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本研究は、一定の材料体積とほぼ変化しない熱特性を維持しつつ、構造的剛性と動的性能を同時に向上させる軽量な熱機械構造を設計するために、SIMP法を用いた多目的トポロジー最適化フレームワークを提示するものである。
本論文は、2.3 GHzで動作するシェルピンスキー・カーペットおよびコッホ雪片フラクタル・アンテナの比較研究を提示し、それらの異なる幾何学的形状が、同一の物理的寸法にもかかわらず、いかにして独自の電磁気的挙動をもたらすかを実証するものである。
本論文は、KrigingサロゲートモデルとNSGA-IIを統合することで二輪車サスペンションのパラメータを最適化する計算効率の高いフレームワークを提示しており、従来のシミュレーション手法と比較して、計算時間を419%削減し、ライダーの快適性を16%向上させることに成功している。
本研究は、液状化しやすい地盤における埋設管の地震後迅速点検のためのゾーニング手法を提案するものであり、これは、数値モデリングによって、隆起量とパイプラインの歪みの間の強い相関関係を確立し、リソース配分のための具体的な閾値を定義した上で、測定可能なマンホール隆起を現場指標として活用し、点検優先順位を分類するものである。
本論文は、曲面を持つフッ化シリコーン製コンタクトレンズ上に超薄型かつ転写可能な金電極を用いることで、非平面的な生物学的表面における上皮創傷治癒のダイナミクスおよび薬物スクリーニングのリアルタイムな電気的モニタリングを可能にする多用途なプラットフォームを提示するものである。
本研究は、神経認知学的原理および体性感覚の感受性に基づき、自動車インターフェースにおける触覚アラートの配置を最適化するための8つの設計指針を確立するため、スコーピングレビューおよびアンブレラレビューからのエビデンスと専門家のコンセンサスを統合したものである。
本研究は、使用済みPETボトルを高性能な構造用フィラメント（PLAに近い引張強度を持つ）へと変換する分散型クローズドループ・アディティブ・マニュファクチャリング・システムを実証するとともに、分散型の品質管理に向けた信頼性の高い応力応答予測を保証するために、解釈可能な機械学習モデルを採用している。
本論文は、浮遊座標系アプローチと非線形有限要素モデルを融合させることで、モデル次数低減手法の適用能力を維持しつつ、中程度から大きな変形に対する高次歪み項の包含を可能にする、物体の浮遊座標系に関する新しい非線形有限要素定式化を提示するものである。
本論文は、塩水使用環境下における316Lステンレス鋼遠心ポンプの経時的な腐食誘起表面粗さの増大をCFDシミュレーションへと結びつける再現可能な手法を提案し、これにより、他の劣化メカニズムから区別するための粗さに特有の圧力損失の定量化を可能にするものである。
本論文は、ドーパミンや病的な鉄などの神経化学信号を直接感知し、シナプス可塑性を自律的に再プログラミングして治療用キレート剤を放出することで、バイオハイブリッドシステムおよびパーキンソン病マウスモデルの両方において神経機能を回復させる、化学的に再構成可能なニューロモーフィック・デバイス「CR-NeuroHealer」を導入するものである。