エンジニアリングの応用 に関する最新の記事

新しいベンチマークが、いろんな分野でオフラインの多目的最適化手法を強化するよ。

この方法は、機械学習を使ってCFDの精度と効率を向上させるんだ。

GSDOは微分なしで複雑な問題を最適化するんだ。

マルチレート法は、変化の速度が異なる動的システムのシミュレーション効率を向上させるんだ。

波状の加熱表面上の液体フィルムが落ちる影響を調べる。

この記事では、粒子が表面近くの流体挙動にどのように影響を与えるかを調べているよ。

RKGCはSPHを使って流体シミュレーションの精度と一貫性を向上させる。

研究が、テクスチャーのある表面が流体の動きや流れのダイナミクスにどのように影響するかを明らかにした。

私たちは、ノイズが多い間接的な観察を使ってモデルを洗練させる方法を開発しています。

複雑なエンジニアリングやロボティクスのタスクにおけるより良い解決策のための新しい方法を紹介します。

制御システムにおける強い不安定半径の探求とその重要性。

粒子サイズは、材料の特性や工学的応用における性能に影響を与える。

ソリトンに関する研究が多様な材料での新しい応用を明らかにしている。

サドフスキー渦パッチの概要と流体力学におけるその重要性。

新しい素材が様々な技術で光の管理を改善する。

新しいツールが機械学習を使って衝撃条件下の流体挙動の研究を助けるよ。

狭いチャンネルでの反応帯の厚さが炎の挙動に与える影響の研究。

研究は、MHD流におけるジュール加熱の熱伝達とエントロピー生成の役割を強調している。

結晶シミュレーションでエネルギー安定性を研究すると、材料の挙動予測がよくなるんだ。

多孔質材料における流体の動きを理解する新しい方法を探ってる。

研究がBaIrGeの特性を明らかにした、期待される超伝導材料だよ。

MRIデータを使った流体力学の新しい分析アプローチ。

多孔質材料における流体の動きのダイナミクスとその影響を探る。

モーメント法の研究は、ガス中の粒子の挙動を理解するのに役立つよ。

MIMOチャネル推定を改善するためのBLMMSE推定器の役割を調べる。

この記事では、振った円筒形の容器の中で液体がどのように動くかを調べます。

流体力学と秩序から混沌への移行についての考察。

研究者たちは、粒子の動きや相互作用を正確にシミュレートする方法を開発した。

研究は、音が高速流体のせん断層とどう相互作用するかを明らかにしている。

電動車両における複雑なネットワークシステムの効率的なモデリングのための新しいフレームワーク。

新しいモデルが、生きているポリマーがストレスにどう反応するかを説明してるよ。

マルチコンポーネントのフローモデリングの重要性をいろんなアプリケーションで探ってみよう。

この記事では、限られた観測と高度な手法を使って、弱い乱流システムを予測することについて話してるよ。

科学や工学における数値解法の精度を向上させるためのテクニック。

新しいニューラルネットワークのアーキテクチャは、偏微分方程式の解法における安定性と精度を向上させる。

非線形システムの新しいアプローチが、モデリングの効率と精度を向上させる。

カーネルベースの予測器が非線形システムの管理能力をどう向上させるかを学ぼう。

流動データから圧力場の精度を高める方法を分析中。

流体力学のシミュレーションにおけるエラー管理のための圧力補正法の分析。

バブルが流体の挙動や乱流にどんな影響を与えるかを見てみよう。