2968 편의 논문
이 논문은 원반과 레이스 카 리어 윙의 스포츠 장비 설계를 최적화하기 위해 기대 초볼륨 개선(EHVI)을 적용하여 핵심적인 공력 매개변수를 식별하였으며, EHVI가 해를 목적 공간의 중심 근처로 밀집시키는 경향이 있어 극단적인 파레토 최적 결과를 포착하는 능력을 제한한다는 점을 언급하였다.
본 연구는 레이저 출력 250 W, 스캔 속도 1 m/s, 해치 간격 80 마이크론 및 질소 차폐로 공정 변수를 최적화함으로써, 레이저 분말 침대 용융(L-PBF) 방식이 0.1% 미만의 기공 없는 상태를 달성하여 크리프 저항성을 가진 P92형 강철을 제조하는 데 실행 가능한 제조 방법임을 입증한다.
본 연구는 실험실 실험과 CFD 시뮬레이션을 통해, 구조적 및 재료적 불규칙성으로 인해 유연한 소방 호스의 수력 마찰 손실이 매끄러운 관의 이론적 예측치를 상당히 초과한다는 것을 입증함으로써, 경험적으로 결정된 직경별 마찰 계수를 사용하는 것의 필요성을 검증한다.
본 연구는 카이로 맘루크 사막 묘지 사례 연구를 통해 역사적 도시 환경에서 기후 대응적 개입을 위한 우선순위 구역을 식별하기 위해 유산 보존과 녹지 계획을 통합하는 딥러닝 기반의 시맨틱 GIS 프레임워크를 제안한다.
본 논문은 비주기적 PUF 생성 디지털 키를 활용하여 하드웨어 접근을 인증하는 키 구동형 스위치 커패시터 컨버터를 제시하며, 여기서 키 불일치는 핫 캐리어 주입 유도 열화에 의한 자폭 메커니즘과 다운스트림 회로를 비활성화하기 위한 스타트업 시간 검출기를 트리거한다.
본 연구는 대륙성 기후의 모든 깊이에서 단기 포장 온도 예측을 위해 나이브 지속성 베이스라인(naive persistence baseline)이 6개의 머신러닝 알고리즘보다 우수한 성능을 보이는 반면, 머신러닝 방법론은 열 관성이 고주파 변동성을 감쇄시키는 장기 예측 구간 및 더 깊은 깊이에서 제한적이지만 실질적인 가치를 제공한다는 것을 입증한다.
본 연구는 코리올리 질량 유량 측정값과 새로운 조화 혼합 밀도 평균 계수(HMDMF)만을 사용하여 삼상 유중의 수분 액체 비율을 정확하게 추정하는 방사선 미사용 물리 정보 기반 머신러닝 프레임워크를 도입하며, 높은 예측 성능(R² = 0.8943)을 달성함으로써 기존의 감마 기반 시스템에 대한 비용 효율적인 대안을 제시한다.
본 연구는 임계 온도 차이에 기반한 열역학적 층상 구조 프레임워크를 도입하여 이중 작동 유체 ORC-VCC 시스템을 분류하며, 임계 온도 차가 낮을수록 질량 유량이 증가하는 대가로 효율이 높아진다는 점을 밝히고 응축기 온도가 전체 시스템 성능에 영향을 미치는 지배적인 요인임을 규명한다.
PINN-Flow는 나비에-스토크스(Navier-Stokes) 및 선형 탄성 제약 조건을 통합함으로써 복부 대동맥류에서의 혈류 속도와 대동맥벽 변위를 공동으로 추정하는 통합 물리 정보 기반 딥러닝 프레임워크로, 이를 통해 파열 위험 계층화에 있어 노이즈 강건성과 정확도 측면에서 데이터 기반 베이스라인 모델들을 크게 능가한다.
본 연구는 터빈 후류에 미세한 물방울을 분사하여 증발에 의한 음의 부력을 유도하는 것이 후류 회복을 가속화하고 풍력 단지의 순 발전량을 유의미하게 증가시킨다는 것을 대규모 와류 시뮬레이션과 풍동 실험을 통해 입증하였다.