Mode-selective transmission method of guided waves using data processing
本論文は、ハードウェアや手順の変更を必要とせずに、従来の圧電トランスデューサを用いて特定のモードを選択的に増幅するために、波束励起とともに群速度および位相同期を含むデータ処理技術を利用した、ガイド波のモード選択的伝搬手法を提案するものである。
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本論文は、ハードウェアや手順の変更を必要とせずに、従来の圧電トランスデューサを用いて特定のモードを選択的に増幅するために、波束励起とともに群速度および位相同期を含むデータ処理技術を利用した、ガイド波のモード選択的伝搬手法を提案するものである。
本論文は、重なり合った膨張した障害物を星型プロキシへとクラスタリングすることで力学系に基づく制御を可能にする、Franka Emika Pandaマニピュレータのためのリアクティブな3次元動作計画手法を提案しており、複雑なシナリオにおける目標到達性の向上を示す一方で、経路長の増加や航行可能な通路の閉鎖の可能性といったトレードオフを明らかにしている。
本研究は、火災シミュレーションソフトであるFire Dynamics Simulator (FDS) による数値シミュレーション、実規模の煙試験、および長短期記憶(LSTM)深層学習モデルを統合することで、地下鉄ホーム火災における煙の拡散を解析し、重大な視認性の低下を98%以上の精度で予測する極めて高精度な早期警戒システムを開発するものである。
本研究は、微調整されたResNet-18畳み込みニューラルネットワークが、光干渉断層計(OCT)データにおける真のプロセス外れ値と測定ミスによる誤検出を効果的に自動判別できることを示しており、手動レビュー時間の短縮とデータの信頼性向上を通じて、医薬品コーティング開発を大幅に加速させるものである。
Reliableformerは、Vision Transformerをメモリスタ・クロスバー上にマッピングすることで非理想性をシミュレートし、トレードオフを評価し、回路およびソフトウェアレベルの緩和策を適用する、デバイス認識型かつ物理的一貫性を持つデジタルツイン・フレームワークであり、それによって信頼性が高く持続可能なアナログAIアクセラレーションを可能にします。
本論文は、エクアドルのARCONEL-001/24グリッドコードに対する同期水力発電機の一次周波数応答を自動的に評価するための、再現可能なPythonベースのフレームワークを提示し、100MVAユニットのケーススタディを通じて、コントローラーの故障や計算の不整合を検出する能力、および鉱山用自営電源システムへの示唆を実証するものである。
本論文は、従来の最近傍3ベクトル法と比較して、スイッチングシーケンスを最適化し制御自由度の向上を活用することで、コモンモード電圧の抑制および出力高調波特性を向上させる、隣接4ベクトル合成に基づくPWM戦略を提案するものである。
本論文は、物理的世界とデジタル世界が融合する中で膨大なデータの安全かつ倫理的な処理を支援しつつ、既存のモデルの複雑さに対処するために通信技術に焦点を当てた、シンプルで適用しやすいモノのインターネット(IoT)のリファレンスモデルを提案するものである。
本研究は、数値有限要素法(FEM)モデリングと実験的検証を組み合わせることで、回転式ダイレス線引き加工におけるZn-Mg線のせん断ひずみ局在化を調査し、せん断ひ歪みが臨界レベルおよび高温下において軸方向ひずみと同様に局在化するものの、顕著な幾何学的変化ではなく表面粗さの増加として現れることを明らかにしている。
本研究は、連続的な地震荷重下における免震鉄筋コンクリート橋の耐震脆性を評価するために、OpenSeesPyを用いた状態依存型の性能ベースの枠組みを提案し、累積損傷と残留変形が従来の無損傷状態の仮定と比較して構造容量を著しく低下させることを明らかにしている。