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Enregistrement W2001152765 · doi:10.1063/1.4873714

Passive magnetic shielding in static gradient fields

2014· article· en· W2001152765 sur OpenAlexafffund
Christopher P. Bidinosti, J. W. Martin

Notice bibliographique

RevueAIP Advances · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMultipole expansionElectromagnetic shieldingMagnetic fieldElectromagnetic coilPhysicsShielded cableCoupling (piping)ShieldsFinite element methodShieldField (mathematics)Computational physicsMechanicsPoint (geometry)Mechanical engineeringGeometryElectrical engineeringEngineeringMathematicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of passive magnetic shielding on dc magnetic field gradients imposed by both external and internal sources is studied for two idealized shield models: concentric spherical and infinitely-long cylindrical shells of linear material. It is found that higher-order multipoles of an externally applied magnetic field are always shielded progressively better for either geometry by a factor related to the order of the multipole. In regard to the design of internal coil systems, we determine reaction factors for the general multipole field and provide examples of how one can take advantage of the coupling of the coils to the innermost shell to optimize the uniformity of the field. Furthermore, we provide formulae relevant to active magnetic compensation systems which attempt to stabilize the interior fields by sensing and cancelling the exterior fields close to the outermost shell. Overall this work provides a comprehensive framework that is useful for the analysis and optimization of dc magnetic shields, serving as a theoretical and conceptual design guide as well as a starting point and benchmark for finite-element analysis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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