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A CFD-based critical-velocity threshold framework for flood resilience assessment of vulnerable timber covered bridges

Questo studio propone un framework interdisciplinare basato sulla CFD per valutare la resilienza alle inondazioni nei vulnerabili ponti coperti in legno, dimostrando attraverso il caso del Ponte Taixin come il suo storico sistema di irrigazione crei una "simbiosi funzionale" che mantiene le velocità critiche al di sotto delle soglie di ribaltamento anche in condizioni idrologiche estreme.

Dong Xu, Can Xiao, Yu wei Li2026-08-14
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Effects of Loading Frequency on the Dynamic Response and Pore Structure of Silty Clay under Repeated High-Amplitude Loading

Questo studio utilizza prove triassiali cicliche e la porosimetria a intrusione di mercurio per dimostrare che frequenze di carico più elevate riducono la deformazione plastica accumulata e la dissipazione di energia nel limo argilloso limitando il tempo disponibile per il riarrangiamento della struttura dei pori, il quale trasforma principalmente i macropori in mesopori aumentando al contempo l'eterogeneità dei macropori.

Weilie Zou, Yuntao Xie, Xiequn Wang, Chunyang Zhu, Zhong Han, Guo Zhang2026-08-14
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Secondary Flow Injection for Thrust Vectoring in Convergent–Divergent Nozzles: A Comprehensive Review of Flow Physics and Design Strategies

Questa revisione completa sintetizza oltre 150 studi per analizzare la fisica del flusso, le strategie di progettazione e i metodi computazionali dell'iniezione di flusso secondario per il controllo del vettore di spinta, evidenziando i recenti progressi e le emergenti soluzioni ibride per i sistemi di propulsione supersonici e ipersonici di prossima generazione.

Deepak Gupta, Amit Kumar Thakur, Balaji Ravi2026-08-14
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Training-Free No-Reference Image Quality Assessment Using a Content-Independent Graph Fourier Watermark

Questo articolo propone un metodo di valutazione della qualità delle immagini senza addestramento e senza riferimento che utilizza un watermark Graph Fourier indipendente dal contenuto per stimare il degrado analizzando la distorsione dei bit incorporati, raggiungendo un'elevata accuratezza attraverso varie famiglie di distorsioni senza richiedere immagini originali o dati soggettivi di addestramento.

Md Minhazul Islam Minar Minar2026-08-14
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A Visual Hazard Recognition Framework Based on the Hazard Triangle to Support Workplace Risk Communication

Questo studio propone un framework semplificato di riconoscimento visivo dei pericoli basato sul concetto del triangolo del pericolo che trasforma le complesse valutazioni del rischio testuali in diagrammi strutturati e codificati per colore al fine di migliorare la comunicazione del rischio sul posto di lavoro e l'identificazione delle misure di controllo per i lavoratori operativi.

Ajith N R2026-08-14
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An Interpretable and Comparative Uncertainty-Aware Machine Learning Approach for UHPC Mix Design Optimization

Questo studio propone un framework di apprendimento automatico interpretabile e consapevole dell'incertezza che valuta sette modelli per la previsione della resistenza alla compressione del calcestruzzo ultra-ad alta prestazione (UHPC), identifica i metodi ensemble come superiori attraverso una rigorosa analisi dell'accuratezza e degli intervalli di confidenza, e fornisce uno strumento GUI pratico per ottimizzare i mix design.

Biswajit Pal2026-08-14
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Protecting Military Logistics under Hybrid Threats: A Risk-Informed Framework for Resilient Supply Chains

Questo studio propone un quadro informativo sul rischio che integra la valutazione del rischio basata su scenari con il processo decisionale multicriterio per migliorare la resilienza dei sistemi logistici militari contro le complesse minacce ibride, dimostrando che il monitoraggio in tempo reale e la ridondanza del sistema sono le strategie di mitigazione più efficaci.

Ondrej Voznak2026-08-14
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FDTD-Based Synthetic Dataset Generation and Quantum Ensemble Learning for Enhanced Microwave Tumor Localization

Questa ricerca propone un framework ibrido che combina dati microonde sintetici simulati tramite FDTD con un Quantum-Powered Fusion Classifier Ensemble (QPFC-E) per migliorare significativamente l'accuratezza e il richiamo della localizzazione non invasiva dei tumori rispetto ai metodi tradizionali di machine learning.

Muhammad Saood Sarwar, Shahzaib Ur Rehman2026-08-14
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Microseismic Assessment of Deformation-Related Elastic Parameters in Structurally Different Dam Types: Evidence From Rockfill and Reinforced-Concrete Dams in Uzbekistan

Questo studio utilizza l'analisi del rapporto spettrale H/V microsismico per valutare i parametri elastici legati alla deformazione in dighe in terra e in calcestruzzo armato in Uzbekistan, dimostrando che questi metodi non invasivi identificano efficacemente le zone di stress-deformazione influenzate dal tipo strutturale, dal carico idrostatico e dall'eterogeneità dei materiali per un monitoraggio migliorato in regioni sismicamente attive.

Nurali Mukhammadkulov Murodaliyev, Asilbek Rakhmat Rahmatov, Musulmonqul Muzaffar Qodirov, Xasan Baxtyorovich Isroilov (…)2026-08-13