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Este artigo propõe uma topologia de inversor multinível de capacitor comutado de alto ganho que utiliza duas fontes CC e nove interruptores para gerar onze níveis de tensão de saída com baixo conteúdo harmônico e capacitores autoequilibrados, ao mesmo tempo em que alcança perdas de comutação reduzidas através da operação de 50 Hz e modulação de nível mais próximo.
Este artigo propõe um framework de Mínimos Quadrados Parciais Esparsos Dinâmicos (D-sPLS) que utiliza aprendizado semissupervisionado, aumento dinâmico de características e ferramentas de diagnóstico interpretáveis para alcançar a detecção e o diagnóstico de falhas de sensores em tempo real e com precisão na agricultura inteligente, sem a necessidade de dados de falhas rotulados.
Este estudo utiliza modelagem CFD com uma distribuição de tamanho de partículas de areia de Rosin-Rammler para prever a erosão em jumperes de gás em águas profundas, demonstrando que considerar tamanhos variáveis de partículas e a dinâmica do fluxo produz previsões de erosão mais realistas do que modelos teóricos e identifica o último cotovelo como a área mais crítica para erosão severa.
Este estudo demonstra que a integração do micro-laminação com a manufatura aditiva por arco induzido por laser (LIAAM) refina significativamente a microestrutura da liga de alumínio 2319, reduzindo assim a anisotropia e aumentando tanto a dureza quanto a resistência à tração em comparação com a LIAAM convencional.
Este estudo in silico demonstra que maximizar a resistência na tarefa de ciclismo de mão via Estimulação Elétrica Funcional é melhor alcançado otimizando funções de custo que visam variáveis específicas e incorporam fatigabilidade muscular personalizada e criticidade mecânica, em vez de depender apenas de arquétipos normativos padrão.
Este artigo apresenta uma metodologia de co-simulação veículo-tráfego em dois estágios que quantifica como as condições de tráfego que variam espaço-temporalmente em um corredor de 255 milhas nos EUA aumentam significativamente a intensidade energética e reduzem a eficiência de carga para caminhões elétricos de longa distância, enquanto simultaneamente impulsionam a recuperação de energia regenerativa.
Este estudo propõe uma estrutura robusta de diagnóstico de falhas em engrenagens que integra a Decomposição de Modo Variacional otimizada por Bayes para separação adaptativa de ruído com um modelo CNN-BiLSTM baseado em atenção para extração de características aprimorada, alcançando 90% de precisão na detecção de falhas incipientes através de condições de trabalho variáveis.
Este estudo demonstra que a otimização de limiar adaptativo baseada em inteligência de enxame, especificamente comparando os algoritmos de Colônia de Abelhas Artificiais e de Vespas de Fogo, melhora significativamente o desempenho da detecção de espectro em Redes de Rádio Cognitivo ao aumentar as probabilidades de detecção e equilibrar as taxas de alarme falso em comparação com a detecção de energia de limiar fixo convencional.
Este estudo apresenta uma estrutura de aprendizado de conjunto híbrido que integra perfis petrofísicos, medições de testemunhos e dados de Teste de Perfuração (DST) para prever com precisão a permeabilidade em reservatórios heterogêneos ao formular a tarefa como um problema tanto de classificação quanto de regressão, demonstrando desempenho e interpretabilidade superiores em relação a modelos de aprendizado de máquina isolados.
Este artigo apresenta um novo sensor de fibra óptica heptafurcada capaz de medir simultaneamente a distância do alvo, a magnitude da inclinação e o azimute do eixo de inclinação através de um algoritmo de reconstrução de seis medições, alcançando alta precisão e oferecendo uma solução compacta e de baixo custo para a metrologia industrial sem contato.