⚡ Category

eess

1663 papers

⚡ electrical engineering

AI-assisted finite element modelling of the electron beam and TIG welding processes of low-cost titanium alloys

Deze studie toont aan dat een door AI ondersteunde workflow, waarbij gebruik wordt gemaakt van large language model-agenten om conventionele CALPHAD-berekeningen te vervangen, met succes de verschillende fasensamenstellingen van met elektronenstraal en TIG gelaste goedkope Ti-2.8Al-5.1Mo-4.9Fe titaniumlegeringen voorspelt door eindige-elementen thermische simulaties te koppelen aan door AI gegenereerde continuous-cooling-transformation diagrammen.

Roman Selin, Serhii Akhonin, Valeriy Bilous2026-08-13
⚡ electrical engineering

Trajectory-Tracking Control of Multi-DOF Manipulators Subject to Payload Variations using Deep Reinforcement Learning

Dit artikel stelt een modelvrije deep reinforcement learning-controller voor op basis van het Soft Actor-Critic-algoritme met payload-domeinrandomisatie om hoogprecisie trajectvolging te bereiken voor 6-DOF-manipulatoren onder complexe, tijdvariërende payloadcondities, waarbij significante verbeteringen in nauwkeurigheid en koppelgladheid worden aangetoond ten opzichte van traditionele PID-regeling in simulatie.

Xuan Quang Ngo, Huy Hung Nguyen, Tan Tien Nguyen, Van Tu Duong2026-08-13
⚡ electrical engineering

A coupled thermo-mechanical model for frost heave and mitigation design in cold-region pavements

Deze studie presenteert een gevalideerd transiënt gekoppeld thermo-mechanisch eindelementmodel voor het voorspellen van vorstopstuwing in wegdekken in koude regio's en demonstreert de effectiviteit ervan bij het evalueren van mitigatiestrategieën, waarbij wordt onthuld dat isolatieplaten de meest efficiënte oplossing zijn (het verminderen van opstuwing met ~99%), gevolgd door kalkstabilisatie (~73%) en ondergrondse afwatering (~20–41%).

Shahrukh Ahmed, Vikas Pratap Singh2026-08-13
⚡ electrical engineering

Study of Machine Learning Techniques for Performance Prediction in Low-Power Hall Effect Thruster Operating on Monoatomic and Molecular Propellants

Deze studie ontwikkelt een robuust, brandstof-agnostisch machine learning-raamwerk dat dataugmentatie en natuurkundig geïnformeerde feature-injectie combineert om de prestaties van laagvermogen Hall-effect-thrusters die werken op diverse monoatomaire en moleculaire brandstoffen nauwkeurig te voorspellen, waarbij een nauwkeurigheid van meer dan 98% in thrust-voorspelling wordt bereikt met behulp van XGBoost.

Shantanusinh Parmar, Joseph A. Moskovitz, Dan Lev, Mitchell L. R. Walker2026-08-13
⚡ electrical engineering

Unraveling Spatial Heterogeneity in Traffic Safety: A Data-Driven Typology of US Counties Using Explainable Machine Learning

Deze studie introduceert een nieuw Manifold Spectral SHAP-framework om de beperkingen van traditionele globale lineaire modellen te overwinnen door vijf onderscheidende, fysiek interpreteerbare typologieën van ongevalrisico's in Amerikaanse counties te onthullen, waarmee wordt aangetoond dat verkeersveiligheidsmechanismen ruimtelijk heterogeen zijn en een verschuiving van algemene governance naar gerichte, regio-specifieke interventies noodzakelijk maken.

Yuxuan Dong, Helai Huang, Ye Li, Yonghe Zhang, Jieling Jin2026-08-13
⚡ electrical engineering

Data-Driven Scanning Pattern Selection for Multi-Layer Deposition in Laser Directed Energy Deposition via Deep Regression Method with Simulation Integration

Deze studie stelt een diepe regressiegebaseerde methode voor die eindige-element-simulaties integreert om scanpatronen voor Laser Directed Energy Deposition te optimaliseren, waarbij wordt aangetoond dat het resulterende Interval Pulsed Laser Deposition (IPLD)-proces de koelsnelheden aanzienlijk verhoogt en de microstructuur verfijnt in vergelijking met Continuous Laser Deposition, waardoor de mechanische eigenschappen van meerlaagse DD5/Inconel 718 wanddunne componenten worden verbeterd.

Jun Zhou, Ke Zhang, Huaitao Shi, Liang Ma2026-08-13
⚡ electrical engineering

A Distributed Stereo Visual Feedback Framework for VR- based Telesurgical Robotic Teleoperation: Design and Latency Characterization

Dit artikel presenteert en karakteriseert een gedistribueerd stereoscopisch visueel feedbackframework voor VR-gebaseerde telesurgetische teleoperatie, waarbij wordt onthuld dat hoewel de netwerktransmissievertraging minimaal is, het grootste deel van de totale systeemlatentie (ongeveer 78 ms) voortkomt uit de beeldverwerkings- en weergavefases.

Haniyeh Altafi, Rayan Shakeel, Kourosh Zareinia2026-08-13
⚡ electrical engineering

Experimental and numerical investigation of cold forging tool degradation due to plastic deformation

Deze studie integreert experimentele rekmetingen, een aangepast Johnson-Cook analytisch model en QForm eindige-elementen-simulaties om de plastische vervorming en de vermoeidheidslevensduur van AISI H13 koudsmeedgereedschappen te karakteriseren, waarbij wordt aangetoond dat de analytische benadering het falen effectief voorspelt nabij het experimentele breukpunt.

Erikson Athos Portugal Pressi, Carlos Maurício Sacchelli, Sérgio Junichi Idehara, Marcos Alves Rabelo2026-08-13
⚡ electrical engineering

Deep Learning-Based Simultaneous Separation of Overlapping Projection Data and Attenuation and Scatter Correction for Multi-Pinhole SPECT

Dit artikel stelt een nieuw op CNN gebaseerd framework voor dat gelijktijdig overlappende projecties scheidt en corrigeert voor meerdere fysieke degradatiefactoren in multi-pinhole SPECT-beeldvorming zonder de noodzaak van CT-afgeleide attenuatiemappen, waardoor een superieure beeldkwaliteit wordt bereikt vergeleken met conventionele reconstructiemethoden.

Takumi Akatsuka, Koichi Ogawa2026-08-13