Neuste Artikel für Ingenieurwesen

Akustische Levitation nutzt Schallwellen, um kleine Objekte anzuheben und zu analysieren.

Neue Methoden für präzise Bruchmodellierung in Materialien erkunden.

Forschung zu KPZ-Modellen gibt Einblicke in Wachstumsprozesse und Anfangsbedingungen.

Lern, wie UV-Kleberverbindungen kompakte Interferometer für präzise Messungen verbessern.

Ein Blick auf die Bedeutung und Anwendungen von Moore-Penrose-Inversen.

Lerne, wie die Ungleichung von Korn die Materialwissenschaft und das Ingenieurd Design beeinflusst.

Eine Studie zeigt neue Eigenschaften von Uran-Dünnschichten auf verschiedenen Substraten.

Effektive Designs für zuverlässige und bezahlbare Infrastrukturnetze.

Erfahre, wie neue Methoden die Simulation von Flüssigkeitsinteraktionen verbessern.

DieDifferentialtemperaturanemometrie bietet schnellere Messungen für Luft- und Gasströmung.

Untersuchung des Membranverhaltens und der Regelmässigkeit als Reaktion auf äussere Kräfte.

Kopplungs-Nanomagnete könnten die Zukunft des Rechnens mit innovativen Designs und Strukturen neu gestalten.

Ein neuer Ansatz zum Umgang mit unvollständigen Daten in Gesundheits- und Ingenieurstudien.

Neue Methoden verbessern die Stärke und den Komfort von Prothesen mit fortschrittlichen Techniken.

Neue Ansätze in der Materialwissenschaft nutzen neuronale Netzwerke, um das Verhalten von nichtlinearen Materialien vorherzusagen.

In diesem Artikel geht's um implizite Schock-Tracking-Methoden für bessere Fluiddynamik-Simulationen.

Dieser Artikel behandelt isospektrale Reduktionen für effiziente Berechnungen in stochastischen Matrizen.

Ein Blick in die Welt der ebenen Kurven und ihrer besonderen Punkte.

Eine neue Methode verbessert die Kalibrierung von Materialmodellen mit integrierten Techniken.

Erkunde die Grundlagen und Schlüsselkonzepte der linearen Wellen-Gleichung.

Ein Blick auf die Rektifizierungs-Kurven und ihre Rolle in der multiplikativen Geometrie.

Ein Blick darauf, wie Gläser und Gele im Laufe der Zeit auf Stress reagieren.

Eine Studie über zeit-fraktionale Differentialgleichungen und ihre Anwendungen in der realen Welt.

Untersuchung, wie Energie in kleinen Systemen fliesst und was das bedeutet.

FEONet kombiniert Deep Learning und numerische Methoden, um parametrische PDEs effizient zu lösen.

Ein Überblick über Supraleitung und ihre komplexen Mechanismen.

Die Erforschung der Entwicklung und Bedeutung von künstlichen Blutgefässnetzwerken.

Untersuchung von Verjüngungs- und Gedächtniseffekten in aktiven Gläsern.

Untersuchen, wie biologische Systeme Materialien effizient transportieren.

Ein Blick auf die Dragkraft und ihre Bedeutung in verschiedenen Bereichen.

Die Bedeutung und Anwendungen von Differenzialfeldern bei der Lösung von Gleichungen erkunden.

Dieser Artikel untersucht das Verhalten von Stickstoff unter extremen Schockbedingungen.

Ein genauer Blick auf die Struktur und Eigenschaften von LK-99.

Forscher verbessern Materialien durch mechanische Regularisierungstechniken.

Daten und maschinelles Lernen nutzen, um strukturelle Veränderungen in Biologie und Ingenieurwesen vorherzusagen.

Ein neues Framework verbessert Plasmasimulationen für wissenschaftliche Anwendungen.

Erforschen einer geometrischen Methode zur Eigenwertapproximation in bandierten Toeplitz-Matrizen.

Die Effektivität und Grenzen von generativen Modellen bei der Materialerstellung untersuchen.

Erkunde die einzigartigen Eigenschaften von höherordentlichen topologischen Semimetallen und deren mögliche Anwendungen.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz bei der Lösung partieller Differentialgleichungen.