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Enregistrement W2018647808 · doi:10.1109/tap.2014.2301180

Quality Synthesis Based Robust Optimization for Electromagnetic Wave Absorbers Using Taguchi's Tolerance Design Method

2014· article· en· W2018647808 sur OpenAlexaff
Richard Xian‐Ke Gao, W.J.R. Hoefer, Er‐Ping Li

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Antennas and Propagation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Antenna and Metasurface Technologies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaguchi methodsQuality (philosophy)Computer scienceBandwidth (computing)Orthogonal arraySensitivity (control systems)Optimal designDesign of experimentsProduct designProduct (mathematics)Electronic engineeringEngineeringMathematicsTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The subject of this paper is the robust and quality-oriented design of an electromagnetic wave absorber. Taguchi's parameter design is employed first to optimize the absorption efficiency of the wave absorber over a wide bandwidth while reducing the sensitivity of the optimized performance to a number of hard-to-control variables. However, the variation of the optimized product performance after Taguchi's parameter design might not be within the desired target due to certain design requirements and market expectations. Therefore, a new design scheme is studied with the employment of Taguchi's tolerance design. The results illustrate that the absorption efficiency could be further enhanced by tightening the performance variation level, so that the quality of the absorber is improved.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,535
Score d'incertitude au seuil0,716

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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