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Este artigo apresenta o projeto e a simulação de uma nova antena monopolo curva otimizada para radares HF de onda celeste, que, ao incorporar uma seção reta e curvatura controlada, alcança ganho e largura de banda superiores em comparação com monopolos convencionais, estendendo-se com sucesso a um arranjo linear de 12 elementos para aplicações de radar além do horizonte.
Este artigo apresenta um framework hierárquico de controle preditivo baseado em recozimento quântico para otimizar o agendamento de energia em microrredes com armazenamento de hidrogênio, demonstrando que essa abordagem supera os métodos tradicionais em escalabilidade à medida que aumenta o número de residências conectadas.
Este artigo descreve a implementação de um novo módulo de análise de ruído de fase no simulador de circuitos QUCS, baseado em uma metodologia unificada de domínio temporal que supera as abordagens empíricas anteriores e oferece capacidades de simulação estocástica superiores às ferramentas comerciais para circuitos osciladores acoplados em regime permanente.
Este artigo apresenta um pipeline de pega end-to-end para manipuladores móveis que utiliza visão computacional e observações parciais para garantir uma execução segura e robusta em ambientes desordenados, alcançando uma taxa de sucesso de 90% em comparação com 30% de uma abordagem dependente de visão.
Este artigo propõe um método de síntese de controle robusto para sistemas lineares incertos com saturação de entrada, utilizando restrições quadráticas integrais mistas (IQC) e desigualdades de dissipação para estabelecer condições de estabilização expressas como desigualdades matriciais lineares (LMIs) que superam abordagens convencionais e designs anti-windup em termos de desempenho.
Este artigo apresenta um novo framework de controle DRL sem modelo para inversores de potência que utiliza distilação de políticas e recompensas híbridas guiadas por energia de erro para comprimir políticas complexas em redes neurais leves, permitindo implementação em tempo real com microssegundos de latência e superior robustez, conforme validado experimentalmente.
Este trabalho apresenta a Manipulabilidade Aerodinâmica Consciente do Arrasto (DAAM), um framework geométrico para alocação de controle em multirotores redundantes que utiliza uma métrica Riemanniana baseada na capacidade de aceleração remanescente para penalizar a saturação induzida pelo arrasto e garantir alocações ótimas invariantes a escalas de coordenadas, enquanto caracteriza analiticamente a suavidade local e as descontinuidades globais decorrentes dos limites físicos dos atuadores.
Este artigo propõe e analisa três algoritmos de consenso de média quantizada eficientes em comunicação para sistemas multiagente abertos com ligações dinâmicas e atrasos de processamento, estabelecendo condições topológicas para convergência em tempo finito e demonstrando robustez através de simulações numéricas.
Este artigo apresenta uma estrutura sistemática para calcular limites de erro de rastreamento de trajetória com garantias formais para helicópteros autônomos, utilizando conjuntos invariantes positivos robustos (RPI) para definir zonas de segurança certificadas e comparar três arquiteturas de controle quanto à sua conservadorismo e desempenho.
Este artigo apresenta um método de Controle Preditivo Modelado (MPC) aumentado que equilibra a agilidade de satélites de observação terrestre com a complexidade computacional, combinando o alto desempenho do MPC não linear com a simplicidade do MPC linear, conforme validado por simulações e experimentos físicos.
Este artigo propõe um novo conceito de mercado de capacidade europeu acoplado, baseado na lógica do acoplamento de fluxos, que demonstra reduzir os custos do sistema e garantir a fiabilidade ao otimizar a utilização da capacidade disponível entre zonas vizinhas respeitando as restrições da rede.
O artigo apresenta o PolyFormer, um modelo de aprendizado de máquina informado pela física que transforma restrições complexas em reformulações polipólicas eficientes, permitindo a resolução escalável de problemas de otimização com leis físicas complexas e alcançando aceleramentos computacionais de até 6.400 vezes sem comprometer a qualidade da solução.
Este artigo apresenta um quadro de controle adaptativo para sistemas de Euler-Lagrange que garante o cumprimento de restrições de estado e entrada variantes no tempo, na presença de incertezas e perturbações, através da integração de uma função de Lyapunov de barreira variante no tempo com uma lei de controle saturada e uma condição de viabilidade verificável offline, cuja eficácia foi validada experimentalmente em um modelo de helicóptero de 2 graus de liberdade.
Este artigo de revisão analisa os esquemas de coordenação entre operadores de sistemas de transmissão e distribuição (TSO e DSO) no contexto da transição energética, avaliando suas classificações, desafios e eficácia na utilização da flexibilidade de recursos energéticos distribuídos para manter o equilíbrio do sistema e evitar congestionamentos.
Este artigo investiga padrões de autovalores e fatores de participação em sistemas de energia renovável simétricos, propondo conceitos como simetria ideal, quase e em grupo, além de um novo fator de participação de grupo, para simplificar a análise de estabilidade e otimização em grandes redes com recursos baseados em inversores.
O artigo apresenta o IronEngine, uma plataforma de assistente de IA geral que integra uma orquestração unificada, memória persistente e execução de ferramentas através de um pipeline de três fases, demonstrando desempenho superior em tarefas heterogêneas e posicionando-se como uma base orientada a sistemas para assistentes pessoais e automação.
Este artigo apresenta um rastreador de partículas com fusão de sensores heterogêneos (câmera e LiDAR) que utiliza uma política adaptativa baseada em ganho de informação para selecionar dinamicamente o sensor mais informativo, demonstrando em um teste real no Chipre que essa abordagem oferece um equilíbrio superior entre precisão e continuidade na vigilância marítima em comparação com o uso isolado de sensores ou a fusão contínua de todos os dados.
Este artigo propõe a integração de Redes Neurais Lagrangianas (LNNs) no framework Dyna para Aprendizado por Reforço baseado em Modelo, demonstrando que o uso de otimizadores baseados em estimativa de estado acelera a convergência e melhora a precisão das previsões de dinâmica ao impor leis físicas subjacentes.
Este artigo apresenta evidências iniciais de que agentes generativos baseados em modelos de linguagem (LLM) podem superar a rigidez dos modelos matemáticos tradicionais ao simular decisões humanas em despacho e leilões de energia, demonstrando que a aprendizagem em contexto (ICL) permite tanto a transferência de comportamentos estratégicos quanto a reprodução de desvios comportamentais sistemáticos em testes de gerenciamento de baterias e leilões de acesso à rede.
Este artigo apresenta uma taxonomia relativa à tarefa para entradas de atuadores em sistemas não lineares feedback-linearizáveis, classificando-as como essenciais, redundantes ou de destreza, e demonstra como entradas de destreza permitem a negociação unificada entre tarefas completas e reduzidas sem transientes nas saídas compartilhadas, ilustrado em uma plataforma aérea.