2968 articoli
Questo articolo presenta un framework di ottimizzazione basato sull'Intelligenza Artificiale che integra l'apprendimento automatico con tecniche di ottimizzazione avanzate per identificare i parametri di combustione ottimali per i motori a idrogeno, migliorando significativamente l'efficienza termica al freno e riducendo le emissioni di ossidi di azoto.
Questo articolo propone e valida un framework di controllo ibrido che migliora il tracciamento della traiettoria di un quadricottero in ambienti dinamici integrando un controllore PID tradizionale con una modulazione del riferimento in tempo reale tramite Reti Neurali Artificiali o Deep, dimostrando che l'approccio PID+DNN supera il PID+ANN in termini di fluidità della convergenza ed efficienza del controllo.
Questo studio propone un framework di previsione delle inondazioni spiegabile che integra GIS, un modello di deep learning ibrido LSTM-XGBoost e tecniche XAI (SHAP e LIME) per fornire un supporto decisionale accurato, trasparente e orientato alle politiche per la gestione dei disastri resiliente al clima.
Questo studio dimostra che un'architettura di Digital Twin basata su regole e conveniente, che utilizza la simulazione a eventi discreti, può prevedere con robustezza e alta precisione i tempi di servizio delle navi RoRo, provando che un significativo valore decisionale può essere ottenuto senza la necessità di un'infrastruttura di sensori costosa e ad alta fedeltà.
Questo studio stabilisce un quadro di riferimento statistico completo per valutare otto algoritmi metaeuristici per la calibrazione di tre modelli costitutivi del suolo non lineari, rivelando che le prestazioni degli algoritmi variano significativamente con la complessità del modello e che bassi valori della funzione obiettivo non garantiscono un recupero accurato dei parametri a causa dell'equifinalità.
Questo studio investiga numericamente l'impatto delle configurazioni delle staffe intermedie, della spaziatura degli staffaggi e degli angoli di ancoraggio dei ganci sulla capacità di carico laterale e sulla duttilità delle colonne in calcestruzzo armato, rivelando che i progetti ottimizzati delle staffe migliorano significativamente le prestazioni strutturali attraverso un migliore confinamento e un migliore contrasto all'instabilità.
Questa revisione analizza 105 studi di metrologia virtuale per l'incisione al plasma per proporre un framework a due stadi che affronti la sfida della costruzione di rappresentazioni compatte, robuste e fisicamente significative da dati di processo ad alta dimensionalità, al fine di superare i limiti della metrologia fisica sparsa e ritardata nella produzione di semiconduttori.
Questo studio presenta un sistema di bioprinting in situ a cinque assi che utilizza la fustellatura conforme per consentire la deposizione multi-angolo e adattiva all'orientamento su superfici curve complesse, superando così i limiti della tradizionale stampa planare a 3 assi per ottenere una fedeltà strutturale, un'integrità meccanica e un'applicabilità clinica superiori per la ricostruzione tissutale specifica del paziente.
Questo articolo presenta una metodologia robusta e automatizzata per la valutazione dell'inclinazione dei pali elettrici urbani utilizzando il rilievo laser terrestre e una pipeline multi-algoritmica che integra RANSAC, PCA e fitting geometrico per ottenere un'accuratezza e una stabilità superiori rispetto alle ispezioni visive convenzionali, in particolare in ambienti rumorosi o occlusi.
Questo articolo propone un metodo di ottimizzazione del diagramma di radiazione di trasmissione solo in fase e a bassa complessità per il radar Frequency Diverse Array (FDA) che minimizza la potenza irradiata in posizioni di intercettazione ostili massimizzando al contempo l'energia del segnale di eco, migliorando così significativamente le prestazioni di bassa probabilità di intercettazione (LPI) del sistema.