エンジニアリング に関する最新の記事

この記事では、さまざまなシステムにおける健康指数の推定のための教師なしアプローチを紹介しているよ。

機能解析の最近の進展と、そのさまざまな分野への幅広い応用を探る。

量子コンピュータを使ってエンジニアリングにおける最小カット集合の特定を強化する。

LaSDIが複雑なシミュレーションを効率的なモデルに変える方法を見つけよう。

電子フォノン結合が材料の特性に与える影響の概要。

新しい方法がDAE正則化技術を強化して、効率と精度を向上させるよ。

研究者たちは、ニューラルオペレーターを使って偏微分方程式の予測を改善しようとしてる。

不確実性定量化方法を理解することで、エンジニアリングの意思決定が向上するよ。

新しい手法が機械のベアリング故障診断のための特徴抽出を強化する。

機械衝撃試験における信頼区間を計算する新しい方法を見てみよう。

さまざまな分野で最適な解決策を見つける方法を学ぼう。

内部の粒配向が金属の応力下での挙動にどう影響するかを調べる。

この記事は、重要なシステムのための安全なニューラルネットワークコントローラーの設計について話してるよ。

自己相似の衝撃波の振る舞いや応用を見てみよう。

非コンパクトな面が幾何学やトポロジーで持つ重要性を探る。

この記事では、非平衡システムにおける自発的なプロセスとその応用について探ってるよ。

研究は、革新的な分析ツールを使ってチタンの grain boundary の複雑な挙動を明らかにしている。

フィードバック制御の原理とさまざまなシステムへの応用を探る。

不確実なシステムにおける確率分布を推定する方法。

熱力学と力学における不可逆プロセスの重要性を探る。

高度なニューラルネットワークを使った複合材料挙動の予測に関する研究。

新しいアプローチは、機械学習と物理学を組み合わせて、より良い材料分析を実現する。

確率的ボルテラ方程式がいろんな分野でランダムシステムをどうモデル化するか学ぼう。

エンジニアリングにおける材料特性への量子効果の影響を探る。

粒子サイズがさまざまな材料の粒成長にどのように影響するかを学ぼう。

フィラメントの動態を調べて、生物学的プロセスや工学的応用についての洞察を得ること。

この記事では、複雑なシステムでの安全な運用方法を考察しています。

複雑な環境でロボットを導く方法と課題を見てみよう。

ニューラルネットワークを使って複雑な偏微分方程式を効率的に解く。

この研究は、表面のテクスチャーが流体力学における乱流と抵抗にどのように影響するかを調べているんだ。

新しいアプローチが非線形テンソル微分方程式の解法を効率的かつ効果的に簡素化する。

DPSynthは効率的なブール関数合成のために動的計画法を使ってるよ。

この記事では、ロボットが物体を効率的に押し合わせる方法について話してるよ。

PDMS表面と液体との相互作用の概要。

衝突中の剛体の相互作用をより良く制御するための新しい方法。

新しいアプローチが、機械が変化する環境にどれだけ適応するかを向上させる。

この研究は、速度勾配テンソネットワークを使って乱流を簡素化してるよ。

HfNフィルムは、高度な用途での金の代替として期待できるよ。

この記事は、流体の流れにおける回転のない衝撃の挙動を明らかにしているよ。

新しい技術が超伝導体の渦ピンニングを改善して、より良い性能を引き出してるよ。