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Questo studio identifica un significativo livello di insoddisfazione per le pratiche di manutenzione nelle scuole governative del Kuwait e propone un sistema digitale centralizzato e validato che sfrutta applicazioni mobili, piattaforme cloud e tecnologie ArcGIS per migliorare l'efficienza, la sicurezza e la reattività nel settore dell'istruzione pubblica.
Questo articolo propone un framework distribuito per la condivisione di energia elettrica e termica per multi-microgrid che integra l'ottimizzazione robusta distribuzionale con correlazione spazio-temporale per gestire le incertezze tra sorgenti e carichi e un meccanismo di negoziazione di Nash asimmetrico per garantire un'allocazione equa dei benefici, raggiungendo infine un'operazione coordinata a basso costo, a basse emissioni di carbonio e robusta.
Questo studio dimostra che un modello di machine learning XGBoost, addestrato su 810 miscele sperimentali e interpretato tramite l'analisi SHAP, raggiunge un'elevata accuratezza predittiva per la resistenza alla compressione del calcestruzzo ad altissime prestazioni (UHPC), identificando al contempo il contenuto di fibre e l'età di maturazione come i parametri governanti più influenti.
Questo studio investiga le prestazioni meccaniche del calcestruzzo con fumo di silice e gomma attraverso test sperimentali e machine learning, dimostrando che mentre la polvere di gomma e il fumo di silice migliorano proprietà specifiche e i codici di progettazione esistenti sottostimano la resistenza, modelli predittivi avanzati come le Reti Neurali Artificiali offrono un'accuratezza superiore per stimare la resistenza alla compressione e alla flessione per supportare l'edilizia sostenibile.
Questo studio numerico dimostra che trascurare l'anisotropia indotta nei pendii argillosi porta a una significativa semplificazione del comportamento del suolo, poiché l'incorporazione di proprietà anisotrope tramite il modello SANICLAY rivela un aumento dello sforzo di taglio, dello spostamento e delle superfici di scivolamento rispetto ai modelli isotropi, evidenziando così la necessità di tenere conto dell'anisotropia per ottenere analisi di stabilità sismica ingegneristica precise.
Questo articolo introduce AeroSense, un nuovo framework stato-flusso che migliora la previsione del flusso del traffico aereo a breve termine nello spazio aereo terminale modellando direttamente gli stati microscopici istantanei degli aeromobili dai dati ADS-B, superando così i limiti dei tradizionali approcci di serie temporali aggregati e raggiungendo una precisione superiore, specialmente durante periodi di traffico ad alta densità.
Questo studio propone e valida una tecnologia di fratturazione direzionale utilizzando perforazioni a matrice ottimizzate per guidare efficacemente il taglio del tetto, promuovendo così il cedimento tempestivo e mitigando i gravi rischi di comportamento degli strati nelle gallerie a sezione ampia e bassa profondità con tetti laterali spessi e duri.
Questo studio dimostra che un geopolimero a base di ceneri volanti di Classe C migliora efficacemente la resistenza alla flessione e alla trazione di terreni sabbiosi e argillosi in condizioni di stagionatura ambiente, esibendo una prestazione superiore rispetto alla stabilizzazione con cemento e forti correlazioni lineari con la resistenza alla compressione.
Questo studio investiga il comportamento di adesione tra barre d'acciaio e calcestruzzo riciclato con fibre d'acciaio mediante 27 prove di pull-out, analisi microstrutturali e simulazioni agli elementi finiti per rivelare gli effetti dei parametri chiave sulla resistenza di adesione e per stabilire un modello analitico ad alta precisione per simulare la relazione bond-slip.
Questo studio dimostra che il Diode Area Melting (DAM) mediante array di multi-laser riduce significativamente i tassi di raffreddamento e le tensioni residue di trazione nel Ti6Al4V rispetto alla tradizionale Laser Powder Bed Fusion, determinando microstrutture più grossolane e un migliore controllo della solidificazione.