⚡ Category

eess

2627 papers

⚡ elektrotechniek

Root Cause Identification and Risk Prioritization of Road Transportation of Hazardous Materials in Iran: An Integrated Fault Tree Analysis and Risk Matrix Approach

Deze studie integreert Fault Tree Analysis met een risicomatrix om de grondoorzaken van incidenten tijdens het transport van gevaarlijke stoffen in Iran te identificeren en te prioriteren, waarbij wordt onthuld dat gebrekkige technische inspectie de hoogste risicofactor is binnen een complexe mix van technische, menselijke, organisatorische en economische kwetsbaarheden.

Mojdeh Raateghi, Reza Gholamnia, Reza Saeedi, Amin Bagheri2026-10-09
⚡ elektrotechniek

Correction removes what it monitors: a structural model of engineering realisation and the right-truncation of quality records

Dit artikel presenteert een structureel model van engineering-realisatie met behulp van cohomologie om aan te tonen dat standaard correctieprotocollen kwaliteitsgegevens inherent rechtsafkappen, waardoor de ware staartindex onherstelbaar wordt, en stelt een niet-overschrijfbaar duaal recordsysteem voor om de statistische schatbaarheid te herstellen.

Yang Liu2026-10-09
⚡ elektrotechniek

Risk-Governed Model-Free Adaptive Control of Differential-Drive Mobile Robots with Applied-Input-Consistent Dynamic MIMO Linearization

Dit artikel stelt een risicogestuurde, modelvrije adaptieve controlearchitectuur voor differentieel aangedreven mobiele robots voor die identificatieconsistentie waarborgt door de pseudo-Jacobiaan bij te werken met toegepaste inputs in plaats van nominale commando's, waardoor slipbeheer, nauwkeurigheid van trajectvolging en veiligheid onder dynamische beperkingen zoals wielslip en variaties in payload aanzienlijk worden verbeterd.

Ba Yen Le, Quoc Huy Vu, Phuong Nam Dao2026-10-09
⚡ elektrotechniek

Cognitive Work and Interface Requirements in Autonomous Passenger Mobility: A Taxonomy-Based Analysis of Public Incident Reports

Deze studie analyseert meer dan 2.700 openbare incidentrapporten om een op taxonomie gebaseerd kader te ontwikkelen dat kritieke interface-vereisten identificeert voor het waarborgen van de veiligheid in autonoom passagiersvervoer door de cognitieve werklast en de leesbaarheidsbehoeften van diverse menselijke actoren die interageren met geautomatiseerde systemen aan te pakken.

Karim Hardy2026-10-09
⚡ elektrotechniek

Cognitive evolution enables de novo design of untethered millimeter-scale robots

Dit artikel introduceert EvoAgent, een large-language-model agent die cognitieve evolutie gebruikt om complexe ontwerpbeperkingen te overwinnen, waarbij succesvol een hoogwaardige, onafhankelijke 10-mm robot is gecreëerd met een significant verbeterde stuwkracht en operationele robuustheid vergeleken met traditionele genetische algoritme-baselines.

Haiwang Li, Weizhi Zhao, Zhi Tao, Peihan Li, Xizhi Wang, Qinghong Wang, Boxian Wang, Yanxin Zhai, Wei Wei, Shitong Wang (…)2026-10-08
⚡ elektrotechniek

Long-Term Extrapolation of Data-Driven Models for Multibody Dynamics: A Unified Evaluation Framework and Comparative Investigation

Dit artikel stelt een verenigd evaluatiekader op om vijf representatieve datagestuurde modellen voor langetermijnextrapolatie in multibody-dynamica systematisch te vergelijken, waarbij wordt onthuld dat SINDy en LSTM consequent andere benaderingen overtreffen in diverse benchmarkscenario's en praktische richtlijnen bieden voor modelselectie.

Hee-Sun Choi, Min-Jae Jung, Seok-Hee Han, Hyeonseok Yang, Seongji Han, Jin-Gyun Kim2026-10-08
⚡ elektrotechniek

Permanent Magnet Synchronous Magnet Motor Intelligent Parameter Estimation Using Machine Learning Based Nonlinear Control

Dit artikel stelt drie intelligente parameterestimatie-frameworks voor en vergelijkt deze — RNN-MPC, RL-MPC en RL-SMC — voor permanentmagneetgelijkstroomsmotoren, waarbij wordt aangetoond dat deze op machine learning gebaseerde benaderingen kritieke motorparameters met een hoge nauwkeurigheid en stabiliteit schatten, waardoor de prestaties van de regelaar onder variërende bedrijfsomstandigheden aanzienlijk worden verbeterd.

Eliyab Yosef Delelew, Kejela Adane Dulecha, Chala Merga Abdissa2026-10-08
⚡ elektrotechniek

A Systematic Performance Evaluation of Machine Learning Techniques for Thunderstorm Classification

Deze studie evalueert diverse machine learning-technieken op meteorologische gegevens uit Ranchi, India, waarbij wordt vastgesteld dat boosting-algoritmen, in het bijzonder AdaBoost, de beste prestaties leveren bij het classificeren van onweersdagen, vooral wanneer deze worden toegepast op aangepaste datasets en pre-moesson uurgegevens om klassenonbalans aan te pakken.

PRIA BHARTI, Dilip Kumar Choubey, Kanchan Bala2026-10-08
⚡ elektrotechniek

Data-Driven Geothermal Microseismic Clustering Using Machine Learning

Deze studie stelt een datagestuurd microseismisch clusteringsframework voor dat golfvormovereenkomst integreert met ruimtelijke en temporele parameters met behulp van ongesuperviseerd machine learning om, vergeleken met conventionele methoden, meer fysiek interpreteerbare en hoog-resolutie breukkarakteriseringen van geothermische reservoirs te produceren.

Ryoya Tsuboi, Yusuke Mukuhira, Kyosuke Okamoto, Hiroshi Asanuma2026-10-08