1663 papers
Deze studie toont aan dat het gebruik van human-in-the-loop Bayesiaanse optimalisatie om de positie van de band van een passief heupexosuit te personaliseren, het metabole kostengedrag tijdens het lopen met 8,39% en de activiteit van de musculus soleus aanzienlijk vermindert, waarbij het zowel onondersteund lopen als configuraties met een vaste positie overtreft.
Dit artikel presenteert een volledig stromende FPGA-architectuur voor Range-Doppler SAR-verwerking die gebruikmaakt van gedistribueerde fasegewijze vertragingsgeheugens binnen radix-2 SDF FFT-pipelines om gelijktijdige range- en azimuthcompressie mogelijk te maken, waardoor centrale framebuffering wordt geëlimineerd en zowel de eerste output- als de totale verwerkingslatenties drastisch worden verminderd.
Dit artikel stelt een nieuw cascade hoogtemperatuur warmtepompsysteem voor en analyseert dit thermodynamisch, waarbij gebruik wordt gemaakt van ammoniak en pentaan om restwarmte van CO₂-liquefactie te herwinnen voor solventregeneratie in cementfabrieken, wat aantoont dat het potentieel heeft om tot 33,8% van de benodigde warmte te leveren en de energie-efficiëntie van post-combustion koolstofafvang aanzienlijk te verbeteren.
Dit artikel stelt een hiërarchisch online obstakelvermijdingsframework voor de UR5 robotarm voor dat offline RRT*-planning integreert met APF-gebaseerde trajectvoorbuiging en een twee-laagse soft-constrained lineaire MPC, waarbij real-time prestaties, vloeiende beweging en 100% veiligheidsnaleving in dynamische omgevingen worden bereikt door middel van onafhankelijke capsule-gebaseerde veiligheidspoortvorming.
Dit artikel stelt een nieuwe Coördinerende Adaptieve Virtuele Inertie en Virtuele Impedantie (AVI) regelstrategie voor die virtuele parameters dynamisch moduleert om de stabiliteit en veerkracht van ultra-zwakke, hoog-impedante bergmicrogrids aanzienlijk te verbeteren, waarbij kritieke inductielimieten worden uitgebreid en vermogensoscillaties worden verminderd in vergelijking met traditionele benaderingen met vaste parameters.
Deze empirische studie uit 2026 analyseert de telecommunicatie-infrastructuur van Nigeria en onthult dat het best evenals een hoge cyberweerbaarheid heeft, het sector lijdt onder ernstige tekorten in de veerkracht gedreven door afhankelijkheid van off-grid stroomvoorziening, frequente fysieke kabelbreuken en hoge operationele kosten, terwijl het tegelijkertijd het potentieel van regelgevende hervormingen en solar-hybride retrofits benadrukt om de servicekwaliteit en economische haalbaarheid aanzienlijk te verbeteren.
Deze studie toont aan dat hoewel een selectief state-space (Mamba) batterij RUL-model faalt in het generaliseren van zero-shot over chemieën heen (NMC naar LFP), een parameterefficiënte adaptatie met gebruik van slechts 10% van de parameters en 61 broncellen de prestaties aanzienlijk herstelt, mits de evaluatie strikt vasthoudt aan een causale end-of-life noemer om opgeblazen, niet-inzetbare metrieken te voorkomen.
Deze studie evalueert de rol van langdurige energieopslag (LDES) in microgrids voor het vergroten van veerkracht, het verminderen van kosten en het verlagen van emissies, waarbij wordt geconcludeerd dat hoewel LDES specifieke voordelen biedt voor hoge veerkracht bij middagpieklasten, het onder huidige en geprojecteerde toekomstige omstandigheden over het algemeen onrendabel blijft in vergelijking met lithium-ionopslag.
Dit artikel presenteert een gevalideerd stochastisch numeriek model dat vier mechanistische vermoeidheidsmethoden integreert en is gekalibreerd tegen 44 experimentele punten over zeven structurele materialen om uitgebreide S-N-P-curves te genereren op basis van louter statische eigenschappen, wat nauwkeurige voorspellingen van de vermoeidheidsduur onder complexe omgevings- en belastingscondities mogelijk maakt zonder aanvullende tests.
Dit artikel introduceert GEO-HYBRID, een transparant Python-framework dat de beoordeling van liquefactierisico's en geotechnische interpretatie verbetert door fundamentele bodemmechanica-principes te integreren met datagestuurde parametercalibratie, waardoor het pure machine learning-modellen overtreft in voorspellende nauwkeurigheid en betrouwbaarheid.