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⚡ विद्युत इंजीनियरिंग

Experimentally Validated Comparison of Two CFD Simulation Workflows for Oil Jet Cooling and LPTN Improvement

यह शोध पत्र तेल-जेट द्वारा ठंडे किए जाने वाले इलेक्ट्रिक मोटर वाइंडिंग्स में ऊष्मा स्थानांतरण गुणांकों को निर्धारित करने के लिए दो उच्च-सटीकता वाले सीएफडी (CFD) सिमुलेशन वर्कफ्लो (FVM और MPS) को प्रयोगात्मक रूप से मान्य करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि इन परिणामों को लम्पड पैरामीटर थर्मल नेटवर्क (Lumped Parameter Thermal Network) मॉडल में एकीकृत करने से इलेक्ट्रिक वाहन अनुप्रयोगों के लिए तीव्र तापीय भविष्यवाणियों की सटीकता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।

Jon Astier, Jon García Urbieta, Hugo Vázquez, Iñigo García, Marco Satrústegui, Ibon Elósegui2026-09-08
⚡ विद्युत इंजीनियरिंग

High Gain Low Elements Counts Switched Capacitor based Multi-Level Inverter

यह शोध पत्र एक उच्च-लाभ (high-gain), स्विचड-कैपेसिटर मल्टी-लेवल इन्वर्टर टोपोलॉजी प्रस्तावित करता है जो कम हार्मोनिक सामग्री और स्व-संतुलित कैपेसिटर के साथ ग्यारह आउटपुट वोल्टेज स्तर उत्पन्न करने के लिए दो डीसी स्रोतों और नौ स्विचों का उपयोग करता है, जबकि 50 हर्ट्ज़ संचालन और नियरएस्ट-लेवल मॉड्यूलेशन के माध्यम से कम स्विचिंग नुकसान प्राप्त करता है।

Hossein Madadi Kojabadi, Erfan Hallaji, Amir Ghorbani Esfahlan, Ataollah Panahgholi2026-09-08
⚡ विद्युत इंजीनियरिंग

Dynamic Sparse Partial Least Squares for Sensor Fault Detection and Diagnosis in Smart Agriculture

यह शोध पत्र एक डायनेमिक स्पार्स पार्शियल लीस्ट स्क्वायर्स (D-sPLS) फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो बिना लेबल किए गए फॉल्ट डेटा की आवश्यकता के, स्मार्ट कृषि में सटीक, वास्तविक समय के सेंसर फॉल्ट डिटेक्शन और डायग्नोसिस को प्राप्त करने के लिए सेमी-सुपरवाइज्ड लर्निंग, डायनेमिक फीचर ऑग्मेंटेशन और व्याख्या योग्य डायग्नोस्टिक टूल्स का उपयोग करता है।

fouzi Harrou, Muddu Madakyaru, K. Ramakrishna Kini, Noreddine Ghaffour, Ying Sun2026-09-08
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Predicting sand erosion in a gas deepwater jumper by incorporating distributions of sand particles size

यह अध्ययन डीपवाटर गैस जंपर्स में क्षरण (इरोशन) का पूर्वानुमान लगाने के लिए रोसिन-रैमलर सैंड पार्टिकल साइज डिस्ट्रीब्यूशन के साथ CFD मॉडलिंग का उपयोग करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि परिवर्तनशील कणों के आकार और प्रवाह गतिकी को ध्यान में रखने से सैद्धांतिक मॉडलों की तुलना में अधिक यथार्थवादी क्षरण भविष्यवाणियां प्राप्त होती हैं और अंतिम एल्बो (elbow) को गंभीर क्षरण के लिए सबसे महत्वपूर्ण क्षेत्र के रूप में पहचानता है।

Ruben Cuamatzi-Meléndez, Fernando Juárez-López, Sergio D. Dionicio-Bravo, Enrique Flores-Cuamatzi2026-09-08
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Effect of micro rolling on laser-induced arc additive manufacturing of 2319 aluminum alloy

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि माइक्रो-रोलिंग को लेजर-प्रेरित आर्क एडिटिव मैन्युफैक्चरिंग (LIAAM) के साथ एकीकृत करने से 2319 एल्युमिनियम मिश्र धातु की सूक्ष्म संरचना (माइक्रोस्ट्रक्चर) में महत्वपूर्ण सुधार होता है, जिससे पारंपरिक LIAAM की तुलना में एनिसोट्रॉपी कम होती है और कठोरता एवं तन्य शक्ति दोनों में वृद्धि होती है।

Zhaodong Zhang, Peisheng Li, Zijing Zhou, Gang Song, Xu Wang2026-09-08
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Maximizing Task Endurance through Muscle Fatigue Minimization with Consideration of Muscle Fatigability and Task Contribution: an in-Silico FES Study of Handcycling

यह इन-सिलिको अध्ययन यह प्रदर्शित करता है कि फंक्शनल इलेक्ट्रिकल स्टिमुलेशन के माध्यम से हैंड-साइक्लिंग कार्य की सहनशक्ति को अधिकतम करना विशिष्ट चरों को लक्षित करने वाले और व्यक्तिगत मांसपेशी थकान एवं यांत्रिक क्रिटिकैलिटी को शामिल करने वाले कॉस्ट फंक्शन्स को अनुकूलित करके सर्वोत्तम रूप से प्राप्त किया जाता है, बजाय केवल मानक नॉर्म आर्कटाइप्स पर निर्भर रहने के।

Kevin Co, Pierre Puchaud, Florent Moissenet, Mickaël Begon2026-09-08
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Traffic-Induced Energy Variability of Long-Haul Truck Powertrains Using Vehicle–Traffic Co-Simulation

यह शोध पत्र एक दो-चरणीय वाहन-यातायात सह-सिमुलेशन पद्धति प्रस्तुत करता है जो यह मात्रात्मक रूप से निर्धारित करता है कि कैसे एक 255 मील लंबे अमेरिकी कॉरिडोर पर स्थानिक-कालिक रूप से परिवर्तनशील यातायात स्थितियाँ लंबी दूरी के इलेक्ट्रिक ट्रकों के लिए ऊर्जा तीव्रता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाती हैं और माल ढुलाई दक्षता को कम करती हैं, जबकि साथ ही पुनर्योजी ऊर्जा रिकवरी (रीजेनरेटिव एनर्जी रिकवरी) को भी बढ़ाती हैं।

Abhilasha Saroj, Anye Zhou, Guanhao Xu, Safi Ebeid, Vivek Sujan, Michael O. Rodgers, Oriana Calderón, Chieh (Ross) Wang2026-09-08
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Bayesian-Optimized VMD and Attention-Based CNN- BiLSTM for Early Gearbox Fault Diagnosis

यह अध्ययन एक सुदृढ़ गियरबॉक्स दोष निदान ढांचे का प्रस्ताव करता है जो अनुकूलित शोर पृथक्करण के लिए बेयसियन-अनुकूलित वेरिएशनल मोड डिकंपोजिशन को उन्नत विशेषता निष्कर्षण के लिए एक अटेंशन-आधारित CNN-BiLSTM मॉडल के साथ एकीकृत करता है, जिससे परिवर्तनशील कार्य स्थितियों में प्रारंभिक दोषों का पता लगाने में 90% सटीकता प्राप्त होती है।

Hongfei Yao, Yufei Kang, Jian Ma, Dian Liu, Hao LI2026-09-08
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Adaptive Threshold Optimization for Energy Detection-Based Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks Using Swarm Intelligence

यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि स्वार्म इंटेलिजेंस-आधारित अनुकूलनशील थ्रेशोल्ड अनुकूलन, विशेष रूप से आर्टिफिशियल बी कॉलोनी और फायरफ्लाई एल्गोरिदम की तुलना करते हुए, पारंपरिक फिक्स्ड-थ्रेशोल्ड एनर्जी डिटेक्शन की तुलना में डिटेक्शन संभावनाओं में सुधार करके और फॉल्स अलार्म दरों को संतुलित करके कॉग्निटिव रेडियो नेटवर्क में स्पेक्ट्रम सेंसिंग प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

Syeda Sundus Zehra, Syed Muhammad Nabeel Mustafa, Muhammad Aamir2026-09-08
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A Hybrid Ensemble Learning Framework for Permeability Prediction Using Integrated Petrophysical Logs, Core Measurements, and Drill Stem Test Data

यह अध्ययन एक हाइब्रिड एनसेंबल लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो विषम जलाशयों (heterogeneous reservoirs) में पारगम्यता (permeability) की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए पेट्रोफिजिकल लॉग्स, कोर मेजरमेंट्स और ड्रिल स्टेम टेस्ट डेटा को एकीकृत करता है, जिसमें इस कार्य को वर्गीकरण (classification) और प्रतिगमन (regression) दोनों समस्याओं के रूप में तैयार किया गया है, जो स्टैंडअलोन मशीन लर्निंग मॉडल की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और व्याख्यात्मकता प्रदर्शित करता है।

Pardis Ebrahimi¹, Ali Safaei², Atefeh Hassan-Zadeh, Alireza Salamat³2026-09-08