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Enregistrement W2067711757 · doi:10.1063/1.2051808

Embeddable wireless strain sensor based on resonant rf cavities

2005· article· en· W2067711757 sur OpenAlexaff
Jenny Chuang, D. J. Thomson, Greg E. Bridges

Notice bibliographique

RevueReview of Scientific Instruments · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Resonator Technologies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceResonance (particle physics)Radio frequencyOptoelectronicsCoaxialWireless sensor networkBandwidth (computing)Sensitivity (control systems)Resonant cavityWavelengthCoaxial cableOpticsAcousticsElectrical engineeringPhysicsTelecommunicationsElectronic engineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article we describe a type of sensor to monitor strain. The strain sensor is a passive device that can be embedded or attached to a structure and then remotely interrogated though a wireless interface. Such a system has the advantage of requiring no permanent physical connection, either electrical or optical, to an interrogation system. The sensor is a conducting coaxial electromagnetic cavity that is embedded in or bonded to the structure in which strain is to be measured. The cavity will exhibit resonance for electrical wavelengths two times the cavity length. Changes in the structure’s dimensions will be reflected in changes in the dimensions of the cavity, and will result in a shift of the resonant frequency of the cavity. The sensor incorporates an antenna so that the resonant frequency of the cavity can be determined by remote interrogation. The acquired resonant frequency is then used to calculate the strain in the structure. The sensor presented in this article operates at a frequency of approximately 2.45 GHz, and exhibits a shift in resonance of 2.45 kHz per microstrain (με). We have demonstrated a strain sensitivity of less than 1με with a bandwidth of 25 Hz. This class of embeddable sensor is expected to have the greatest application in monitoring the health of, and assessing damage in, civil structures.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations53
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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