता प्राप्त कर सकते हैं।

J. de Curtò, Adrianne Schneider, Ricardo Yanez, María Begara, Álvaro Rodríguez, Javier López, Martina Fraga, Ignacio Góm (…)2026-04-01
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Koopman Operator Framework for Modeling and Control of Off-Road Vehicle on Deformable Terrain

यह शोध पत्र एक हाइब्रिड भौतिकी-सूचित (physics-informed) और डेटा-संचालित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो जटिल, गणनात्मक रूप से गहन टेरामैकेनिक्स मॉडलों को एक रैखिक प्रणाली में बदलने के लिए कूपमैन ऑपरेटर (Koopman operator) का उपयोग करता है, जिससे विरूपण योग्य भूभाग (deformable terrain) पर संचालित होने वाले स्वायत्त ऑफ-रोड वाहनों के लिए सुदृढ़ और स्थिर मॉडल प्रेडिक्टिव कंट्रोल सक्षम होता है।

Kartik Loya, Phanindra Tallapragada2026-04-01
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A Pontryagin Method of Model-based Reinforcement Learning via Hamiltonian Actor-Critic

यह शोध पत्र हैमिल्टोनियन एक्टर-क्रिटिक (HAC) प्रस्तुत करता है, जो एक मॉडल-आधारित सुदृढीकरण शिक्षण (reinforcement learning) विधि है जो सीखे गए गतिकी (dynamics) पर हैमिल्टोनियन को सीधे अनुकूलित करने के लिए पोंट्र्यागिन मैक्सिमम प्रिंसिपल का लाभ उठाती है, जिससे उत्कृष्ट नमूना दक्षता (sample efficiency), मॉडल त्रुटियों के प्रति मजबूती और ऑनलाइन एवं ऑफलाइन निरंतर नियंत्रण कार्यों में अत्याधुनिक प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए स्पष्ट मान फलन (value function) शिक्षण को समाप्त किया जा सके।

Chengyang Gu, Yuxin Pan, Hui Xiong, Yize Chen2026-04-01