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Questo articolo propone un sistema di diagnosi dei guasti basato sulla teoria fuzzy per le batterie di potenza dei veicoli elettrici che, nonostante un lieve aumento del tempo di giudizio, migliora significativamente l'accuratezza del rilevamento dei guasti di isolamento e di comunicazione rispettivamente al 92,3% e al 97,7%, migliorando così la sicurezza e l'affidabilità complessiva del veicolo.
Questo articolo presenta un nuovo metodo iterativo che riduce significativamente il tempo di calcolo per la determinazione dello spessore dei magneti permanenti nei PMSM rispetto alle tradizionali scansioni parametriche a elementi finiti, mantenendo al contempo identica accuratezza ed efficienza di progettazione.
Questo articolo presenta un sensore di campo elettrico MEMS a pilotaggio piezoelettrico che utilizza la risonanza di terza superarmonica per ottenere simultaneamente un'elevata sensibilità attraverso l'amplificazione non lineare e prestazioni superiori isolando efficacemente il segnale dal feedthrough capacitivo parassita, superando così i limiti di gamma dinamica inerenti ai tradizionali design basati sul modello di Duffing.
Questo articolo introduce un framework di filtro adattato deformabile ed esplicabile che utilizza il machine learning per apprendere correzioni a bassa dimensionalità ai classici filtri adattati basandosi sugli stati fisici del ricevitore, migliorando così le prestazioni della comunicazione ottica wireless e fornendo al contempo approfondimenti misurabili sulle specifiche limitazioni della teoria classica dei ricevitori.
Questo articolo presenta una formulazione modale intrinseca full-3D non intrusiva per la dinamica strutturale geometricamente non lineare che deriva un modello a ordine ridotto da equazioni del continuo non ruotate, consentendo l'assemblaggio fluido di sottodomini 3D, shell e beam senza richiedere l'accesso a codici a livello di elemento o a soluzioni di elementi finiti non lineari.
Questo articolo propone un framework di IA multimodale guidato dalla fisica che ottimizza congiuntamente le reti di antenne massive e predice l'informazione sullo stato del canale per i sistemi di integrazione tra sensing e comunicazione 6G, sfruttando i dati di sensing basati su radar per superare le sfide legate alle alte frequenze, alla bassa latenza e alla connettività ultra-densa.
Questo articolo presenta la progettazione, la simulazione agli elementi finiti e la fabbricazione sperimentale di un nuovo stadio piezoelettrico monolitico a 4 DOF che utilizza l'eccitazione a elettrodi distribuiti di unimorfici, il quale raggiunge spostamenti specifici di X-tilt, Y-tilt, Z-translation e Z-rotation a 100V DC.
Questo studio presenta un robusto framework quantitativo per la caratterizzazione della stratificazione del getto di idrogeno combinando la fluorescenza indotta da laser planare (PLIF) e la spettroscopia di breakdown indotta da laser (LIBS) per ricostruire i campi bidimensionali di concentrazione del combustibile, rivelando distinti stadi di iniezione e fornendo dati critici per la validazione dei modelli CFD e l'ottimizzazione delle strategie di iniezione diretta.
Questo articolo valuta gli Algoritmi Genetici e l'Apprendimento per Rinforzo basato su Proximal Policy Optimization per il posizionamento 3D congiunto, il controllo della potenza e l'attivazione di Stazioni Base Volanti, rivelando che mentre gli Algoritmi Genetici ottengono una maggiore connettività degli utenti in scenari limitati dall'interferenza, l'approccio RL offre un'efficienza energetica e una riduzione delle interferenze superiori.
Questo articolo propone un nuovo metodo di modifica della prosodia che sostituisce la tradizionale marcatura del pitch nel dominio del tempo con un modello di eccitazione basato su uno spettro glottale artificiale per eliminare le ambiguità e gli artefatti della marcatura del pitch, ottenendo così una manipolazione dell'altezza e della durata di alta qualità, naturale ed efficiente, adatta alle applicazioni di sintesi vocale e conversione della voce.