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Quantum Federated Digital Twin Framework with Explainable Multi-Agent Intelligence for Autonomous Engineering Management

Este artigo apresenta o framework QFDT-XMAI, uma arquitetura de cinco camadas que integra aprendizado federado potencializado por computação quântica, coordenação multiagente baseada em atenção de grafos e IA explicável para permitir a gestão de engenharia autônoma e auditável entre locais distribuídos, preservando a privacidade dos dados e melhorando a eficiência de convergência e a transparência de decisão.

Nilesh Vasant Ingale, Mahesh Dhande, Pankaj Deshmukh2026-09-11
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A Sensor-Centric Survey of SLAM and Odometry for GPS-Denied Environments

Este artigo apresenta um levantamento centrado em sensores sobre SLAM e odometria para ambientes sem GPS, organizando a literatura por modalidade de detecção e nível de maturidade para analisar compensações de desempenho, identificar tendências principais como fusão de múltiplos sensores e integração neural, e argumentar que a localização robusta requer detecção complementar combinada com estimadores conscientes de incerteza, ao mesmo tempo em que destaca o benchmarking fragmentado como uma grande barreira ao progresso.

Aristeidis Geladaris, Panagiotis Polygerinos2026-09-11
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Semantic Novelty, Influence, and Patent Persistence in Robotics Innovation: Embedding-Native Indicators and Maintenance-Fee Validation

Este estudo utiliza uma estrutura baseada em transformer em quase 20.000 patentes de robótica dos EUA para demonstrar que, embora a novidade semântica por si só não preveja a persistência da patente, a influência semântica direta reduz significativamente a probabilidade de interrupção por falta de pagamento de taxas de manutenção, e a novidade contribui para a retenção apenas quando permanece tecnicamente legível dentro de domínios estabelecidos.

Chong Guan, Yuchao Cheng2026-09-11
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Prediction of Water Vapor Condensation Heat Transfer in Horizontal Channels with Non-Condensable Gases using Machine Learning Methods

Este estudo desenvolve um framework de aprendizado de máquina utilizando parâmetros adimensionais derivados do teorema de Buckingham para prever de forma precisa e eficiente a transferência de calor de condensação de vapor de água em canais horizontais com gases não condensáveis, demonstrando que o algoritmo XGBoost supera as correlações tradicionais e outros modelos, mantendo alta precisão mesmo com um conjunto de recursos reduzido.

Zheng Dang, Jianjun Dang, Ping Chen, Shulei Li, Kan Qin2026-09-11
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Porosity Prediction in Aluminum Wire Arc Additive Manufacturing Using Two-Stage Machine Learning Cascade and Computed Tomography

Este estudo apresenta um framework de cascata de aprendizado de máquina de dois estágios que correlaciona parâmetros do processo CMT-WAAM em tempo real com dados de porosidade derivados de CT industrial para prever e monitorar defeitos internos em componentes de alumínio, alcançando um F1 score de 0,47 ao mesmo tempo em que oferece uma solução escalável para garantia de qualidade in-situ.

Oguzcan Dedeci, Tansu Goynuk, İsmail Fidan, Murat Yucel, Gokhan Can2026-09-11
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Design and Optimization of a Corner Square- Truncated Rectangular Slotted Microstrip Patch Antenna Using Different Optimization Techniques

Este artigo apresenta o projeto e a otimização de uma antena de patch microstrip retangular com fenda e truncamento quadrado de canto para aplicações biomédicas vestíveis, demonstrando sua eficácia por meio de técnicas de miniaturização, uma diretividade de 6 dB, largura de banda de 80 MHz e baixos valores de Taxa de Absorção Específica (SAR) que garantem a biocompatibilidade.

Sonam Gour, Amit Rathi, Ghanshyam Singh, Nitesh Mudgal2026-09-11
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A Classification-Based Adaptive Bayesian Wavelet Packet Denoising Method for Additive Gaussian-Impulse Mixed Noise in Industrial Sensor and Measurement Signals

Este artigo propõe um método de transformada de pacote wavelet bayesiana adaptativa baseada em classificação (CABWPT) que utiliza classificação de ruído, limiarização híbrida adaptativa à RMS e otimização bayesiana para remover eficazmente o ruído de mistura gaussiano-impulso aditivo não estacionário de sinais de medição e de sensores industriais corrompidos.

hao ying, zhou zhou, yangsen wen, pengpeng he2026-09-11
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A discrete‑natured 3D DEM framework for spatial fracture analysis of unidirectional CFRP composites

Este estudo apresenta um novo framework de método de elementos discretos 3D com um esquema de empacotamento cúbico que trata células unitárias como elementos contínuos para modelar eficazmente a fratura transversal em compósitos de CFRP unidirecionais, revelando que, embora a distribuição das fibras afete minimamente a resposta mecânica global, a fração volumétrica e o raio das fibras governam criticamente a rigidez, a resistência e a localização de danos.

Dechao Sun, Xiaoxuan Ding, Shuqi Zhang, Jianlin Liu, Zewen Gu, Xiaonan Hou2026-09-11
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Sustainable Water Management in Construction: Application of Natural Coagulant-Treated Greywater for Interlocking Paving Stones

Este estudo demonstra que os blocos intertravados produzidos utilizando águas cinzentas tratadas com coagulantes naturais, particularmente Carica papaya e Moringa oleifera, exibem resistência à compressão aumentada e absorção de água reduzida em comparação com os feitos com água potável, oferecendo uma solução sustentável para a construção urbana que apoia a conservação da água e os ODS 6 e 11.

Opeyemi Bayode, Stanley I Ebirim, Ebenezer I Akande, Seun Olowomuwagun, Femi Alao, Alade A Olanipekun, Daniel Idusuyi, F (…)2026-09-11
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Real-Time and Real-World Gait Monitoring on a Wearable Device: A Fully Embedded System for Parkinson’s Disease

Este estudo apresenta e valida um sistema de sensores de pé vestíveis, totalmente embarcados, que permite a análise da marcha em tempo real e com baixa latência para o monitoramento contínuo e de longo prazo de pacientes com doença de Parkinson na vida cotidiana, alcançando alta precisão na segmentação de passos e na estimativa de parâmetros temporais sem depender de processamento offline.

Jelina Unger, Goran Madzar, Syrine Slim, Ann-Kristin Seifer, Iliya Ghotbiravandi, Majid Dareini, Franz Marxreiter, Juerg (…)2026-09-11