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Study of Machine Learning Techniques for Performance Prediction in Low-Power Hall Effect Thruster Operating on Monoatomic and Molecular Propellants

Questo studio sviluppa un framework di apprendimento automatico robusto e indipendente dal propellente che combina l'aumento dei dati e l'iniezione di caratteristiche basate sulla fisica per prevedere accuratamente le prestazioni di propulsori a effetto Hall a bassa potenza operanti su diversi propellenti monoatomici e molecolari, raggiungendo una precisione superiore al 98% nella previsione della spinta utilizzando XGBoost.

Shantanusinh Parmar, Joseph A. Moskovitz, Dan Lev, Mitchell L. R. Walker2026-08-13
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Unraveling Spatial Heterogeneity in Traffic Safety: A Data-Driven Typology of US Counties Using Explainable Machine Learning

Questo studio introduce un nuovo framework Manifold Spectral SHAP per superare i limiti dei tradizionali modelli lineari globali, svelando cinque distinte tipologie di rischio di incidenti fisicamente interpretabili tra le contee degli Stati Uniti, dimostrando così che i meccanismi di sicurezza stradale sono spazialmente eterogenei e richiedono un passaggio da una governance generalizzata a interventi mirati e specifici per regione.

Yuxuan Dong, Helai Huang, Ye Li, Yonghe Zhang, Jieling Jin2026-08-13
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Data-Driven Scanning Pattern Selection for Multi-Layer Deposition in Laser Directed Energy Deposition via Deep Regression Method with Simulation Integration

Questo studio propone un metodo basato sulla regressione profonda che integra simulazioni agli elementi finiti per ottimizzare i pattern di scansione per la deposizione laser a energia diretta, dimostrando che il processo di deposizione laser a impulsi intervallati (IPLD) risultante aumenta significativamente i tassi di raffreddamento e affina la microstruttura rispetto alla deposizione laser continua, migliorando così le proprietà meccaniche di componenti a parete sottile multistrato in DD5/Inconel 718.

Jun Zhou, Ke Zhang, Huaitao Shi, Liang Ma2026-08-13
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A Distributed Stereo Visual Feedback Framework for VR- based Telesurgical Robotic Teleoperation: Design and Latency Characterization

Questo articolo presenta e caratterizza un framework di feedback visivo stereoscopico distribuito per la teleoperazione telesurgica basata su VR, rivelando che, sebbene il ritardo di trasmissione di rete sia minimo, la maggior parte della latenza totale del sistema (circa 78 ms) deriva dalle fasi di elaborazione delle immagini e di rendering del display.

Haniyeh Altafi, Rayan Shakeel, Kourosh Zareinia2026-08-13
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Experimental and numerical investigation of cold forging tool degradation due to plastic deformation

Questo studio integra misurazioni sperimentali della deformazione, un modello analitico di Johnson-Cook modificato e simulazioni agli elementi finiti QForm per caratterizzare la deformazione plastica e prevedere la vita a fatica degli stampi per forgiatura a freddo in AISI H13, dimostrando che l'approccio analitico prevede efficacemente il cedimento in prossimità del punto di frattura sperimentale.

Erikson Athos Portugal Pressi, Carlos Maurício Sacchelli, Sérgio Junichi Idehara, Marcos Alves Rabelo2026-08-13
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Deep Learning-Based Simultaneous Separation of Overlapping Projection Data and Attenuation and Scatter Correction for Multi-Pinhole SPECT

Questo articolo propone un nuovo framework basato su CNN che separa simultaneamente le proiezioni sovrapposte e corregge molteplici fattori di degradazione fisica nell'imaging SPECT multi-pinhole senza richiedere mappe di attenuazione derivate da TC, ottenendo così una qualità d'immagine superiore rispetto ai metodi di ricostruzione convenzionali.

Takumi Akatsuka, Koichi Ogawa2026-08-13
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Dual-State Fiber Orientation Architecture for Short Fiber Composites: 3D Printing and Experimental Validation

Questo articolo presenta e valida sperimentalmente una strategia di stampa 3D a doppio stato per compositi rinforzati con fibre corte che combina strategicamente orientamenti delle fibre allineati e casuali per ottenere carichi di rottura fino al 20% superiori e un assorbimento di energia del 17% maggiore rispetto ai convenzionali metodi a stato singolo e di riempimento.

Kaan Nuhoglu, Qingda Yang, Emrah Celik2026-08-13
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Witnessing Workplace Bullying in VR in the Context of Construction Safety: Comparing Preparatory Approaches for Social Orientation

Questo studio dimostra che l'integrazione di Approcci Preparatori per l'Orientamento Sociale (PASO), in particolare il priming riflessivo, in una formazione in Realtà Virtuale ad alta presenza sociale mitiga efficacemente le intenzioni di bystander distruttive e modella la consapevolezza sociale rilevante per la sicurezza riguardo al bullismo sul posto di lavoro nei cantieri edili.

Jeffrey C. F. Ho, Zhengchun Jia, Wing Hei Leung2026-08-13
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Surface Extraction for Industrial CT Based On Adaptive Particle System

Questo articolo propone un algoritmo di campionamento adattivo delle superfici per dati CT industriali che utilizza una piramide di voxel multi-scala, un meccanismo di forza disaccoppiata con proiezioni pesate adattive e una strategia di inserimento incrementale basata su Voronoi per ottenere un'estrazione delle superfici ad alta precisione e robusta al rumore, con un miglioramento dell'uniformità della distribuzione delle particelle e dell'efficienza.

Lin Xue, Jingtao Wang2026-08-13