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Este estudo propõe uma estrutura de regressão polinomial de baixa complexidade que compensa eficazmente o desvio induzido por temperatura e umidade em sensores de gás MOX, demonstrando precisão e estabilidade superiores em comparação com modelos lineares em três tipos de sensores comerciais.
Este estudo utiliza uma estrutura de otimização multiobjetivo para demonstrar que, embora as baterias de íon-sódio fabricadas na Europa possam alcançar a paridade de custo com as baterias LiFePO4, elas atualmente ficam atrás em densidade energética volumétrica e velocidade de carregamento, necessitando de novas reduções nos custos de materiais ou de aumentos significativos nos preços do lítio para se tornarem competitivamente superiores, tudo isso enquanto enfrentam um prêmio de custo de 18–27% para a produção doméstica em comparação com as importações chinesas.
Este artigo propõe uma técnica de redundância de compartilhamento de carga circular baseada em redes de Petri que aumenta a resiliência de sistemas de manufatura automatizados a falhas únicas de recursos ao redistribuir dinamicamente as tarefas entre recursos vizinhos em um círculo, alcançando assim uma alta eficiência de recuperação sem exigir recursos de backup adicionais ou perda operacional.
Este artigo apresenta uma estrutura técnico-econômica combinando simulações de transientes ATP-EMTP com o modelo de ionização de solo de Korsunsky e análise de Custo de Ciclo de Vida para identificar uma configuração de 5 unidades de para-raios de ZnO como o esquema de proteção contra descargas atmosféricas ideal para subestações de alta tensão, alcançando uma supressão de sobretensão superior e um valor presente líquido de mais de US$ 894.000 em mitigação de riscos.
Este artigo apresenta a plataforma Hi-Acts, um modelo colaborativo que transforma as instalações de aceleradores alemãs de centros de pesquisa isolados em parceiros de inovação acessíveis ao coordenar suas capacidades para preencher a lacuna entre a pesquisa fundamental e as aplicações industriais, acelerando, assim, o impacto social por meio da cocriação.
Este estudo apresenta uma estrutura de aprendizado de máquina e otimização metaheurística que utiliza Random Forest e Algoritmos Genéticos para determinar distâncias ideais de passo de parafusos para conexões de aço, alcançando alta precisão preditiva e validando a eficiência de projeto através das normas IS 800, Eurocode 3 e AISC.
Este estudo desenvolve um modelo não linear de ordem reduzida que incorpora memória atrasada e dinâmica de fricção para explicar como as taxas de avanço da TBM e o enfraquecimento cumulativo da rocha governam a transição entre os regimes de instabilidade estável, de agrupamento atrasado e impulsiva durante a escavação de túneis de metrô em massas rochosas disjuntas.
Este artigo apresenta um inversor de fonte Z com indutor-capacitor comutado melhorado (ISLC-ZSI) que alcança uma capacidade de elevação ampliada com estresse de tensão reduzido e corrente de entrada contínua, validado por meio de análise teórica, simulação e resultados experimentais para aplicações de energia renovável de baixa tensão.
Este artigo demonstra a viabilidade do uso de uma Rede Neural Convolucional unidimensional para inferir com precisão parâmetros fundamentais de ruptura dinâmica a partir de funções de tempo de fonte, treinando em um conjunto de dados sintéticos de larga escala, fornecendo, assim, um referencial reprodutível para aplicações de aprendizado de máquina em inversão sísmica.
Este estudo demonstra que um sistema de bomba de calor transcrítico R744 otimizado, com um layout de resfriador a gás em paralelo e controle PI descentralizado, oferece uma solução de gestão térmica confiável, ecologicamente correta e energeticamente eficiente para balsas elétricas de emissão zero, superando sistemas padrão de R410A em uma ampla gama de temperaturas de operação.