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High Gain Low Elements Counts Switched Capacitor based Multi-Level Inverter
本論文は、2つの直流電源と9つのスイッチング素子を利用して11レベルの出力電圧を生成し、低高調波成分と自己バランス型キャパシタを実現しつつ、50 Hz動作と最近接レベル変調を通じてスイッチング損失を低減する、高利得のスイッチドキャパシタ・マルチレベルインバータトポロジーを提案するものである。
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eess
1646 件の論文
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Dynamic Sparse Partial Least Squares for Sensor Fault Detection and Diagnosis in Smart Agriculture
本論文は、ラベル付きの故障データを用いることなく、スマート農業における正確かつリアルタイムなセンサの故障検出および診断を実現するために、半教師あり学習、動的特徴量拡張、および解釈可能な診断ツールを活用した動的スパース部分的最小二乗法（D-sPLS）フレームワークを提案するものである。
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Predicting sand erosion in a gas deepwater jumper by incorporating distributions of sand particles size
本研究は、深海ガスジャンパーにおける侵食を予測するためにロジン・ラムラー砂粒径分布を用いたCFDモデリングを採用しており、粒径の変動と流動力学を考慮することで、理論モデルよりも現実的な侵食予測が得られることを実証するとともに、最後のエルボが激しい侵食が発生する最も重要な領域であることを特定している。
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Effect of micro rolling on laser-induced arc additive manufacturing of 2319 aluminum alloy
本研究は、マイクロローリングをレーザー誘起アーク積層造形（LIAAM）と統合することで、2319アルミニウム合金の微細構造が大幅に微細化され、その結果、従来のLIAAMと比較して異方性が低減し、硬度と引張強度の両方が向上することを実証している。
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Maximizing Task Endurance through Muscle Fatigue Minimization with Consideration of Muscle Fatigability and Task Contribution: an in-Silico FES Study of Handcycling
このイン・シリコ研究は、機能的電気刺激によるハンドサイクリング課題の持久力の最大化は、標準的な規範的典型のみに依存するのではなく、特定の変数に対象を絞り、個々の筋疲労性と機械的臨界性を組み込んだコスト関数を最適化することによって最も効果的に達成されることを示している。
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Traffic-Induced Energy Variability of Long-Haul Truck Powertrains Using Vehicle–Traffic Co-Simulation
本論文は、米国の255マイルの回廊における時空間的に変化する交通状況が、長距離電気トラックのエネルギー強度を大幅に増加させ、貨物効率を低下させる一方で、回生エネルギー回収を同時に促進することを定量化する、二段階の車両・交通共同シミュレーション手法を提示するものである。
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Bayesian-Optimized VMD and Attention-Based CNN- BiLSTM for Early Gearbox Fault Diagnosis
本研究は、適応的なノイズ分離のためのベイズ最適化変分モード分解と、特徴抽出を強化するためのアテンション機構付きCNN-BiLSTMモデルを統合した堅牢なギヤボックス故障診断フレームワークを提案し、変動する動作条件下における初期故障の検出において90%の精度を達成している。
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Adaptive Threshold Optimization for Energy Detection-Based Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks Using Swarm Intelligence
本研究は、人工蜂コロニーアルゴリズムとファイアフライ・アルゴリズムを具体的に比較したスウォームインテリジェンスに基づく適応的閾値最適化が、従来の固定閾値エネルギー検出と比較して、検出確率を向上させ誤警報率のバランスを改善することにより、コグニティブ無線ネットワークにおけるスペクトラムセンシング性能を大幅に向上させることを実証している。
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A Hybrid Ensemble Learning Framework for Permeability Prediction Using Integrated Petrophysical Logs, Core Measurements, and Drill Stem Test Data
本研究は、物理検層、コア測定、およびドリフトステムテスト（DST）データを統合し、このタスクを分類問題と回帰問題の両方として定式化することで、不均質貯留層における浸透率を正確に予測するハイブリッド・アンサンブル学習フレームワークを提示し、スタンドアロンの機械学習モデルよりも優れた性能と解釈可能性を実証するものである。
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A Heptafurcated Optical-Fiber Bundle for Simultaneous Distance, Tilt Magnitude and Tilt-Axis Sensing
本論文は、6つの測定値に基づく再構成アルゴリズムを通じて、対象物までの距離、傾斜角の大きさ、および傾斜軸の方位角を同時に測定可能であり、高精度かつコンパクトで低コストな非接触型産業用計測ソリューションを提供する、新規の7分岐光ファイバセンサを提案するものである。