1690 件の論文
本論文は、MPPI制御における線形および双線形Koopmanモデルの選択基準を確立し、双線形リフトが構成依存の入力ゲインに対して構造的に必要であること、および、力駆動型プラットフォームに対しては効率性を維持しつつ、速度駆動型システムにおいては線形モデルを凌駕する堅牢なデフォルトとして機能することを実証している。
本研究は、水分結合型低次元化シミュレーション・フレームワークを用いて、旧サナアの3階建てのコンパクトな塔型建築様式が、より高い建物と比較して優れた熱的レジリエンスと適応的快適性を提供することを実証し、窓壁比（WWR）を主要なオーバーヒーティングの要因として特定した上で、可逆的かつ遺産に配慮した介入を提唱するものである。
本論文は、IoTおよび無線センサーネットワークがAIやエッジコンピューティングといった高度な技術と統合されることで、スマートシティにおけるエネルギー節約をどのように最適化するかを分析し、持続可能な開発に向けた現在の課題と将来の研究方向性を特定する系統的な文献レビューを提示するものである。
本論文は、再構成の忠実度と診断品質を最大化しつつ放射線被曝を最小限に抑えるために、リアルタイムのデータ分散と確率的スケジューリング・スキームに基づいて投影角度を動的に選択する適応型低線量CTフレームワークであるSAVERを提案している。
本研究は、溶融状態のAA系アルミニウム合金に対する高強度超音波処理が、アコースティック・キャビテーションを通じて溶解水素を効果的に除去し、気孔率を大幅に減少させるとともに、結晶粒組織を微細化することで、環境に有害な脱ガス用ガスの必要性を排除しながら、欠陥のない6ミクロンの箔製造を実現することを実証している。
本研究は、軸方向分散モデルが特定の境界条件（BC IおよびBC III）を用いることで、多区画型廃水反応器における滞留時間分布に対して、タンク直列モデルよりも優れた物理的一貫性と予測精度を提供することを実証しているが、すべての低次化モデルは、局所的な流路によって引き起こされるショートサーキット現象を捉えることができない。
本論文は、制御入力と地形データを用いて、車両の運動を平面から複雑な地形へとマッピングすることを学習するリカレントニューラルネットワークであるMEMNetを紹介するものであり、多様な合成地形クラスにおいて位置および速度に関する高い予測精度を達成すると同時に、高度の再構成が現在の限界であることを明らかにしている。
本研究は、地表L字型井を用いた軟質低浸透率炭層におけるマルチクラスター水圧破砕において、注入速度、砂液比、およびクラスター間隔を最適化することで、亀裂の均一性とガス排水効率が大幅に向上することを、永春炭鉱でのシミュレーションおよび現場モニタリングによって実証したものである。
本論文は、計算負荷の高いオンラインLMI最適化を学習済み教師ありモデルに置き換えることで、不確かさを伴う2次元ローサー系の遅延依存H∞制御のための状態フィードバックゲインを迅速に予測し、リアルタイムアプリケーションに向けた効率を大幅に向上させつつ、同等の安定性と外乱抑制を実現する機械学習支援フレームワークを提案するものである。
本研究は、フェーズフィールドモデルを用いて、採炭に伴う採掘跡（ゴブ）側の坑道における応力集中を緩和し、坑道応力を効果的に制御するためには、亀裂ネットワークの連結性を最大化するように水圧破砕パラメータを最適化することが極めて重要であることを実証するものである。