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A Physics-Informed Machine Learning Approach for Predicting Punching Shear Strength of Reinforced Concrete Flat Slabs

Questo studio propone un framework di apprendimento automatico interpretabile e basato sulla fisica che combina la regressione XGBoost con una trasformazione logaritmica per derivare un'equazione di legge di potenza altamente accurata e trasparente per la previsione della resistenza al taglio per punzonamento delle solette piatte in calcestruzzo armato, superando significativamente le disposizioni convenzionali ACI 318-19 pur mantenendo l'usabilità pratica per gli ingegneri strutturisti.

Aaqib Ali, Aslam Faqeer Mohammad2026-08-31
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The P2P-Ironing Platform: Evaluating the Software Quality and User Acceptance of a Decentralized Cyber-Physical Marketplace for Shore-to-Ship Power

Questo articolo presenta lo sviluppo e la validazione empirica della piattaforma P2P-Ironing, un marketplace cibernetico-fisico ibrido che mitiga con successo l'attrito operativo Web3 e la sfiducia degli stakeholder attraverso un'architettura disaccoppiata e smart contract integrati con l'hardware, dimostrando così un'elevata qualità del software e l'accettazione da parte degli utenti per la decarbonizzazione dell'alimentazione da terra alla nave nel settore marittimo.

Achilleas Achilleos, Houssam Hamrouni, Sofia Dima, Muhammad Ahmed Qureshi, Kipros Tylliros, Nicholas Christofides, Mario (…)2026-08-31
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Structural Behavior of Topology Optimized Connectors for Steel Frames Structures ​

Questo articolo presenta un'analisi agli elementi finiti che dimostra come i connettori in acciaio ottimizzati topologicamente e fabbricati tramite Wire-and-Arc Additive Manufacturing (WAAM) offrano un'efficienza di trasferimento del carico e una flessibilità di progettazione migliorate rispetto alle connessioni saldate convenzionali, nonostante presentino gradienti di sollecitazione e deformazioni plastiche localizzate differenti.

AMIR AHMED2026-08-31
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Statistical and Machine Learning Assisted Tribological Characterization of Mg (97.65Wt. %)-Ag (2.03Wt. %) - Mn (0.29Wt. %) - Zr (0.03Wt. %) Alloy for Orthopedic Osteosynthesis Implants

Questo studio dimostra che una lega biodegradabile di Mg-Ag-Mn-Zr esibisce un'eccellente resistenza all'usura e stabilità meccanica per impianti ortopedici, con le sue prestazioni tribologiche caratterizzate e predette efficacemente mediante modelli statistici e di machine learning che identificano il carico applicato come il fattore dominante che influenza l'usura e l'attrito.

Supriya JP, Adithya Hegde, Raviraj Shetty, Gururaj Bolar, Amulya Shetty, Shruthi M2026-08-31
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Post-Earthquake Candidate Building-Loss Screening from Bitemporal Google Earth Imagery: An Object-Level Framework for the 2023 T¨urkiye Earthquakes

Questo studio presenta un framework a livello di oggetto che utilizza immagini bitemporali di Google Earth e un rilevatore YOLOv12n addestrato in modo ibrido per esaminare automaticamente i potenziali danni edilizi a seguito dei terremoti del 2023 in Turchia, dimostrando un approccio scalabile per la valutazione preliminare post-disastro che opera indipendentemente da dataset geospaziali ausiliari come impronta degli edifici o LiDAR.

perihan karaköse2026-08-31
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Performance Analysis of Dual-IRS-Assisted NOMA for Underwater Visible Light Communication in Turbulent Channels

Questo articolo propone un sistema NOMA assistito da doppio IRS per la comunicazione subacquea a luce visibile, derivando metriche di prestazione in forma chiusa sotto canali turbolenti modellati dalla distribuzione Exponential Generalized Gamma e validando l'approccio attraverso risultati analitici e di simulazione.

Prathibha Praharsha Sripathi, Mahesh Miriyala, Goutham Veerapu, Vinod Kiran Kappala2026-08-31
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State-conditioned residual transfer reduces TLE/SGP4 satellite-orbit error

Il documento introduce il metodo CROSS, che utilizza il trasferimento residuo tra satelliti condizionato dallo stato per ridurre significativamente gli errori di predizione dell'orbita TLE/SGP4 per obiettivi con una storia di orbite precise limitata o assente, decomponendo i residui in campi di stato trasferibili e rimanenze specifiche del target.

Xurui Zhang, Yiting Tong, Yingxi Ding, Tianyu Li, Yingjie Zhang, Zhengwen Zhang2026-08-31
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Temporally Coherent Fluid Surface and Wave Reconstruction from Monocular Video

Questo articolo propone un framework basato su video monoculari che ricostruisce superfici fluide temporalmente coerenti e onde su piccola scala combinando lo Shape from Shading, vincoli delle equazioni delle acque basse e un nuovo meccanismo di trasporto della sorgente adattivo e consapevole della frequenza per eliminare le discontinuità temporali senza richiedere dati multi-vista, set di addestramento o simulazioni fisiche.

Dong-Hyeon Shin, Jong-Hyun Kim2026-08-31
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Modeling of Pressure Drop Due to 90o Bends in Positive Dilute Phase Pneumatic Teff Grain Conveyor

Questo studio valuta le caratteristiche della caduta di pressione nel trasporto pneumatico in fase diluita positiva di chicchi di teff attraverso varie configurazioni di curve a 90°, dimostrando che, sebbene l'orientamento della curva non abbia un effetto statisticamente significativo sulla perdita di pressione, l'approccio di simulazione CFD-DPM offre previsioni più affidabili rispetto a un modello di scale-up per l'ottimizzazione di progettazioni di sistemi a efficienza energetica.

Lemi Demissie Boset2026-08-31
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Physics-Informed Hybrid Stochastic-AI Framework Integrating Galle and Woods Mechanics, Monte Carlo Simulation, and Dual-Track AI Decision Support for ROP Optimization, Cutter Wear Mitigation, and NPT Reduction: A Tawakul-1 Well Case Study (Block-8, Sudan)

Questo studio presenta un framework ibrido basato sulla fisica che integra la meccanica di Galle e Woods, la simulazione Monte Carlo e un'IA a doppio binario (XGBoost e LLM) per ottimizzare le prestazioni di perforazione nel pozzo Tawakul-1, ottenendo un miglioramento del 28,56% della velocità di penetrazione (Rate of Penetration) e mitigando significativamente l'usura dei taglienti e i tempi non produttivi attraverso un supporto decisionale consapevole dell'incertezza.

Ahmed Abdelaziz Ibrahim Elrayah, Mohamed Elamin Ali Ahmed, Ahmed Abdalbagi Mohammedahmed Mohialdeen, Hala Yousif Daffall (…)2026-08-31