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Manufacturing Process Effects on Multiaxial Mechanical Behavior and Anisotropy Evolution of Fiber-Reinforced Polymer Composites for Automotive Applications

本研究は、真空補助型樹脂流入成形(VARTM)が、ハンドレイアップと比較して、炭素、ガラス、および玄武岩繊維強化ポリマー複合材料における繊維体積分率および剛性支配型の挙動を一般的に向上させると同時に、軽量自動車構造の最適化に不可欠な多軸機械的特性および異方性指数に著しい影響を与えることを示すことにより、明確なプロセス・構造・異方性の関係を確立するものである。

Kathir Vadivel Marimuthu, Riya Sharma, Shamsher Bahadur Singh, Rajesh Kumar, Sharad Shrivastava, Sudhirkumar V. Barai2026-07-01
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A data-quality-aware hybrid deep learning framework for drilling penetration rate prediction from field measurements

本論文は、高度な前処理技術、機械学習モデルのアンサンブル、およびハイパーパラメータ最適化を統合することで、ノイズの多い現場計測値からの掘削速度(ROP)予測の精度と堅牢性を大幅に向上させる、データ品質を考慮したハイブリッド深層学習フレームワークを提案するものである。

YiFan Chen, Pengju Chen, Xianwei Dai, Yanchao Li, Kunbin Lu, Xunyu Chen, Jiawei Wang2026-07-01
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Implementation and protection of Wi-Fi sensing based on coherent processing over NDP packets

本論文は、同期されたNDPパケットのコヒーレント処理を通じて正確なマルチターゲット距離検出を実現すると同時に、トレーニング信号をランダム化し見通し内成分を弱める手法を提案することでプライバシーへの懸念に対処する、Wi-Fiセンシングシステムを提示するものである。

Francois Horlin, Nihad Elhag, Julien Grolet, Mohcine Hamoumi, Audrey Vermeulen, Jerome Louveaux2026-07-01
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Efficient finite element quadrature on immersed voxel data

本論文は、ボクセル情報を重みに直接吸収させるカスタム積分則を計算する修正モーメントフィッティング法に基づいた効率的なボクセル求積スキームを提示しており、これにより局所的に細分化された有限要素空間に対する剛性行列の厳密な積分を可能にし、材料解像度を基底関数から分離させるとともに、従来の事前積分法や合成ガウス・ルジャンドル法を凌駕する。

Matti Christmann, Philipp Kopp, Stefan Kollmannsberger2026-07-01
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Systematic Design of Wideband Single-Layer Microstrip 180° Hybrid Couplers Using a Novel Topology

本論文では、優れた広帯域性能、高いアイソレーション、および低い振幅・位相不均衡を実現するために、ウィルキンソン型および5ポート電力分配器と位相シフトネットワークを組み合わせた新しいトポロジーを利用した、2種類のコンパクトで広帯域(4–9 GHz)な単層マイクロストリップ180°ハイブリッドカプラを提案する。

Parisa Safaei, Masoud Movahhedi2026-07-01
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Optimization of the Ternary Concrete Mix Design using Gaussian Process Regression

本研究は、ガウス過程回帰が、高炉スラグ微粉末および石灰石粉を用いた持続可能な三成分系コンクリート混合物の機械的性能を最適化するための優れた予測モデルであることを実証しており、炭素排出量を削減しつつ、強度特性の最適なバランスとなるGGBFS 30%およびLSP 15%の混合比を特定している。

Shishir C. Roy, James Wilde, Yoo J. Kim2026-07-01
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Physics-Integrated Machine Learning Framework for Predicting the Load Capacity of Single Row Bolted Steel to Timber Connections in Tropical Hardwoods

本研究は、既存の設計基準と実験結果との間の不一致を修正するようにモデルを学習させることにより、マレーシア産の熱帯広葉樹(バラウおよびビティス)における単列ボルト式鋼材・木材接合部の横荷重耐力を予測することに成功した、物理学統合型機械学習フレームワークを提示しており、それによって熱帯樹種への木材設計基準の拡張に向けた信頼できる経路を提供するものである。

Md. Abdul Kaium Mia, Abdul Razak Abdul Karim, Norazzlina M. Sa’don, Md. Habibur Rahman Sobuz, Borsha Podder, Siti Hanim (…)2026-07-01
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Experimental Investigation of Strength and Durability Characteristics of Alkaline Activated Slag Concrete Replacing the Fine Aggregate with Bottom Ash

本研究は、天然細骨材の最大40%を底面灰(ボトムアッシュ)に置換したアルカリ活性スラグコンクリートが、0.45のアルカリ活性剤/結合材比において、最適なワーカビリティと圧縮強度を備え、かつ構造的完全性と酸および硫酸塩攻撃に対する卓越した耐性を維持する持続可能な材料となることを実証している。

Keerti Malipatil, shreenivas reddy2026-07-01
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Cepstral FIR-Robust Classification: A Homomorphic-Deconvolution Descriptor in Space with a Generating Element

本論文は、FIR畳み込み歪みを軽減するために対数スペクトルにおける低ケプストラム加法性摂動を除去するリフテッド・ケプストラム記述子が、CWRUおよびDroneRFデータセットを用いた制御実験を通じて検証された通り、クリーンな精度を維持しつつ、軸受故障分類における堅牢性において標準的なスペクトルプロファイルを大幅に上回ることを実証している。

Serhii V. Zabolotnii2026-07-01