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Geometry-aware interpretable learning for predicting print time and filament consumption in fused deposition modeling

Questo studio presenta un framework di apprendimento automatico interpretabile e consapevole della geometria che predice accuratamente il tempo di stampa e il consumo di filamento della modellazione a deposizione fusa, sfruttando un dataset di 1.500 istanze simulate, raggiungendo un'elevata fedeltà predittiva (R2>0,94R^2 > 0,94) e rivelando che la geometria della mesh e le specifiche impostazioni di processo sono i principali determinanti di tali esiti operativi.

Hoa-Cuc. Nguyen, Viet-Hung. Pham, Bich-Ngoc. Mach, Ngoc-Duong. Nguyen, Tran-Thi Hong, Thanh Q. Nguyen, Ma-Thi-Anh Thu2026-08-19
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Cascading Congestion Collapse and Proactive Admission Control in Quantum Networks

Questo articolo identifica un nuovo meccanismo di collasso da congestione a cascata nelle reti quantistiche guidato dai timeout di decoerenza, formalizza i suoi limiti di stabilità tramite un modello mean-field e introduce DALSAC, una politica di controllo proattivo dell'ammissione che supera significativamente i baseline in termini di throughput, tasso di successo e velocità di recupero scartando il carico prima che la congestione si propaghi.

Md Hasibuzzaman2026-08-19
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Vis-NIR hyperspectral imaging for sorghum variety discrimination: a systematic evaluation of preprocessing, feature selection, and classification models

Questo studio stabilisce il pre-processing della derivata prima di Savitzky–Golay combinato con l'analisi discriminante lineare come un benchmark robusto per discriminare nove varietà di sorgo utilizzando l'imaging iperspettrale Vis-NIR, dimostrando che i classificatori classici ben regolarizzati superano il deep learning su dataset spettrali di scala moderata.

Zhen Dong, Wen Xu, Yu Sun, Liang Zhang, Xiaoming Sun, Haijuan Tian, Fujian Xu2026-08-19
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Accuracy–Cost Assessment of FE Strategies for Springback Prediction in 30-Stage Roll Forming of DP980 Seat Rails

Questo studio valuta varie strategie di modellazione a elementi finiti per prevedere il ritorno elastico nella formatura a rulli a 30 stadi di guide per sedili in DP980, concludendo che un modello shell implicito che incorpora la legge di incrudimento di Yoshida–Uemori e la degradazione del modulo della corda offre il miglior equilibrio pratico tra accuratezza e costo computazionale per applicazioni industriali.

Gunwoo Jung, Yong Hou, Seon-Ho Jung, Hyunsung Choi, Jongsup Lee, Namsu Park2026-08-19
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The HANDi Hand V2: Enhancing a Multi-articulating Prosthetic Hand for Continual Machine Learning Research

Questo articolo presenta la versione ridisegnata di HANDi Hand V2, una piattaforma protesica sensorizzata open-source che colma il divario di prestazioni con i dispositivi commerciali e dimostra come lo switching adattivo basato sull'apprendimento automatico possa ridurre lo sforzo di controllo dell'utente pur consentendo una selezione diversificata delle prese.

Annette C. Lau, Stevie M. Desmarais, Simon M.-Y. Wong, Dylan J. A. Brenneis, Michael R. Dawson, Patrick M. Pilarski2026-08-19
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A Novel RF MEMS Switch Based Tunable Broadband 2-Bit Phase Shifter for Radar Applications

Questo articolo presenta un innovativo sfasatore a 2 bit a banda larga sintonizzabile basato su switch RF MEMS ibridi che utilizza un singolo varactor per ottenere un puntamento del fascio a bassa perdita e ad alte prestazioni attraverso un intervallo di frequenza compreso tra 25,3 e 27,3 GHz per applicazioni radar.

Khushbu Singh Raghav, Raushan Kumar, Amit Kumar, Deepak Bansal2026-08-19
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Research on Resistance Prediction Model for Coal Mining Face Supports Based on Machine Learning

Questo articolo propone un modello IA-PSO-BP, ovvero un algoritmo ibrido tra immuno-particle swarm e rete neurale BP ottimizzata, per superare i limiti dei metodi di previsione tradizionali, ottenendo una previsione ad alta precisione del supporto e della resistenza per i giacimenti di carbone poco profondi nel nord dello Shaanxi con un coefficiente di correlazione di 0,966.

Yang Lei, Miao Yanping, Li Guowei, Zhang Kun, Xu Baojun, Hou Pengfei, Zhang Pengfei2026-08-19
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A robust multi-objective approach in additive manufacturing

Questo articolo propone un approccio di ottimizzazione multi-obiettivo robusto utilizzando l'algoritmo NSGA-II per determinare l'orientamento ottimale del pezzo 3D nella modellazione per deposizione fusa, bilanciando l'area di supporto, il tempo di costruzione, la robustezza superficiale e la qualità superficiale in condizioni di incertezza.

Marina Araújo de Matos, Ana Maria A. C. Rocha, Lino A. Costa, Ana I. Pereira2026-08-19
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Analysis of the Vibration Characteristics and Transmission Paths of Rail Trains Based on OTPA

Questo articolo utilizza il metodo dell'Analisi del Percorso di Trasmissione Operativa (OTPA) per identificare le caratteristiche vibrazionali chiave e i percorsi di trasmissione nei treni metropolitani, rivelando che la poligonizzazione delle ruote e le irregolarità del binario trasmettono principalmente le vibrazioni attraverso componenti specifici del carrello verso la cassa, fornendo così una base per l'ottimizzazione strutturale e la riduzione delle vibrazioni.

Yuqi Cheng, Qian Xiao, Chao Chang, Hesheng Liu, Huanhuan Li, Hu Zeng2026-08-19