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Enregistrement W2019886143 · doi:10.1109/tuffc.2006.1665105

Flexible ultrasonic transducers

2006· article· en· W2019886143 sur OpenAlexaff
Makiko Kobayashi, Cheng‐Kuei Jen, Daniel Lévesque

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Ultrasonics Ferroelectrics and Frequency Control · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasonics and Acoustic Wave Propagation
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceLead zirconate titanateFOIL methodPiezoelectricityUltrasonic sensorComposite materialTransducerElectrodeCeramicPMUTComposite numberAcousticsOptoelectronicsFerroelectricityDielectric

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Flexible ultrasonic transducers (UTs) consisting of a metal foil, a piezoelectric ceramic film, and a top electrode have been developed. The flexibility is realized owing to the porosity of piezoelectric film and the thinness of metal foil. In this paper, the stainless steel (SS), lead-zirconate-titanate (PZT)/PZT composite and silver paste were chosen as metal foil, piezoelectric film, and top electrode materials, respectively. The SS foil serves as both substrate and bottom electrode. The PZT/PZT piezoelectric composite film is made by the sol-gel spray technique. PZT/PZT films of thicknesses from 40 to 70 microm were fabricated onto SS foils. The capability of these flexible sensors operated in the pulse-echo mode for nondestructive testing on flat and curved surfaces of different materials at room temperature and 160 degrees C has been demonstrated. Numerical simulations of the effects of the metal foil thickness on the ultrasonic performance of flexible UTs also were carried out, and the results are in reasonable agreement with experimental data. In addition, a PZT/PZT flexible transducer showed a signal strength comparable with that obtained by a commercial room temperature broad bandwidth transducer.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations86
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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