785 件の論文
本論文は、電源・負荷の不確実性を処理するための時空間相関分布ロバスト最適化と、公平な利益配分を保証するための非対称ナッシュ交渉メカニズムを統合した、マルチマイクログリッドのための分散型電力・熱エネルギー共有フレームワークを提案し、最終的に低コスト、低炭素、かつロバストな協調運用を実現するものである。
本研究は、810種類の実験的混合物を用いて学習され、SHAP解析を通じて解釈されたXGBoost機械学習モデルが、超高強度コンクリート（UHPC）の圧縮強度に対して高い予測精度を達成すると同時に、繊維含有量と養生期間を最も影響力のある支配的パラメータとして特定したことを示している。
本研究は、実験的検証と機械学習を通じてゴム粉末およびシリカフュームを用いたゴム化シリカフュームコンクリートの機械的性能を調査しており、ゴム粉末とシリカフュームが特定の特性を向上させる一方で、既存の設計基準は強度を過小評価していること、そして人工ニューラルネットワークのような高度な予測モデルが、持続可能な建設を支援するための圧縮強度および曲げ強度の推定において優れた精度を提供することを実証している。
本数値的研究は、粘土質斜面における誘導異方性を無視することが土の挙動の著しい単純化を招くことを示しており、SANICLAYモデルを通じて異方性特性を組み込むことで、等方性モデルと比較してせん断応力、変位、およびすべり面が増大することが明らかになったことから、精密な工学的地震安定解析を実現するためには異方性を考慮することの必要性が強調される。
本論文は、ADS-Bデータから瞬時的な微視的航空機状態を直接モデリングすることで、従来の集約された時系列アプローチの限界を克服し、特に高密度交通時において優れた精度を実現する、ターミナル空域における短期航空交通流予測を強化する新しい状態・フローフレームワークであるAeroSenseを導入するものである。
本研究は、最適化された配列穿孔を用いて屋根の切断を効果的に誘導し、それによって適時の落盤を促進することで、横方向に厚く硬い屋根を持つ浅埋没・大断面坑道の深刻な地層挙動災害を軽減する方向性破壊技術を提案し、検証するものである。
本研究は、クラスCフライアッシュベースのジオポリマーが、常温養生下において砂質土および粘性土の曲げ強度と引張強度を効果的に向上させ、セメントによる安定化よりも優れた性能を示し、かつ圧縮強度と強い線形相関を有することを実証している。
本研究は、主要なパラメータが付着強度に及ぼす影響を明らかにし、付着・滑り関係をシミュレートするための高精度な解析モデルを構築するために、27件の引き抜き試験、微視的構造解析、および有限要素シミュレーションを通じて、鉄筋と鋼繊維補強再生骨材コンクリート間の付着挙動を調査するものである。
本研究は、マルチレーザーアレイを用いたダイオード領域溶融（DAM）が、従来のレーザー粉末床溶融結合法と比較して、Ti6Al4Vにおける冷却速度と残留引張応力を大幅に減少させ、その結果、より粗大な微細構造と向上した凝固制御を実現することを実証している。
本論文は、セラミックス複合材料における残留応力、収縮、およびマイクロクラックを予測するために、硬化段階と熱分解段階を連結させた物理ベースの有限要素フレームワークを提示しており、ポリマー含浸および熱分解プロセス中の欠陥形成をシミュレートする能力を実証している。