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本研究は、eQUESTシミュレーションを活用することで、バンガロールの温帯気候における2棟のコア・アンド・シェル型ITパークビルが、同等のLEED v4エネルギー削減量を達成しているにもかかわらず、一方のビルにおいて冷水ポンプのエネルギー消費量が増加するという直感に反する現象を含む、異なるエンドユース・パフォーマンス特性を示すことを明らかにし、それによって、HVACプラントの構成が、気候や認証制度単独よりもエネルギー削減の分布を決定づける重要な要因であることを実証している。
本論文は、判定時間はわずかに増加するものの、絶縁故障および通信故障の検出精度をそれぞれ92.3%と97.7%に大幅に向上させ、それによって車両全体の安全性と信頼性を高める、ファジィ理論に基づいた電気自動車用パワーバッテリーの故障診断システムを提案するものである。
本論文は、従来の有限要素法によるパラメータ・スイープと比較して、設計効率と精度を同一に保ちつつ、永久磁石同期電動機（PMSM）における永久磁石の厚さを決定するための計算時間を大幅に短縮する、新しい反復手法を提案するものである。
本論文は、非線形増幅による高感度化と、寄生容量性フィードスルーから信号を効果的に分離することによる優れた性能を同時に実現することで、従来のダフィン型設計に固有のダイナミックレンジの制限を克服する、第3高調波共振を利用した圧電駆動型MEMS電界センサを提案するものである。
本論文は、物理的な受信機状態に基づいて古典的なマッチドフィルタに対する低次元の補正を学習することで、光学無線通信の性能を向上させると同時に、古典的な受信理論の具体的な限界に関する測定可能な洞察を提供する、機械学習を用いた説明可能な可変型マッチドフィルタフレームワークを導入するものである。
本論文は、回転していない連続体方程式から低次元モデルを導出することで、要素レベルのコードや非線形有限要素解へのアクセスを必要とせずに、3D、シェル、および梁のサブドメインのシームレスなアセンブリを可能にする、幾何学的非線形構造力学のための非侵入的かつ完全3D固有モード定式化を提示するものである。
本論文は、高周波、低遅延、および超高密度接続の課題を克服するためにレーダーベースのセンシングデータを活用することで、大規模アンテナアレイの共同最適化およびチャネル状態情報の予測を、6Gの統合センシング・通信システムに向けて行う、物理学に基づいたマルチモーダルAIフレームワークを提案するものである。
本論文では、ユニモルフの分散電極励起を利用した新しいモノリシック4自由度圧電ステージの設計、有限要素解析によるシミュレーション、および実験的な製作について提示し、当該ステージが100V DCにおいて特定のXチルト、Yチルト、Z並進、およびZ回転変位を実現することを述べる。
本研究は、平面レーザー誘起蛍光法（PLIF）とレーザー誘起ブレークダウン分光法（LIBS）を組み合わせることで、二次元の燃料濃度場を再構成し、明確な噴射段階を明らかにし、CFDモデルの検証および直接噴射戦略の最適化に不可欠なデータを提供することで、水素ジェットの成層化を特徴付けるための堅牢な定量的枠組みを提示するものである。
本論文は、空飛ぶ基地局の3次元配置、電力制御、および起動の共同最適化における遺伝的アルゴリズムと近接方策最適化に基づく強化学習を評価しており、干渉制限シナリオでは遺伝的アルゴリズムがより高いユーザー接続性を達成する一方で、強化学習によるアプローチは優れた電力効率と干渉低減を実現することを明らかにしている。