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Este artigo propõe uma estratégia de controle em malha fechada baseada em KT-LSTM-SAC que integra dados cinemáticos e térmicos por meio de um algoritmo soft actor-critic aprimorado por LSTM para alcançar uma regulação de temperatura precisa, segura e estável em moxabustão assistida por robô, ajustando continuamente a distância de afastamento do efetor final.
Este estudo apresenta uma estrutura de visão de câmera dupla utilizando YOLOv11-pose e retificação baseada em homografia para estimar sem contato a pré-carga de parafusos via o método Turn-of-Nut, alcançando alta precisão nas medições de ângulo relativo e pré-carga, ao mesmo tempo em que destaca a influência das condições de iluminação no desempenho.
Este artigo propõe um framework de otimização online que integra a previsão de danos por incêndios florestais com um modelo de programação linear inteira misturada para alocar dinamicamente recursos de combate a incêndios entre múltiplos incidentes simultâneos, reduzindo significativamente as perdas totais em comparação com métodos tradicionais de despacho baseados em prioridade.
Este estudo propõe uma estrutura de Rede Neural Informada pela Física (PINN) que integra leis fundamentais de materiais de concreto com dados experimentais para prever de forma precisa e confiável a resistência à compressão do concreto reforçado com fibra de coco, garantindo consistência física e interpretabilidade.
Este estudo utiliza uma estrutura de dados secundários analisando 453 registros ao nível de formulação para demonstrar que otimizar técnicas de processamento, como consolidação e engenharia de redes condutivas, é mais crítico do que apenas a dosagem de carbono para alcançar um equilíbrio entre resistência mecânica e desempenho eletroquímico em compósitos cimentícios multifuncionais habilitados por carbono.
Este estudo propõe e valida um novo sistema de modelo de cabeça de aeronave inteligente integrando um arranjo de cantilevers piezoelétricos em forma de cone com uma rede neural convolucional, demonstrando precisão superior na previsão da velocidade do ar, ângulo de ataque e ângulo de deslizamento lateral em comparação com métodos de última geração.
Este artigo propõe um método de equilíbrio de corrente ativo baseado na tensão de saída para um conversor boost intercalado de duas fases sem sensor de corrente, que utiliza uma reconstrução da tensão do capacitor e um laço de controle auxiliar para mitigar eficazmente assimetrias severas de ramo enquanto mantém a regulação da tensão de saída sem a necessidade de medições de corrente.
Este artigo apresenta um framework consciente de incerteza que escala medições de degradação de superfície de um experimento controlado de bomba de 200 horas para prever mudanças subsequentes no desempenho hidrodinâmico em dispositivos de energia marinha, oferecendo um caminho repetível para validar impactos da degradação na eficiência, no fluxo e na vibração.
Este artigo propõe e valida uma estrutura de duas camadas baseada em IA para sistemas de transmissão de potência de 1100 kV que integra a previsão de risco de falta de um dia de antecedência com classificação e localização de faltas de meio ciclo informadas pela física, melhorando significamente a precisão, confiabilidade e velocidade da proteção, ao mesmo tempo em que reduz disparos falsos e centelhamentos de poluição em comparação com os métodos convencionais.
Este artigo propõe uma nova arquitetura de transmissor para uplinks MIMO 6G que integra uma forma de onda híbrida OFDM-SC-FDMA com cascata de SLM-PTS, otimização de fase espaço-temporal conjunta e refinamento POCS para alcançar uma redução significativa de 4,8 dB no PAPR, mantendo um desempenho competitivo de BER e EVM ao custo de um aumento na complexidade de processamento.