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A Parameterized Data-Driven Neural Network with Physics-Based Regularization for Thermal Field Prediction in Metal Additive Manufacturing

Questo articolo presenta una rete neurale parametrizzata e physics-informed che predice efficientemente i campi termici transitori e la geometria del melt pool nella fusione a letto di polvere laser di SS316L, combinando dati generati tramite FEM con la regolarizzazione della conduzione del calore per superare i limiti computazionali delle simulazioni convenzionali.

Aishwarya Manjunath, Hang Tran, Selvamurugan Palaniappan, Shashank Sharma, Song Fu, Narendra B. Dahotre2026-07-24
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Channel Characteristics of Long-distance Magnetic Induction based Through-the-earth Communication and Performance Analysis

Questo articolo analizza le caratteristiche del canale e le prestazioni della comunicazione a lunga distanza attraverso il terreno basata sull'induzione magnetica, stabilendo un modello di circuito equivalente, valutando il rumore e le risposte in frequenza in varie condizioni e determinando gli schemi di modulazione ottimali per migliorare l'affidabilità del sistema.

Chuanxian Ma, Yanjun Zhu, Lifeng Sun, Baojun Zhu, Huifeng Cheng, Xinlei Jia, Yue Wang, Mengtian Dai, Wei Yang2026-07-24
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Position-Weighted Sequence-Kernel Bayesian Optimization for Composite Laminate Stacking Sequences

Questo articolo propone un framework di ottimizzazione bayesiana basato su kernel di sequenza pesata per posizione che progetta efficientemente sequenze di impilamento di laminati compositi sotto vincoli di produzione, sfruttando una metrica di distanza specializzata per i surrogati di processo gaussiano al fine di massimizzare le prestazioni di instabilità riducendo al contempo la ridondanza dei candidati.

Xinrong Liang, Liang Kong, Zhaojun Zhang2026-07-24
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A Lightweight Multi-Scale Frequency-Aware Network for Noise-Robust Rolling Bearing Fault Diagnosis

Questo articolo propone FSMSN, una rete multi-scala leggera che integra prior di frequenza di guasto fisico nei meccanismi di attenzione dei canali per ottenere una diagnosi dei guasti dei cuscinetti robusta e ad alta precisione sotto un severo interferimento del rumore, con significativamente meno parametri rispetto ai baseline esistenti del deep learning.

Yuliang Li, Chenggang Zhang2026-07-24
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A Multi-Model Adaptive Evaluation System for Green Building Energy Efficiency

Questo articolo propone un sistema di valutazione multi-modello stabile, modulare e adattivo che integra approcci dinamici, statici e ibridi per valutare accuratamente l'efficienza energetica degli edifici verdi attraverso diversi climi e scale, raggiungendo un tasso di errore del modello ibrido inferiore al 6% pur supportando sia l'ottimizzazione dei singoli edifici che la gestione di portafogli su larga scala.

Wenli Fu, Yu Na, Yuxuan Zhao2026-07-24
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Comprehensive TCAD Investigation of RF Performance, Noise Characteristics, and Intrinsic Capacitances of InAlAs/InGaAs/InP HEMTs: Impact of Gate-to-Channel Distance and Gate Bias.

Questo studio utilizza simulazioni TCAD per dimostrare che l'aumento della distanza tra gate e canale negli HEMT InAlAs/InGaAs/InP generalmente riduce le densità spettrali di rumore e la capacità gate-drain, pur aumentando la conduttanza di uscita e la capacità gate-source, mentre la variazione della tensione di gate produce effetti distinti, spesso opposti, sulle caratteristiche del rumore di corrente e di tensione.

Soufiane Derrouiche2026-07-24
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Channel-Aware Adaptive Hybrid RF/FSO/THz Maritime Wireless Networking

Questo articolo propone e valuta un framework adattivo consapevole del canale per reti marittime ibride RF/FSO/THz che utilizza la modellazione basata sulla fisica e il machine learning per ottimizzare la selezione del canale, evidenziando al contempo la necessità critica di scenari di addestramento diversificati per garantire la robustezza contro le variazioni ambientali e gli errori di misurazione.

Luis Miguel Pires, Dushan Nalin Jayakody2026-07-24
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Wind tunnel Model and EPS Design for a BLI Aircraft Configuration Based On NumericInvestigations

Questo articolo presenta la progettazione e l'ottimizzazione di un modello in scala ridotta per galleria del vento caratterizzato da un innovativo simulatore elettrico (EPS) per una configurazione di aeromobile con ingestione dello strato limite (BLI) montato a poppa, che raggiunge un'efficienza isentropica dell'80% e fornisce una piattaforma affidabile per validare le previsioni numeriche di complesse interazioni tra cellula e propulsione.

Arian Mojaabi, Marcel Seidler, Boris Britto, Manuel Zeitler, Clément Paillard, Sébastien Duplaa, Jens Friedrichs, Rolf R (…)2026-07-24