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Performance Evaluation of the RoFSO for Next Generation Transmission Systems

Questo articolo presenta la progettazione e la simulazione di un sistema RoFSO ad alta capacità che utilizza WDM-MUX, metodi di polarizzazione e amplificatori ottici per raggiungere una trasmissione dati di 10–20 Gbps su 50 km per applicazioni 6G, dimostrando metriche di prestazione robuste come elevati fattori Q e bassi BER in condizioni di tempo sereno, evidenziando al contempo il degrado delle prestazioni in condizioni meteorologiche avverse.

Suganthi Santhanam, Krishna mari selvi, Thiruvalar Selvan Palavesam, Manikandan D, Santhosh K2026-07-06
⚡ ingegneria

Trim-Constrained Aero-Propulsive Assessment of Distributed Electric Ducted Fans for a Fixed-Wing Unmanned Aerial Vehicle

Questo articolo presenta un framework aero-propulsivo con vincolo di trim per l'integrazione di dodici ventole caricate elettriche distribuite su un UAV ad ala fissa, rivelando che, sebbene la configurazione aumenti significativamente la portanza, essa comporta sostanziali penalità di resistenza e riduce l'autorità dell'elevatore, identificando infine una posizione del centro di gravità arretrata come il compromesso ottimale per la fattibilità del veicolo.

Agus Suprianto, Firman Hartono, Agoes Moelyadi, Ariefa Yusabih, Nurhadi Pramana, Dana Herdiana, Sinung Tirtha Pinindriya (…)2026-07-06
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Permutation-Equivariant Deep Equilibrium Networks for Real-Time Single-Bus DER Dispatch with O(1) Parameter Scaling

Questo articolo propone una rete di equilibrio profondo (DERDEQN) basata su Transformer permutazione-equivariante che raggiunge una scalabilità dei parametri O(1) e l'inferenza in tempo reale per la gestione di migliaia di risorse energetiche distribuite eterogenee, apprendendo equilibri competitivi e prezzi di clearing attraverso un processo di addestramento non supervisionato e privo di etichette basato sulle condizioni di market-clearing e KKT.

Jiang Zhan, Guofeng Liang, SiQi Chen, Tong Su, Fanrong Feng2026-07-06
⚡ ingegneria

An Integrated IoT-Based Predictive Maintenance Framework for Industrial Electrical Assets: A Hybrid Deep Learning Approach

Questo articolo presenta un framework di manutenzione predittiva integrato basato su IoT che combina il rilevamento elettrico ad alta risoluzione, l'ingegneria delle caratteristiche multivariate e un modello di deep learning ibrido Prophet-LSTM per rilevare efficacemente i guasti incipienti e quantificare le inefficienze energetiche negli asset elettrici industriali.

Hüseyin Yanık, Erkan Ödemiş, Yetkin Tongar Serimer, Huzeyfe Doğrukan2026-07-06✓ Author reviewed ⓘ
⚡ ingegneria

Load frequency control framework of renewable integrated power systems in multi scenario disturbance conditions with the proximal policy optimization  

Questo articolo propone un framework di controllo basato su Proximal Policy Optimization (PPO) per la gestione della frequenza del carico in sistemi di potenza integrati con energie rinnovabili che supera i controllori tradizionali e altri controllori di apprendimento per rinforzo profondo, ottenendo tassi di errore significativamente inferiori e una stabilità superiore attraverso diverse perturbazioni multi-scenario senza richiedere la sintonizzazione euristica.

Dalia Debbarma, Dulal Chandra Das, Jeetu Debbarma2026-07-06
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Effect of lateral mechanical smoke exhaust on smoke backflow behavior and temperature profile in a mountain tunnel: A numerical investigation and analysis

Questo studio impiega simulazioni numeriche per analizzare gli effetti dell'estrazione laterale del fumo sul riflusso di fumo e sui profili di temperatura nei tunnel montani, rivelando caratteristiche di flusso asimmetriche e sviluppando modelli empirici per prevedere il decadimento della temperatura longitudinale e la lunghezza del back-layering per un migliore design dei sistemi di ventilazione.

Mintao Jia, Shaoxuan Wang, Li Chen, Xudui Liu, Yupeng Hao, Mingxuan Yang, Jiaxian Cheng, Wenxin Qiu, Zhisheng Li2026-07-06
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Autonomous Camera-driven Environmental Risk Intelligence Framework Integrating Digital Twin Analytics for Smart Firework Industry Safety

Questo articolo propone un framework autonomo e multimodale che integra telecamere PTZ, droni, sensori IoT indossabili e un Digital Twin con Vision Foundation Models per fornire intelligence sui rischi ambientali in tempo reale, analisi predittive della sicurezza e risposte di emergenza automatizzate per l'industria dei fuochi d'artificio intelligenti.

Kalaivani Krishnan, Anbu Karuppusamy Shanmugam2026-07-06
⚡ ingegneria

On-Board Real-Time AI Compensation System for Nonlinear Drift in Electrochemical Seismometers

Questo articolo propone Wiener-KAN, un sistema di compensazione in tempo reale a bordo per sismometri elettrochimici che combina la linearizzazione del modello di Wiener con una rete di Kolmogorov-Arnold precomputata basata su tabella di ricerca per mitigare efficacemente la deriva non lineare della frequenza e gli errori di sensibilità, mantenendo al contempo una latenza ultra-bassa e un uso minimo delle risorse sui microcontrollori.

Hongyuan Yang, Ang Li, Huaizhu Zhang, Xintong Dong, Fan Zheng, Linhang Zhang, Can Liu, Ruojin Li2026-07-06
⚡ ingegneria

System and Method for Controlling Battery-Free Mobility Based on O(1) Energy Complexity in Smart Factory Mesh Grids

Questo articolo propone una nuova architettura di calcolo a risonanza spazio-temporale O(1) che elimina le batterie chimiche nella mobilità delle fabbriche intelligenti utilizzando un vettore di coordinate da 64 byte, l'elaborazione quantistica virtuale e l'accoppiamento a onda evanescente per ottenere un controllo a latenza costante, un'efficienza del trasferimento di energia wireless del 92,5% e un rischio di hacking nullo.

Jung Min Ho2026-07-06
⚡ ingegneria

The Size Effect of TiO₂ Nanoparticles as a Promising Fuel Additive for Diesel and Waste Tyre Pyrolysis Oil Blend: Assessment of Thermodynamic, Environmental, and Economic Parameters

Questo studio valuta l'impatto di diverse dimensioni di nanoparticelle di TiO₂ (13–38 nm) aggiunte a una miscela di diesel e olio di pirolisi di pneumatici fuori uso sulle prestazioni del motore, sulle emissioni e sull'efficienza termodinamica, rivelando che, mentre le nanoparticelle più grandi riducono le emissioni di CO e HC, esse aumentano simultaneamente il consumo di carburante e diminuiscono le efficienze termica ed exergetica rispetto al diesel puro.

Ahmet ARSLAN, Talha ERTÜRK, Battal DOĞAN, Hayri YAMAN, Murat Kadir YEŞİLYURT2026-07-06