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本論文は、フォトニック結晶ファイバーSPRセンサにおける閉じ込め損失の予測において、限られた実シミュレーションデータで学習させたベイズ最適化カーネルサロゲートが、生成敵対ネットワークによって拡張されたデータセットに依存するディープネットワークよりも大幅に優れた性能を示し、かつより効率的である一方で、後者はモデルの精度を低下させ計算コストを増大させることを実証している。
本研究は、一般的なP波速度から一軸圧縮強度（UCS）を求める方程式は、異なる岩種や研究室間で転用性が欠如していることを示しており、特に軟弱な岩石においては、信頼性の高い工学的設計のために、局所的な校正および直接的なUCS試験が必要であることを示唆している。
本研究は、配電系統および変電所における短期電力負荷予測の精度を向上させるため、ハーモニーサーチアルゴリズムによって最適化され、高度な特徴量選択および前処理技術によって強化された、ハイブリッドLSTM-XGBoostモデルを提案するものである。
本研究は、API 5L X65のすみ肉溶接継手が、10 MPaの常用条件をシミュレートするために水素を事前充填された場合であっても、地震による歪みレベルに耐えうる十分な低サイクル疲労耐性を維持し、それによって貫通破壊を起こさないことを示しており、これにより地震多発地域における水素パイプラインへの構造的完全性を裏付けている。
本論文は、リチバウムイオン電池の小規模サンプルかつノイズの多い条件下において、堅牢かつ連続的な多段階の健全度（SOH）予測を実現するために、可逆的インスタンス正規化、セグメントベースのGRUエンコーディング、累積劣化増分予測メカニズム、および劣化認識型学習戦略を統合し、非同期逐次半減アルゴリズム（ASHA）によって最適化された劣化認識型SegRNN手法を提案する。
本論文は、多段黄土斜面の地震時安定性を解析的に評価するために、擬静的解析法と区分関数による記述に基づいた厳密な極限平衡法を提案するものであり、その精度はGEO SLOPEおよびPLAXIS 3Dによる数値シミュレーションとの高い一致を通じて検証されている。
本論文は、ハイブリッド再生可能エネルギー・マイクログリッドの最適な系統接続容量を決定するためのエネルギー管理および経済最適化モデルを提示しており、電力輸入、バックアップ発電、および蓄電コストのバランスをとる優先順位ベースのアルゴリズムを通じて、様々な負荷シナリオにおいてレベル化発電原価を2.8%削減することに成功した。
この実験的研究は、1%の直線状または波状のジグザグ形状のリサイクルPET繊維をM20コンクリートに混入することで、ワーカビリティと圧縮強度は低下するものの、破壊後の延性と定着性は著しく向上すること、また、シュミットハンマーによる強度測定における大幅な過小評価を補正するために特定の補正係数が必要となることを示している。
実規模の開水路実験は、洪水による道路基礎の侵食を駆動する主要な要因が水深ではなく流速であることを示しており、これは道路インフラをより適切に保護するために速度を明示的に考慮した予測モデルの開発が必要であることを明らかにしている。
本研究は、厚層炭層における gob 側入口保持用充填材として貴州産リン石膏が適していることを検証し、室内試験、理論解析、および数値シミュレーションを通じて、最適な充填体幅が約2.0メートルであることを決定した。