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Enregistrement W2021594309 · doi:10.1109/tmtt.2007.910059

Finite-Difference Time-Domain Modeling of Periodic Guided-Wave Structures and Its Application to the Analysis of Substrate Integrated Nonradiative Dielectric Waveguide

2007· article· en· W2021594309 sur OpenAlexaff
Feng Xu, Ke Wu, Wei Hong

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite-difference time-domain methodDielectricWaveguideResonatorWave propagationOpticsMaterials sciencePhysicsElectronic engineeringOptoelectronicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The finite-difference time-domain (FDTD) method incorporating an equivalent resonant cavity model is presented for the modeling and analysis of guided-wave propagation characteristics of complex periodic structures. By transforming electromagnetic field variables into a new set of periodic variables, which can also be resolved from the Maxwell's equations, one can convert a periodic guided-wave problem into an equivalent resonator problem. Thus, the FDTD method used for a resonant cavity problem can be adopted to simulate periodic guided-wave structures. In addition, the proposed FDTD algorithm can be extended to model lossy periodic propagation problems. In this study, the substrate integrated nonradiative dielectric waveguide, which is a special type of periodic guided-wave structure subject to a potential leakage loss due to its periodic gaps, is investigated as a showcase. The proposed method is first validated and is then used to analyze the guided-wave characteristics of substrate integrated nonradiative dielectric waveguides. It is shown that the substrate integrated nonradiative dielectric waveguide structure, which can easily be fabricated in planar form, has a well-behaved propagation property suitable for high-performance millimeter-wave circuit design.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,218 · 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'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

Citations28
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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