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Residual strength of corroded reinforced concrete beams: Experimental, analytical, numerical and machine learning approach

Questo studio valuta la capacità flessionale residua di travi in calcestruzzo armato corrose attraverso un approccio integrato completo che combina test sperimentali, formulazioni analitiche modificate, modellazione numerica agli elementi finiti e machine learning, dimostrando infine che gli algoritmi Random Forest offrono lo strumento di previsione più efficiente e accurato rispetto ai metodi tradizionali.

Suryansh Sharma, Harish Chandra Arora, Aman Chauhan, Aditya Sharma, Madhu Sharma2026-07-10
⚡ electrical engineering

A Physics-Informed Hypoplasticity–Machine Learning Framework for Offshore Foundation Design: Comparative Insights from the German North Sea and the Peruvian Pacific Coast

Questo articolo propone un percorso di trasferimento tecnologico per adattare un framework di ipoplasticità informata dalla fisica e machine learning, originariamente sviluppato per le condizioni del vento offshore tedesco, alla costa del Pacifico peruviano, identificando i componenti metodologici direttamente trasferibili e delineando i necessari ricalibrazioni locali per i dati del suolo, l'accoppiamento sismico e lo screening della liquefazione.

PAUL RICARDO PRUDENCIO GALVEZ2026-07-10
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Nanofluidic memristor with an ultra-low operating voltage

Questo studio introduce un memristore nanofluidico Cu–PAF/CuSO₄–Cu che raggiunge uno switching a tensione ultra-bassa (sub-100 mV) e un'emulazione sinaptica efficiente dal punto di vista energetico ottimizzando le coppie elettrodo-elettrolita e utilizzando l'adsorbimento ionico reversibile all'interno dei nano canali per superare i precedenti limiti di tensione nel calcolo neuromorfico.

Yike Xiao, Yukun Bao, Tianyong Peng, Kangrui Li, Pingyuan Yan, Wei Huang, Chuanxiang Sheng, Qi Wang, Ye Feng Yu2026-07-10
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A Mesoscale Damage Mechanics Framework for Predicting Damage Initiation in Cross-Ply Composite Laminates under Low-Velocity Impact Using Artificial Neural Networks

Questo studio propone un framework ibrido che integra un modello a elementi finiti di meccanica del danno a scala mesoscopica con una rete neurale artificiale per prevedere in modo accurato ed efficiente l'innesco e l'evoluzione del danno in laminati compositi cross-ply soggetti a impatto a bassa velocità.

Subhabrata Koley, Pravin Kumar Gaurav, Prithwish Kumar Das2026-07-10
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Grid topology and the spatial cost of AI data-centre siting

Confrontando la rete radiale della Nuova Zelanda con l'anello a maglia dell'Irlanda, questo studio dimostra che la topologia della rete, piuttosto che i prezzi dell'elettricità a breve termine, è il principale determinante dei costi di insediamento dei data center per l'IA, con colli di bottiglia fisici della rete che creano disparità di prezzo significative che scompaiono solo quando le perdite di trasmissione vengono eliminate.

Xiuyue Deng, Stephen Poletti, Timothy Hazledine2026-07-10
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Experimental Study on Robotic Eddy Current Inspection of Aeroengine Turbine Blades

Questo studio sviluppa e valida un sistema automatizzato di ispezione robotica a correnti parassite caratterizzato da una configurazione della sonda e una pianificazione della traiettoria ottimizzate per rilevare efficacemente difetti di tipo "cold-shut" subsuperficiali nelle pale delle turbine dei motori aeronautici, migliorando così significativamente l'efficienza e l'affidabilità del rilevamento.

Kai Song, Wenyu Xie, Wenbo Zhou, Yuhua You, Junxian Liu, Rongbiao Wang2026-07-10
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Interpretable hybrid XGBoost-MH models for predicting crack coalescence stress from direct shear testing of rock-like specimens containing non-persistent joints

Questo studio sviluppa un modello ibrido interpretabile XGBoost-Butterfly Optimization, validato su 450 prove di taglio diretto e integrato in un'interfaccia grafica utente intuitiva, per prevedere accuratamente lo stress di coalescenza delle crepe nelle masse rocciose giuntate, identificando al contempo i principali driver meccanici attraverso l'analisi SHAP.

Fariborz Matinpour, Shadman Mohammadi Bolbanabad, Vahab Sarfarazi, Mohammad Rezaei, Matin Eghdami, Mahdi Hasanipanah2026-07-10
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Robust Sparse Channel Estimator for RIS-Assisted Hybrid MIMO Millimeter Wave Communication Under Impulsive Noise

Questo articolo propone un algoritmo robusto di criterio di correntropia massima consapevole della sparsità (SA-MCC) per la stima del canale in sistemi mmWave hybrid MIMO assistiti da RIS, dimostrando prestazioni superiori rispetto ai metodi convenzionali in presenza di rumore impulsivo e imperfezioni hardware.

Ankit Chouhan, Sandesh Jain, Rangeet Mitra, Pragya Swami, Somesh Kumar2026-07-10
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Engineering Safety Requirements for Maritime Autonomous Surface Systems: Hazard Scenarios, Control Loss, and Recovery in Degraded Operations

Questo articolo presenta un approccio di ingegneria della sicurezza basato su scenari che analizza 80 scenari di sistemi marittimi autonomi pubblicamente documentati per sviluppare una tassonomia dei pericoli, un modello di percorso di perdita di controllo e requisiti di sicurezza specifici orientati al ripristino, dimostrando che l'operatività sicura dipende più da modalità degradate e comportamenti di fallback esplicitamente definiti che dai soli livelli di autonomia.

Karim Hardy2026-07-10
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Fire Safety Engineering of Battery Energy Storage Systems: Barrier Degradation, Emergency Response Interfaces, and Community Exposure in Documented Failure Incidents

Questo studio analizza 80 incidenti documentati di guasto di sistemi BESS per proporre un quadro completo di ingegneria della sicurezza antincendio che affronti l'interazione tra il degrado delle barriere, i vincoli della risposta di emergenza e l'esposizione della comunità, sostenendo infine l'adozione di requisiti di progettazione e sicurezza operativa potenziati.

Karim Hardy2026-07-10