Neuste Artikel für Ingenieurwesen

Ein innovativer Ansatz verbessert die Materialentdeckung für Technologie und Gesundheitswesen.

Forschung zeigt, wie Seidenkokons Seidenraupen schützen und neue Materialien inspirieren.

Ein neues Framework kombiniert maschinelles Lernen und partielle Differentialgleichungen für effizientes wissenschaftliches Modellieren.

Erkunde, wie gerichtete azyklische Graphen Beziehungen in komplexen Netzwerken aufzeigen.

Forscher erstellen einfachere Modelle, um komplexe Fluidverhalten effizient vorherzusagen.

Eine neue Methode verbindet Physik und maschinelles Lernen, um komplexe mathematische Gleichungen zu lösen.

Ein Blick darauf, wie gemischte FEM hilft, poroelastische Materialien zu untersuchen.

Ein neues Framework kombiniert datengetriebene Techniken mit Multi-Fidelity-Design für eine bessere Optimierung.

Neue Methode verbessert die Identifizierung von kontinuierlichen Systemen mit abgetasteten Daten.

Entdecke die Anwendungen und die Bedeutung der Fenchel-Dualität in der Optimierung und Analyse.

Ein Blick auf nichtglatte Optimierung und ihre einzigartigen Herausforderungen in verschiedenen Bereichen.

Ein Überblick über optimale Abtastmethoden in der kleinsten Quadrate Approximation.

Eine Studie über die Minimierung von Kabeln in komplexen Designs.

Lern, wie adaptive Regelung Systeme an wechselnde Bedingungen anpasst und welche Herausforderungen dabei auftreten.

Eine Analyse von Liénard-Systemen und ihrem Verhalten unter quintischen Bedingungen.

Dieser Artikel behandelt Techniken zur Verbesserung der Systemstabilität durch Dämpfungsoptimierung.

In diesem Artikel geht's darum, Antennendesigns zu verbessern, damit die Signalqualität und Zuverlässigkeit besser werden.

Erfahre, wie PML die Genauigkeit von Wellen-Simulationen verbessert, indem es Reflexionen minimiert.

Ein Überblick über Ringmuster und ihre einzigartigen Eigenschaften in der Geometrie.

Lern, wie Bewegung die drahtlosen Kommunikationssignale und deren Zuverlässigkeit beeinflusst.

Vorstellung von selbstverbessernden Agenten für ein effizientes Management von Teilchenbeschleunigern.

Dieser Artikel untersucht Methoden zur Identifizierung versteckter Formen in Materialien mittels Wellenverhalten.

Eine neue Methode verbessert die Vorhersagen physikalischer Systeme durch fortschrittliche neuronale Netzwerke und Hamiltonsche Mechanik.

Dieser Artikel hebt die komplexe Bewegung von kolloidalen Partikeln in Flüssigkeitskanälen hervor.

Dieser Artikel untersucht die besonderen Eigenschaften von Lösungen in quasilinearen elliptischen Gleichungen.

Untersuchen, wie amorphe Feststoffe vergangenen Stress speichern und ihr zukünftiges Verhalten beeinflussen.

Untersuchen, wie Gleichungen komplexe Systeme über die Zeit modellieren.

Neues Design für künstliche Muskeln verbessert die Bewegungsfähigkeiten von Robotern.

Das Verhalten von Lösungen in dispersiven Gleichungen unter verschiedenen Bedingungen erkunden.

Forschung untersucht, wie rotierende Rotoren in Flüssigkeiten dynamische Strukturen bilden.

In diesem Artikel geht's um die Unsicherheitsanalyse im Ingenieurwesen mithilfe der FgPC-Methode.

Lern, wie neue Methoden die Spaltenanordnung in binären Matrizen verbessern.

Methoden, um den sicheren Betrieb von Drohnen bei verschiedenen Aufgaben zu gewährleisten.

Diese Studie verbessert die Fähigkeit von vierbeinigen Robotern, kontinuierlich über Hindernisse zu springen.

Wir stellen TFPONets vor, um Schnittstellenprobleme mit Deep-Learning-Techniken zu lösen.

Eine Studie über Zwillingsäste in Formgedächtnislegierungen und deren Energiedynamik.

Untersuchen, wie die Rotation die Fluidstabilität zwischen sich bewegenden Platten beeinflusst.

Eine neue Methode zur Verbesserung der Stichprobennahme bei komplexen bayesianischen inversen Problemen.

Forschung zu reduzierten Modellen zur Vorhersage des Verhaltens von geschraubten Verbindungen unter dynamischen Lasten.

Eine Methode, um das Durchhängen von elastischen Fäden durch Optimierung der Ruhewinkel zu verhindern.