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Residual strength of corroded reinforced concrete beams: Experimental, analytical, numerical and machine learning approach

Este estudo avalia a capacidade de flexão residual de vigas de concreto armado corroídas por meio de uma abordagem integrada abrangente combinando testes experimentais, formulações analíticas modificadas, modelagem numérica de elementos finitos e aprendizado de máquina, demonstrando, em última análise, que os algoritmos de Random Forest oferecem a ferramenta de predição mais eficiente e precisa em comparação aos métodos tradicionais.

Suryansh Sharma, Harish Chandra Arora, Aman Chauhan, Aditya Sharma, Madhu Sharma2026-07-10
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A Physics-Informed Hypoplasticity–Machine Learning Framework for Offshore Foundation Design: Comparative Insights from the German North Sea and the Peruvian Pacific Coast

Este artigo propõe uma via de transferência de tecnologia para adaptar um framework de hipoplasticidade informada pela física e aprendizado de máquina, originalmente desenvolvido para as condições de parques eólicos offshore alemães, para a Costa do Pacífico peruano, identificando componentes metodológicos diretamente transferíveis e delineando as recalibrações locais necessárias para dados de solo, acoplamento sísmico e triagem de liquefação.

PAUL RICARDO PRUDENCIO GALVEZ2026-07-10
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Nanofluidic memristor with an ultra-low operating voltage

Este estudo introduz um memristor nanofluídico Cu–PAF/CuSO₄–Cu que alcança comutação de ultra-baixa voltagem (sub-100 mV) e emulação sináptica energeticamente eficiente ao otimizar pares eletrodo-eletrólito e utilizar a adsorção iônica reversível dentro de nanocanais para superar as limitações de voltagem anteriores na computação neuromórfica.

Yike Xiao, Yukun Bao, Tianyong Peng, Kangrui Li, Pingyuan Yan, Wei Huang, Chuanxiang Sheng, Qi Wang, Ye Feng Yu2026-07-10
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A Mesoscale Damage Mechanics Framework for Predicting Damage Initiation in Cross-Ply Composite Laminates under Low-Velocity Impact Using Artificial Neural Networks

Este estudo propõe uma estrutura híbrida que integra um modelo de elementos finitos de mecânica de danos em mesoescala com uma Rede Neural Artificial para prever de forma precisa e eficiente a iniciação e evolução de danos em laminados compostos de camadas cruzadas submetidos a impacto de baixa velocidade.

Subhabrata Koley, Pravin Kumar Gaurav, Prithwish Kumar Das2026-07-10
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Grid topology and the spatial cost of AI data-centre siting

Ao comparar a rede radial da Nova Zelândia com o anel em malha da Irlanda, este estudo demonstra que a topologia da rede, em vez dos preços de eletricidade de curto prazo, é o principal fator determinante dos custos de implantação de centros de dados de IA, com gargalos físicos na rede criando disparidades de preços significativas que desaparecem apenas quando as perdas de transmissão são eliminadas.

Xiuyue Deng, Stephen Poletti, Timothy Hazledine2026-07-10
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Experimental Study on Robotic Eddy Current Inspection of Aeroengine Turbine Blades

Este estudo desenvolve e valida um sistema automatizado de inspeção robótica por correntes parasitas apresentando uma configuração de sonda e planejamento de trajetória otimizados para detectar eficazmente defeitos de falta de fusão (cold-shut) subsuperficiais em palhetas de turbinas de aero Motores, aumentando significativamente a eficiência e a confiabilidade da detecção.

Kai Song, Wenyu Xie, Wenbo Zhou, Yuhua You, Junxian Liu, Rongbiao Wang2026-07-10
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Interpretable hybrid XGBoost-MH models for predicting crack coalescence stress from direct shear testing of rock-like specimens containing non-persistent joints

Este estudo desenvolve um modelo híbrido interpretável de XGBoost-Otimização de Borboleta, validado em 450 testes de cisalhamento direto e integrado em uma GUI amigável ao usuário, para prever com precisão a tensão de coalescência de trincas em massas rochosas disjuntas, identificando simultaneamente os principais direcionadores mecânicos por meio de análise SHAP.

Fariborz Matinpour, Shadman Mohammadi Bolbanabad, Vahab Sarfarazi, Mohammad Rezaei, Matin Eghdami, Mahdi Hasanipanah2026-07-10
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Robust Sparse Channel Estimator for RIS-Assisted Hybrid MIMO Millimeter Wave Communication Under Impulsive Noise

Este artigo propõe um algoritmo de critério de correntropia máxima com consciência de esparsidade robusta (SA-MCC) para estimativa de canal em sistemas mmWave MIMO híbridos assistidos por RIS, demonstrando desempenho superior sobre métodos convencionais na presença de ruído impulsivo e imperfeições de hardware.

Ankit Chouhan, Sandesh Jain, Rangeet Mitra, Pragya Swami, Somesh Kumar2026-07-10
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Engineering Safety Requirements for Maritime Autonomous Surface Systems: Hazard Scenarios, Control Loss, and Recovery in Degraded Operations

Este artigo apresenta uma abordagem de engenharia de segurança de sistemas baseada em cenários que analisa 80 cenários de sistemas de superfície marítima autônomos documentados publicamente para desenvolver uma taxonomia de perigos, um modelo de trajetória de perda de controle e requisitos de segurança específicos orientados à recuperação, demonstrando que a operação segura depende mais de modos degradados e comportamentos de fallback explicitamente definidos do que apenas dos níveis de autonomia.

Karim Hardy2026-07-10
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Fire Safety Engineering of Battery Energy Storage Systems: Barrier Degradation, Emergency Response Interfaces, and Community Exposure in Documented Failure Incidents

Este estudo analisa 80 incidentes documentados de falhas em BESS para propor uma estrutura abrangente de engenharia de segurança contra incêndio que aborda a interação entre a degradação de barreiras, as restrições de resposta de emergência e a exposição da comunidade, defendendo, em última análise, requisitos aprimorados de segurança de projeto e operacional.

Karim Hardy2026-07-10