726 件の論文
本研究は、実験的検証、修正解析式、有限要素数値モデリング、および機械学習を組み合わせた包括的な統合的アプローチを通じて、腐食した鉄筋コンクリート梁の残留曲げ耐力を評価し、最終的にランダムフォレストアルゴリズムが従来の手法と比較して最も効率的かつ正確な予測ツールであることを実証するものである。
本論文は、ドイツの沖合風力発電条件向けに開発された物理情報に基づくハイポプラスティシティ（仮塑性）と機械学習のフレームワークを、直接転用可能な手法論的構成要素の特定、および土壌データ、地震結合、液状化スクリーニングのための必要な現地再校正の概説を通じて、ペルー太平洋沿岸に適応させるための技術移転経路を提案するものである。
本研究は、電極・電解質ペアの最適化およびナノチャネル内での可逆的なイオン吸着を利用することで、従来の電圧制限を克服し、超低電圧（100 mV未満）でのスイッチングとエネルギー効率の高いシナプスエミュレーションを実現するCu–PAF/CuSO₄–Cuナノ流体メモリスタを導入するものである。
本研究は、低速衝撃を受けたクロスプライ複合材料積層板における損傷の発生および進展を正確かつ効率的に予測するために、メゾスケールの損傷力学有限要素モデルと人工ニューラルネットワークを統合したハイブリッドフレームワークを提案するものである。
ニュージーランドの放射状グリッドとアイルランドのメッシュ状リングを比較することで、本研究は、AIデータセンターの立地コストを左右する主要な要因は短期的な電力価格ではなくネットワーク・トポロジーであり、物理的な系統のボトルネックが大幅な価格差を生み出し、それらは送電損失が排除された場合にのみ消失することを実証している。
本研究は、航空エンジンタービンブレード内の内部コールドシャット欠陥を効果的に検出するために、最適化されたプローブ構成と軌道計画を備えた自動ロボット渦電流検査システムを開発・検証し、それによって検出効率と信頼性を大幅に向上させるものである。
本研究では、450件の直接せん断試験によって検証され、ユーザーフレンドリーなGUIに統合された、解釈可能なハイブリッドXGBoost-バタフライ最適化モデルを開発し、SHAP分析を通じて主要な力学的要因を特定しながら、節理を持つ岩盤における亀裂合体応力を正確に予測する。
本論文は、RIS支援型ハイブリッドMIMOミリ波システムにおけるチャネル推定のためのロバストなスパース性認識最大相関エントロピー基準（SA-MCC）アルゴリズムを提案し、インパルス性ノイズおよびハードウェア不完全性が存在する状況下において、従来の手法に対する優れた性能を実証する。
本論文は、80件の公開された海洋自律移動船舶（MASS）のシナリオを分析することで、ハザード分類、制御喪失経路モデル、および具体的なリカバリ指向の安全要件を構築するシナリオベースのシステム安全工学アプローチを提示しており、安全な運用は自律レベルのみに依存するのではなく、明示的に定義された縮退モードおよびフォールバック動作に依存することを実証している。
本研究は、記録された80件のBESS（蓄電池エネルギー貯蔵システム）の故障事例を分析することで、障壁の劣化、緊急対応の制約、および地域社会への曝露の相互作用に対処する包括的な火災安全工学フレームワークを提案し、最終的に設計および運用上の安全要件の強化を提唱するものである。