⚡ 电气工程

Predictive Degradation Modelling of Solar Encapsulants: A Deep Learning Approach to IEC 61215 Thermal Cycling

本研究引入了一种利用长短期记忆网络(LSTM)和随机森林模型在物理启发式合成数据集上构建的高精度深度学习框架,用于预测云母纳米粘土增强型EVA封装材料的热循环降解,证明了5 wt.%的填料浓度可优化耐用性,并在无需依赖冗长物理测试的情况下,显著加速了韧性光伏组件的设计。

Samuel Adekunle Dada2026-10-22
⚡ 电气工程

A Stabilized Mixed Hybrid Finite Element Framework for Large-Deformation Poromechanics with Torsion: Application to Transmural Perfusion and Vascular Hemodynamics

本文提出了一种稳定的混合混合有限元框架,该框架有效解决了大变形扭转作用下孔隙介质力学的体积锁定和压力振荡问题,并通过解析与数值验证表明,与标准公式相比,扭转扭曲显著降低了心内膜纤维应力,并提高了高血压心脏的灌注建模精度。

Kamyar Malakpoor2026-10-22
⚡ 电气工程

Mechanical Performance and High-Energy Photon Attenuation of a Slag-Based Geopolymer Concrete Incorporating Calcined Brezina Dam Sediments

本研究表明,阿尔及利亚布雷齐纳大坝(Brezina Dam)的煅烧沉积物可以有效替代高炉渣基地聚合物混凝土中高达20%的二次胶凝材料以增强机械强度,同时蒙特卡洛模拟表明,所得材料提供的辐射屏蔽性能与标准混凝土相当。

Sallai Hind, Elhadj Dihi, Aya Ouali, Abd El Djailil Hamidi, Asma Idrici2026-10-22
⚡ 电气工程

Causal Filter Phase Sensitivity in Deep Electrocardiographic Classifiers: Multi-Cohort Evaluation, Confound Decoupling, and Phase Augmentation

本研究揭示了深度心电图(ECG)分类器极易受到因果滤波器相位色散的影响,从而导致多个队列出现显著的诊断性能退化,但同时也证明了一种新颖的随机全通相位增强(AP-Aug)训练策略能够有效缓解这种脆弱性,同时保持基准准确率。

Álvaro García-Casas2026-10-22
⚡ 电气工程

Recalibrated Nitrogen-Oxide (NOx) Emission-Index Model for Hydrogen Combustion Aircraft Engine Performance Analysis

本研究利用扩展的文献数据,对一种计算高效的基于 p3T3 的 NOx 排放指数模型进行了重新校准,以提高对氢燃料航空发动机的预测精度,实现了 0.77 的更高 R²,同时量化了不确定性,并证明了在同等条件下,氢燃烧产生的 NOx 排放量仍低于煤油。

Marcus Wiegand, Philipp Kiendl, Ronald Mailach2026-10-22