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Enregistrement W2076181732 · doi:10.1063/1.2560441

Temperature dependence of the complete material coefficients matrix of soft and hard doped piezoelectric lead zirconate titanate ceramics

2007· article· en· W2076181732 sur OpenAlexaff
Ribal Georges Sabat, Binu K. Mukherjee, Wei Ren, Guomao Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueFerroelectric and Piezoelectric Materials
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLead zirconate titanateMaterials sciencePiezoelectricityPhase boundaryPermittivityDielectricPiezoelectric coefficientCeramicFerroelectricityResonance (particle physics)Composite materialPhase (matter)Condensed matter physicsOptoelectronicsChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have used resonance methods to determine the variation of all the independent piezoelectric, elastic, and dielectric material coefficients, as well as the corresponding electromechanical coupling factors, of soft and hard doped piezoelectric lead zirconate titanate (PZT) ceramics with compositions near the morphotropic phase boundary, as a function of temperature ranging between −165 and 195°C. The material coefficients were obtained by analyzing the fundamental resonance of the impedance or admittance spectra as a function of frequency for several sample resonance geometries. The piezoelectric coefficients d33, −d31, and d15, as well as the dielectric permittivity coefficients ε11T and ε33T, generally increased with temperature for both soft and hard PZT samples. However, the elastic compliance coefficients s11E, −s12E, s33E, and s55E exhibited abnormal variations seen as broad peaks over parts of the tested temperature range. Additionally, thermal hystereses were observed in all the studied material coefficients over the temperature cycle. Finally, it was noted that, overall, the material coefficients of soft PZT varied significantly more than those of hard PZT under changing temperature conditions.

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 seuil0,005

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations174
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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