2658 papers
Deze studie maakt gebruik van een numeriek model van een 110 kV transmissielijn onder gecombineerde wind- en regenexcitatie om kritieke galoperingsdrempels te identificeren en een kwantitatief, drietraps vroegtijdig waarschuwingssysteem voor te stellen op basis van sprongen in verplaatsing en windparameters om de netveiligheid te verbeteren.
Dit artikel introduceert een benchmark voor driefasige interfasiale stroming gebaseerd op een ternair Cahn-Hilliard-Navier-Stokes-systeem en demonstreert dat een spectrale ingebedde operatorleerarchitectuur met een vaste Chebyshev-woordenboek aanzienlijk beter presteert dan standaard en op Fourier gebaseerde DeepONet-varianten bij het voorspellen van complexe meerfasige dynamica.
Dit artikel introduceert de Oracle-Persistence diagnostiek, een capaciteitsbewust raamwerk dat onderscheid maakt tussen door het weer gedreven en door hardware gedreven concept drift in langetermijnvoorspellingen van fotovoltaïsche energie door de latente effectieve capaciteit te scheiden van de weers-naar-vermogen mapping, waardoor het detecteren van systeemdegradatie of onderhoudsproblemen mogelijk wordt die de nauwkeurigheid van het model stilzwijgend doen afnemen.
Deze studie toont aan dat ensemble machine learning-modellen, in het bijzonder LightGBM, effectief verticale radio-refractiviteitsgradiënten voorspellen in gematigde, subarctische en polaire klimaten met behulp van ERA5-reanalysegegevens en diverse atmosferische voorspellers, waarbij een hoge nauwkeurigheid wordt bereikt terwijl de noodzaak voor toekomstige validatie tegen onafhankelijke waarnemingen wordt benadrukt.
Deze studie vestigt een kwantitatief kader dat de thermische verouderingsgeschiedenis koppelt aan de degradatie van de interlaminaire afschuiving in T700/epoxy CFRP-laminaten door experimentele short beam shear-testen te combineren met Bayesiaans geïnferreden cohesieve zoneparameters en temperatuurafhankelijke evolatiemodellen om het langetermijninterfacegedrag en de mechanische respons nauwkeurig te voorspellen.
Dit artikel stelt TRGF-KG voor, een methode voor meerstaps tyfoonbaanvoorspelling die spatiotemporele trajectdynamiek integreert met vooraf bestaande structurele relaties via een dual-branch Transformer- en R-GCN-architectuur om foutaccumulatie te verminderen en de nauwkeurigheid van langetermijnvoorspellingen te verbeteren.
Deze studie ontwikkelt en valideert experimenteel een analytisch kader dat de gekoppelde evolutie van Coulombische efficiëntie, capaciteitsbehoud en round-trip prestaties in lithium-ionbatterijen onder variërende verouderings- en thermische omstandigheden kwantificeert, waarbij significante efficiëntiedegradatie naast capaciteitsverlies over 1500 cycli wordt onthuld.
Deze studie optimaliseert een luchtgeassisteerd meststofconvoersysteem voor precisievooitjes door gebruik te maken van overtollige blowerluchtstroom, waarbij CFD–DEM-simulaties en experimenten worden ingezet om de optimale parameters (25 mm buisdiameter, 20 m·s⁻¹ luchtsnelheid en een toedieningssnelheid van 13,50 g·s⁻¹) te identificeren die energieverspilling minimaliseren en een hoge leveringsuniformiteit waarborgen.
Deze studie presenteert een interpreteerbaar op LSTM gebaseerd framework, geoptimaliseerd met Optuna en gevalideerd via SHAP-uitlegbaarheid, dat er succesvol in slaagt om langdurige hiaten in bodemtemperatuur-tijdreeksen op meerdere dieptes in Uruguay te reconstrueren door lokale sensordata te integreren met globale reanalyse en temporele attributen.
Dit artikel presenteert een analytisch kader dat de convergentie-confinement methode koppelt aan techno-economische modellering om te evalueren hoe installatievertragingen de prestaties en kostenoptimalisatie van passieve rotsbouten versus betonspuitwerk in klemmende spiertunnels beïnvloeden, waarbij kritieke drempelwaarden voor de kwaliteit van het gesteente voor ondersteuningstransities worden geïdentificeerd en de aanpak wordt gevalideerd aan de hand van veldmonitoringsgegevens.