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⚡ ingegneria elettrica

Field Performance and GPS-X Simulation Fidelity of a Full-Scale Municipal Wastewater Treatment Plant in Jordan: A Case Study of the Irbid Central Wastewater Treatment Plant (Fuara)

Questo studio valuta la performance operativa del 2022 dell'impianto di trattamento delle acque reflue di Irbid Central in Giordania, il quale ha costantemente rispettato gli standard normativi, dimostrando al contempo che un modello GPS-X calibrato principalmente per la rimozione della sostanza organica non è stato in grado di prevedere accuratamente il comportamento dei solidi particolati e del COD totale, sottolineando così la necessità di una calibrazione specifica per i parametri prima di utilizzare tali modelli per le decisioni di gestione dell'impianto.

MOHAMMAD ALJAMHAWI, Bashar Ammary2026-09-30
⚡ ingegneria elettrica

Cybersecurity Risks in Nigeria's NIN and BVN Ecosystem: Fraudulent Enrollment, API Exposure, and National-Security Implications

Questo articolo analizza le vulnerabilità della cybersicurezza e della governance all'interno degli ecosistemi NIN e BVN della Nigeria — nello specifico l'iscrizione fraudolenta, l'esposizione delle API e i rischi di accesso da parte di terze parti — e propone un quadro basato sul rischio per rafforzare l'assurance dell'identità, la protezione dei dati e la sicurezza nazionale.

Abba Abdullahi Wakili2026-09-30
⚡ ingegneria elettrica

Uncertainty Analysis of Corrosion-Induced Surface Roughness Transfer From Ra to Equivalent Sand-Grain Roughness in Centrifugal Pumps

Questo studio propone un framework consapevole dell'incertezza per convertire la rugosità aritmetica superficiale (Ra) indotta dalla corrosione in rugosità equivalente di sabbia (ks) per la modellazione CFD di pompe centrifughe, utilizzando dati sperimentali per quantificare l'incertezza del modello di trasferimento e prevenire l'errata attribuzione del degrado delle prestazioni esclusivamente alla rugosità superficiale.

Nsini Udo2026-09-30
⚡ ingegneria elettrica

Performance Analysis for Leveraging AI to Reduce Energy Consumption of a Data Center: A Safe Deep Reinforcement Learning and Workload-Aware Framework

Questo articolo presenta un framework di apprendimento per rinforzo profondo sicuro, integrato con strategie sensibili al carico di lavoro e un modello di gemello digitale, che riduce il consumo energetico annuo di un data center da 10 MW ad Abu Dhabi del 15,3% e migliora la sua efficacia dell'utilizzo dell'energia (Power Usage Effectiveness) da 1,421 a 1,291, mantenendo al contempo i vincoli di sicurezza termica.

Mohammad Ali2026-09-30
⚡ ingegneria elettrica

CFD Evaluation of Roof Fairing and Rear Tail Plate Add-Ons for Bus Aerodynamics

Questo studio utilizza simulazioni CFD per dimostrare che l'aggiunta di un deflettore sul tetto agli autobus etiopi a corpo tozzo riduce la resistenza aerodinamica e il consumo di carburante in modo significativamente più efficace rispetto a una piastra posteriore, con un deflettore di 0,5 m di corda che raggiunge fino al 29,16% di riduzione della resistenza a 100 km/h.

Mintesinot Getahun, Amanuel Tesfaye2026-09-30
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Design and Development of a Next-Generation Medium-Voltage Architecture for AI Data Centre Infrastructure

Questo articolo propone e valuta un'architettura di media tensione di prossima generazione per i data center destinati all'IA, che distribuisce l'energia direttamente alle file di server tramite trasformatori a stato solido e un bus DC bipolare, dimostrando miglioramenti significativi in termini di efficienza, sicurezza, affidabilità e costo-efficacia rispetto ai tradizionali sistemi a bassa tensione nel gestire le estreme densità di potenza e i profili di carico dinamici del calcolo accelerato dell'IA.

Mohammad Ali2026-09-30
⚡ ingegneria elettrica

Machine Learning and Digital Twin in Directed Energy Deposition: A Systematic Literature Review

Questa revisione sistematica della letteratura sintetizza 130 studi per analizzare le attuali applicazioni delle tecnologie di Machine Learning e Digital Twin nella Directed Energy Deposition, evidenziando il loro successo nel monitoraggio e nella predizione dei processi e identificando la necessità critica di sistemi di controllo a ciclo chiuso e bidirezionali per consentire una produzione completamente autonoma su scala industriale.

Shafin Ahmed, Md Al Amin Meia, Monsuru Ramoni, Hansapani Rodrigo, Jianzhi Li2026-09-30
⚡ ingegneria elettrica

Machine-Learning Surrogates for Airfoil Aerodynamics: Accuracy, Extrapolation, and the Role of Known Physics: A Case Study with a Panel-Method Testbed

Utilizzando un banco di prova basato sul metodo dei pannelli noto in fisica, questo studio dimostra che, sebbene i surrogati basati sull'apprendimento automatico raggiungano un'elevata accuratezza entro gli intervalli di addestramento e catturino le dipendenze fisiche, essi non riescono a estrapolare in modo affidabile e mancano di avvisi intrinseci di incertezza, evidenziando la necessità critica di vincoli informati dalla fisica o di semplici controlli di intervallo per garantire la robustezza.

Ishaan Srichitturi2026-09-30
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Design and Development of an AI-Based Load Frequency Control System for a Power Transmission Grid Integrated with a Solar PV Microgrid

Questo articolo propone e valuta uno schema di controllo della frequenza del carico potenziato dall'IA per una rete elettrica integrata con energia solare, dimostrando che un controllore ibrido deterministico che combina la programmazione neuro-fuzzy adattiva, la compensazione feed-forward del fotovoltaico e il co-dispatch delle batterie supera significativamente i baseline PI e fuzzy-PID tradizionali nelle metriche di stabilità, mentre un agente di apprendimento per rinforzo profondo, nonostante raggiunga la deviazione di frequenza più bassa, è considerato impraticabile a causa dell'eccessiva richiesta agli attuatori e della scarsa capacità di generalizzazione.

Mohammad Ali2026-09-30
⚡ ingegneria elettrica

Inequities in Canadian Traffic and Congestion Exposure Under Socioeconomic Pathways

Questo studio sviluppa un framework di apprendimento automatico per proiettare il volume del traffico e la congestione in tutto il Canada fino al 2100 attraverso cinque scenari socioeconomici, rivelando che la congestione futura sarà distribuita in modo disomogeneo con persistenti iniquità che espongono i gruppi minoritari a livelli di traffico significativamente più elevati rispetto alle popolazioni non minoritarie.

Christina Draeger, Martino Tran, Ulysses Kamps, Ben Mumford2026-09-30