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Questo articolo propone una strategia di controllo a ciclo chiuso basata su KT-LSTM-SAC che integra dati cinematici e termici tramite un algoritmo soft actor-critic potenziato da LSTM per ottenere una regolazione della temperatura precisa, sicura e stabile nella moxibustione assistita da robot, regolando continuamente la distanza di stazionamento dell'end-effector.
Questo studio presenta un framework di visione a doppia telecamera che utilizza YOLOv11-pose e rettifica basata su omografia per stimare in modo non a contatto il precarico del bullone tramite il metodo del "Turn-of-Nut", raggiungendo un'elevata precisione nelle misurazioni dell'angolo relativo e del precarico, evidenziando al contempo l'influenza delle condizioni di illuminazione sulle prestazioni.
Questo articolo propone un framework di ottimizzazione online che integra la previsione dei danni da incendio con un modello di programmazione lineare intera mista per allocare dinamicamente le risorse antincendio tra più incidenti concomitanti, riducendo significativamente le perdite totali rispetto ai metodi tradizionali di dispacciamento basati sulla priorità.
Questo studio propone un framework di Reti Neurali Informate dalla Fisica (PINN) che integra le leggi fondamentali dei materiali del calcestruzzo con dati sperimentali per prevedere in modo accurato e affidabile la resistenza alla compressione del calcestruzzo rinforzato con fibre di cocco, garantendo al contempo coerenza fisica e interpretabilità.
Questo studio utilizza un framework di dati secondari analizzando 453 record a livello di formulazione per dimostrare che l'ottimizzazione delle tecniche di lavorazione, come la consolidazione e l'ingegneria di reti conduttive, è più critica del solo dosaggio di carbonio per ottenere un equilibrio tra resistenza meccanica e prestazioni elettrochimiche nei compositi cementizi multifunzionali a base di carbonio.
Questo studio propone e valida un nuovo sistema di modello di testa di aeromobile intelligente che integra una matrice di cantilever piezoelettrici a forma di cono con una rete neurale convoluzionale, dimostrando una precisione superiore nella previsione della velocità dell'aria, dell'angolo di attacco e dell'angolo di scivolamento laterale rispetto ai metodi allo stato dell'arte.
Questo articolo propone un metodo di bilanciamento attivo della corrente basato sulla tensione di uscita per un convertitore boost intersecato a due fasi privo di sensori di corrente, che utilizza una ricostruzione della tensione del condensatore e un anello di controllo ausiliario per mitigare efficacemente le gravi asimmetrie di ramo mantenendo la regolazione della tensione di uscita senza richiedere misurazioni di corrente.
Questo articolo presenta un framework consapevole dell'incertezza che scala le misurazioni del degrado superficiale da un esperimento su pompa controllato di 200 ore per prevedere i successivi spostamenti delle prestazioni idrodinamiche nei dispositivi di energia marina, offrendo un percorso ripetibile per validare gli impatti del degrado su efficienza, flusso e vibrazione.
Questo articolo propone e valida un framework a due livelli basato sull'IA per sistemi di trasmissione di potenza da 1100 kV che integra la previsione del rischio di guasto a un giorno con la classificazione e la localizzazione dei guasti a semiciclo basate sulla fisica, migliorando significativamente l'accuratezza, l'affidabilità e la velocità della protezione, riducendo al contempo i dispacci errati e i flashover da inquinamento rispetto ai metodi convenzionali.
Questo articolo propone un'architettura di trasmettitore innovativa per gli uplink MIMO 6G che integra una forma d'onda ibrida OFDM-SC-FDMA con cascata SLM-PTS, ottimizzazione della fase spazio-temporale congiunta e raffinamento POCS per ottenere una riduzione significativa del PAPR di 4,8 dB, mantenendo al contempo prestazioni competitive di BER ed EVM al costo di un aumento della complessità di elaborazione.