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本論文は、第一原理モデルに依存することなく、疎でノイズを含む点センサーの測定値から非線形動的システムの全視野状態を正確に再構成するために、圧縮センシング、DCC-GARCHによって較正された適応型制御付き動的モード分解（DMDc）、および低次カルマンフィルタを組み合わせた、完全データ駆動型のフレームワークを提案する。
本研究は、現場モニタリングおよび地球物理学的評価を通じて、沖積層カッタクルガン貯水池における浸透および水位変動を分析し、危険なダム区間を特定するとともに、効率的かつ季節適応型の運用モードを策定するものである。
本論文は、プラスチック射出成形用金型および成形工具に使用される部品の表面劣化を抑制し、耐用年数を延長することを目的として、工具鋼に適用された+NiおよびDLCコーティングの摩擦特性に基材の熱処理がどのように影響するかを調査するものである。
本研究は、前処理ステップとしてベイズ・カルマンフィルタを適用することで、カナダの複数の都市における短期的な大気質予測に対するディープラーニングモデル（GRUおよびLSTM）の精度が大幅に向上すること、ならびに最適なモデル構成が汚染物質の種類や現地の状況によって異なることを示している。
本論文は、従来の回折型システムの非線形性の限界を克服し、電気的ニューラルネットワークに匹敵する性能を達成しつつ、大幅に低い計算量と優れた堅牢性を実現する、部分コヒーレント照明下における高次光学ニューラルネットワークフレームワークを導入し、実験的に検証するものである。
本研究は、超音波強化された7075-T6アルミニウム合金の加工において、超音波周波数および切削速度を増加させることが、切削抵抗と表面粗さを低減させると同時に、圧縮残留応力を向上させ、最終的に、より微細で均一な、欠陥の少ない表面をもたらすことを示している。
本研究では、メタヒューリスティックによって最適化された機械学習モデル、具体的にはPSO-CatおよびBO-Catを開発・検証しており、これらは従来のモデルを大幅に上回る精度で円形コンクリート充填鋼管のせん断強度を予測するとともに、SHAPおよびPDP解析を用いて主要な影響因子を解釈し、工学的応用のための実用的なGUIを提供している。
本研究は、厚みに依存する寸法偏差を考慮するために、界面摩擦およびせん断遅れ変形を含む工具と成形品の相互作用を明示的に組み込むことで、薄肉曲面複合材部品における硬化誘起スプリングインを正確に予測する検証済みの解析モデルを提示するものである。
本論文は、パラメータフリーのコンシステンシーゲートを介して、高精度な座標回帰ブランチとロバストな検出ブランチを動的に融合させるConsistency-Gated Cascadeフレームワークを提案しており、これにより、スタンドアロンの手法では失敗する困難なK-TIG溶接環境下におけるタングステン電極チップの局在化において、優れた精度と安定性を実現している。
本論文は、改良されたモデル予測制御と精密な水力結合制約を統合し、風力、太陽光、水力、および揚水発電を組み合わせた相乗的なマルチタイムスケール・スケジューリング戦略を提案することで、再生可能エネルギーの出力制御を大幅に削減し、システムの信頼性を向上させるものである。