Derniers articles pour Ingénierie

Un nouveau cadre améliore la sélection des capteurs tout en équilibrant performance et coûts.

Apprends comment les modèles à ordre réduit aident à analyser des systèmes complexes en utilisant l'entropie de causalité.

Une nouvelle méthode améliore les techniques d'estimation de phase dans différents domaines.

Les filtres de Kalman à faible rang simplifient l'estimation d'état pour des systèmes complexes.

Explorer des méthodes de transport optimal pour améliorer la manipulation de la lumière en optique.

Nouveau design d'actionneur améliore les capacités des robots sous-marins en imitant les nageoires de poissons.

De nouveaux modèles aident à concevoir des matériaux qui contrôlent efficacement le comportement des ondes.

Apprends comment les infos de sensibilité améliorent l'entraînement des réseaux de neurones en ingénierie.

Une nouvelle méthode améliore la conception structurelle en réduisant efficacement le stress.

Une étude sur les méthodes de contrôle optimal pour des systèmes non lisses régis par des PDE elliptiques.

Une approche plus simple et précise pour simuler les écoulements de fluides à deux phases.

De nouvelles techniques améliorent la précision dans l'analyse des matériaux presque incompressibles.

Comment les joints de grain affectent le comportement des métaux au fil du temps.

PDEformer-1 simplifie la résolution des équations aux dérivées partielles unidimensionnelles en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Présentation du contrôle de diffusion en boucle fermée pour une gestion efficace des systèmes physiques complexes.

Nouvelles méthodes pour régler des systèmes linéaires complexes efficacement.

Explore comment les normes invariantes impactent la stabilité des systèmes linéaires.

Explorer la mécanique des milieux continus pour comprendre les matériaux sur des surfaces courbes.

De nouvelles approches améliorent la précision de l'apprentissage machine dans la modélisation scientifique complexe.

Une approche flexible pour s'attaquer efficacement aux problèmes d'optimisation non lisses et non convexes.

Explorer la nouvelle méthode de joint à ressort pour un mouvement d'origami amélioré et des applications.

Les ROM simplifient les simulations complexes pour des solutions d'ingénierie efficaces.

Apprends comment les données influencent les prévisions de pannes des éoliennes.

Des techniques de modélisation efficaces améliorent les processus de conception en ingénierie et réduisent les coûts.

SuperFlow améliore la conception des circuits supraconducteurs pour une meilleure efficacité et performance.

HANNA propose une nouvelle méthode pour prédire les coefficients d'activité dans les mélanges chimiques.

Une nouvelle méthode pour créer des matériaux qui peuvent changer de rigidité selon leur environnement.

Un nouveau cadre aborde l'incertitude et les règles dans les prévisions grâce à BENN.

Les réseaux de neurones améliorent les processus de design pour un meilleur contrôle du son en acoustique.

De nouvelles idées sur le comportement non réciproque dans la diffusion peuvent transformer les applications énergétiques.

Cet article présente une nouvelle approche pour s'attaquer aux défis des interfaces mouvantes dans les problèmes d'advection-diffusion.

Les chercheurs utilisent des données pour améliorer le contrôle des systèmes complexes de manière efficace.

Un aperçu du contrôle déclenché par des événements à barrière de performance dans des systèmes de réaction-diffusion.

Les solides actifs changent de forme et de mouvement, affectant des domaines variés comme la robotique et la médecine.

RoSE-Opt automatise la conception de circuits analogiques pour plus d'efficacité et de fiabilité.

Des scientifiques développent des méthodes pour mieux gérer la chaleur dans les réacteurs à fusion.

Nouvelles découvertes sur la résistance du verre grâce à des études sur le comportement de la silice 2D et des vides.

Explore l'importance des matrices, des valeurs propres et des champs aléatoires dans l'analyse de données.

Présentation de méthodes pour améliorer la stabilité énergétique et la positivité dans les flux de gradient.

Les robots bioniques utilisent des modèles d'apprentissage pour améliorer leurs mouvements et leur adaptabilité.