Data-Driven Predictive Control of Mixed Vehicular Platoon with ELM-AdaBoost Enabled Human Driving Policy
本論文は、ELM-AdaBoostを用いて人間の運転特性を同定し、部分空間同定法と柔軟な参照軌道を統合することで、混合車両プラトーンにおける安定した高性能な追従と向上した運転体験を保証する、人間をアンカーとしたデータ駆動型モデル予測制御(HDMPC)戦略を提案する。
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本論文は、ELM-AdaBoostを用いて人間の運転特性を同定し、部分空間同定法と柔軟な参照軌道を統合することで、混合車両プラトーンにおける安定した高性能な追従と向上した運転体験を保証する、人間をアンカーとしたデータ駆動型モデル予測制御(HDMPC)戦略を提案する。
本論文は、イタリアの長期的なエネルギー計画に時間単位の天候ストレス・テストを統合することで、小型モジュール炉(SMR)が、長期的な供給不足事象における変動性再生可能エネルギーに伴う膨大な蓄電要件とコスト超過を大幅に削減する一方で、再生可能エネルギーのみに依存することは、システムコストとバッテリーの必要量を劇的に過小評価することにつながることを実証している。
本研究は、軽量なニューラル残差モデルをデジタルツインに基づくモデル予測制御器に統合することで、モデルの不一致が存在する非線形産業システムにおいて、処理時間のわずかな増加にもかかわらず、エッジでのリアルタイム展開に向けた計算可能性を維持しつつ、追従精度を大幅に向上させ、誤差を低減できることを実証している。
本研究は、CIELAB色空間を用いたセグメンテーションによるデジタル画像解析フレームワークを用いて、水分誘発性のアスファルト剥離を客観的に定量化することを検証し、バインダー系、老化、骨材特性、および塩化ナトリウムへの曝露がコーティングの喪失に有意に影響を与えることを明らかにするとともに、静止浸漬法と沸騰水養生法が一致した、しかし互換性のない結果をもたらすことを確認した。
本論文は、リアルタイムのチャネル分類に基づいて単一のエネルギー効率の高い推定器を動的に選択するMixture-of-Experts手法を利用することで、計算複雑性を約98.9%削減し、UAVの運用寿命を延ばす、UAV-FSOリンクのための分類補助型適応チャネル推定(CA-ACE)フレームワークを提案する。
本論文は、5G、Kuバンド、およびKバンドアプリケーション向けに、高効率、強力なアイソレーション、および低SARを実現するために、デカップリング素子を用いない自己アイソレーション技術を利用した、4 GHzおよび16.6 GHzでのデュアルバンド動作を実現するコンパクトな単層4素子MIMOアンテナを提案する。
本論文は、等方性材料の最適な局所空隙率分布を決定するためにギブソン・アシュビーの法則を用いてマクロな空隙率をモデル化する、密度ベースのトポロジー最適化フレームワークを提案しており、このような多孔質構造が、劣った等方性均質化モデルを用いているにもかかわらず、多荷重シナリオにおいてソリッド構造を凌駕し得ることを示している。
本論文は、ダイペアの正当性、アドレス所有権、プロトコル状態、およびリプレイエポックに対する包括的なポリシーチェックを強制することにより、リソースを効果的に隔離し、良性レイテンシを復元する、マルチテナント・チップレットNoC向けのセマンティックD2Dゲートウェイファイアウォールを提案し、偽陽性および偽陰性がゼロであり、かつハードウェアオーバーヘッドが最小限であることを実証している。
本論文は、最悪のケースにおける配管故障下でも供給を維持できる能力を持つレジリエントな給水ネットワークを設計するために、線形緩和と入れ子状の列生成・制約生成アルゴリズムを組み合わせた、計算効率の高い三層最適化フレームワークを提案するものである。
本研究は、ファジィC平均クラスタリングとグレー相関分析を組み合わせて最適な温度敏感点を選択し、減算クラスタリング適応型ニューロファジィ推論システム(SC-ANFIS)を用いることにより、多速度条件下における高速電動スピンドルのための堅牢な熱誤差予測モデルを提案するものであり、これは従来のモデリング手法と比較して優れた精度と性能を示している。