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Shadow-Price Formation and Battery Storage Co-Optimization in a Renewable-Rich National Grid: A KKT-Based Mixed-Integer Programming Approach for Sri Lanka

Questo studio propone un framework di ottimizzazione mixed-integer basato su KKT che co-ottimizza il dispacciamento di accumulo a batteria e di generazione all'interno della rete nazionale dello Sri Lanka, dimostrando che l'integrazione diretta dell'accumulo nel modello di dispacciamento cattura efficacemente l'arbitraggio economico e riduce il taglio delle rinnovabili, evidenziando al contempo la necessità di una pianificazione della capacità basata sulla reale flessibilità del sistema piuttosto che su condizioni medie.

W. D. Gammanpila, A. C. Gammanpila, A. H.T.S Kularathna, N. K. Jayasooriya2026-08-13
⚡ electrical engineering

Seismic analysis of steel beam encased column composite – Open vs closed geometry

Questo studio valuta la prestazione sismica di telai compositi con travi in acciaio e colonne rivestite con geometrie aperte (sezioni a I) e chiuse (quadrate cave) attraverso prove su tavola vibrante in scala 1:3 e validazione numerica tramite SeismoStruct, dimostrando che questi sistemi compositi offrono rapporti rigidezza-peso, duttilità ed efficienza economica superiori rispetto alle strutture convenzionali in calcestruzzo armato.

V Chandrikka, D ShobaRajkumar2026-08-13
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A sensitivity workflow for interlayer dwell-time screening in sparse open WAAM data

Questo studio rianalizza dati scarsi relativi alla produzione additiva a arco con filo (WAAM) per dimostrare che i limiti del tempo di sosta tra gli strati variano significativamente in base al materiale e alla metrica, sostenendo un flusso di lavoro di screening basato sulla sensibilità che tratti le evidenze geometriche, radiografiche e di durezza come flussi separati piuttosto che imporre un'unica soglia di processo.

Junwen Ji, Jie Liu, Anatoliy Zavdoveev, Viacheslav Kopylov2026-08-13
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Sensitivity of Reservoir Property Predictions to Loss Function Geometry: A Robustness and Bias Analysis

Questo studio dimostra che l'impiego di funzioni di perdita asimmetriche nei modelli di deep learning migliora significativamente l'accuratezza e la robustezza delle previsioni della produzione di giacimenti offshore a breve termine, in particolare riducendo gli errori di sottostima durante eventi transitori complessi come le chiusure dei pozzi rispetto ai convenzionali approcci di perdita simmetrica.

Bahram Lavi, João Roberto Bertini Junior, Luis Oliveira Pires, Denis José Schiozer2026-08-13
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Nonlinear 1D Time-Domain Electromagnetic Inversion using Adaptive Differential Evolution: Application to Volcanic-Hydrothermal System

Questo studio introduce un algoritmo di evoluzione differenziale adattiva migliorato (iL-SHADE) che risolve efficacemente il problema di inversione 1D TDEM non lineare e mal posto, ottenendo una precisione superiore e una robustezza al rumore nei test sintetici e risolvendo con successo le strutture profonde del sottosuolo in un sistema vulcanico-idrotermale presso il vulcano Unzen, in Giappone.

Cahyo Aji Hapsoro, Firman Qashdus Sabil, Mochamad Khoirul Rifai, Wahyu Srigutomo2026-08-13
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AIoT-Driven Closed-Loop Thermal Regulation for Photopolymerization: A CNN–TCN Edge-Computing Framework

Questo studio presenta un Sistema di Test Intelligente per la Polimerizzazione delle Unghie (NCITS) che sfrutta un framework di edge-computing 1D CNN–TCN per ottenere una regolazione termica in tempo reale a ciclo chiuso per la fotopolimerizzazione, riducendo significativamente il superamento della temperatura e migliorando la costanza di polimerizzazione rispetto al controllo PID convenzionale.

Kai-Chao Yao, Sumei Chiang, Po-Yu Kuo, Wei-Hao Ni2026-08-13
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Downstream particle counting quantifies exposure reduction by miniaturized electrostatic precipitation compared to fibrous filtration

Questo studio dimostra che le maschere con precipitatore elettrostatico miniaturizzato, in particolare la Maschera C, riducono significativamente l'esposizione alle particelle a valle rispetto ai respiratori N95 convenzionali, quantificando le concentrazioni assolute di particelle anziché affidarsi esclusivamente alle metriche di efficienza di filtrazione.

Chinmaya Mutalik, Rachel Redmann, Sarah Bose, Julian Henley, Bryan Tassin, Amy Phou, Chad J. Roy2026-08-13
⚡ electrical engineering

AI-assisted finite element modelling of the electron beam and TIG welding processes of low-cost titanium alloys

Questo studio dimostra che un flusso di lavoro assistito dall'IA, che utilizza agenti di modelli linguistici di grandi dimensioni per sostituire le convenzionali computazioni CALPHAD, predice con successo le distinte composizioni di fase delle leghe di titanio a basso costo Ti-2.8Al-5.1Mo-4.9Fe saldate mediante fascio elettronico e TIG, accoppiando simulazioni termiche a elementi finiti con diagrammi di trasformazione continua in raffreddamento generati dall'IA.

Roman Selin, Serhii Akhonin, Valeriy Bilous2026-08-13
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Trajectory-Tracking Control of Multi-DOF Manipulators Subject to Payload Variations using Deep Reinforcement Learning

Questo articolo propone un controllore di apprendimento per rinforzo profondo model-free basato sull'algoritmo Soft Actor-Critic con randomizzazione del dominio del carico utile per ottenere un inseguimento della traiettoria ad alta precisione per manipolatori a 6 gradi di libertà sotto condizioni di carico utili complesse e variabili nel tempo, dimostrando miglioramenti significativi nell'accuratezza e nella fluidità della coppia rispetto al controllo PID tradizionale in simulazione.

Xuan Quang Ngo, Huy Hung Nguyen, Tan Tien Nguyen, Van Tu Duong2026-08-13
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A coupled thermo-mechanical model for frost heave and mitigation design in cold-region pavements

Questo studio presenta un modello a elementi finiti termo-meccanico accoppiato e transitorio, validato per la previsione del sollevamento da gelo nelle pavimentazioni di regioni fredde, e dimostra la sua efficacia nella valutazione delle strategie di mitigazione, rivelando che i pannelli isolanti sono la soluzione più efficiente (riducendo il sollevamento di circa il 99%), seguiti dalla stabilizzazione con calce (~73%) e dal drenaggio del sottofondo (~20–41%).

Shahrukh Ahmed, Vikas Pratap Singh2026-08-13