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Este artigo apresenta uma estrutura de gêmeo digital baseada em LSTM temporal que otimiza o design de veículos elétricos para eficiência energética, estabilidade, conforto e manufaturabilidade em diversos cenários de condução, alcançando uma redução média de energia de 14,41% em comparação com métodos tradicionais.
Este estudo emprega um Método de Quadratura Harmônica estendido com continuação por comprimento de arco para analisar a dinâmica não linear de um sistema de rotor flexível controlado por PD, revelando que o ganho proporcional induz não linearidade de amolecimento e caos, enquanto o ganho derivativo fornece amortecimento eficaz para restaurar a estabilidade, oferecendo, assim, um arcabouço robusto para o projeto de máquinas rotativas controladas eletromagneticamente.
Este estudo utiliza a Análise de Correspondência de Agrupamento em dados plurianuais do FARS para identificar fatores fundamentais que contribuem para acidentes fatais com ônibus de transporte público, tais como conflitos em interseções e controle de tráfego inadequado, e propõe recomendações de políticas direcionadas para melhorar a infraestrutura e a segurança.
Este artigo apresenta a implementação e a otimização experimental de um sistema de manufatura aditiva livre de tanque assistido por braço robótico que utiliza levitação acústica para deposição multidirecional e sem contato de resina fotocurável, demonstrando seu potencial para superar as limitações da impressão 3D convencional por meio da caracterização do processo e da otimização de parâmetros baseada em Taguchi.
Este estudo utiliza um Sistema de Apoio à Decisão Multicritério baseado em SIG, integrando análise de rede, TOPSIS e autocorrelação espacial para revelar injustiças espaciais significativas na acessibilidade à saúde em Mashhad, demonstrando que a proximidade isoladamente é insuficiente e que a dinâmica urbana impulsionada pela peregrinação cria uma divisão acentuada entre pontos quentes centrais e pontos frios periféricos.
Este estudo propõe um novo controlador de controle de fluxo de rampas baseado em Rainbow Deep Reinforcement Learning que supera os baselines existentes no gerenciamento de gargalos compostos de ponte e rampa sob condições de condução humana, ao mesmo tempo em que identifica um limiar específico de penetração de Veículos Automatizados além do qual o controle centralizado torna-se desnecessário devido às capacidades de autorregulação do tráfego misto.
Este artigo apresenta um modelo de elementos finitos integrado e validado que combina a manufatura aditiva por arco de camada de arame com o encruamento para analisar a relação entre o volume de material depositado e os campos de temperatura, demonstrando como a otimização geométrica e o controle adaptativo do tempo de espera entre camadas podem reduzir as temperaturas de pico e os tempos de construção, ao mesmo tempo em que minimizam defeitos na produção de componentes de grande escala.
Este artigo, que originalmente investigou o efeito do aporte térmico de soldagem nas tensões residuais na interface corrugada de painéis compostos de alumínio/aço, foi retirado pelos autores devido à falta de consentimento total de todos os coautores e não deve ser citado.
Este estudo propõe um método de segmentação de telhados simples e robusto para nuvens de pontos LiDAR que utiliza características de mudança de elevação e o algoritmo Partitioning Around Medoids para alcançar alta precisão (95,9% de completude e 98,1% de correção), enquanto identifica efetivamente bordas e cantos para reconstrução 3D.
Este artigo propõe um método de downscaling de previsão de precipitação baseado em uma Rede de Difusão de Correlação (Diffusion-U-Net) que integra mecanismos de atenção dual canal-espacial para converter eficazmente saídas do modelo Fuxi de baixa resolução em dados de alta resolução, superando abordagens tradicionais e de aprendizado profundo na restauração de detalhes finos de precipitação.