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Enregistrement W2107289035 · doi:10.1109/tmtt.2003.810139

Modified transmission-reflection method for measuring constitutive parameters of thin flexible high-loss materials

2003· article· en· W2107289035 sur OpenAlexaff
T. Williams, M.A. Stuchly, Paul Saville

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave and Dielectric Measurement Techniques
Établissements canadiensDefence Research and Development CanadaCanadian Armed ForcesUniversity of VictoriaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceDielectricReflection (computer programming)PermittivityScattering parametersLoss factorDielectric lossOpticsTransmission lossElectronic engineeringOptoelectronicsComputer sciencePhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transmission-reflection method is modified for measuring constitutive parameters of thin high-loss materials used as radar absorbers. The method uses a two-layer structure, consisting of a layer of thin flexible unknown material supported by a thicker rigid known material. The analysis and measurements focus on nonmagnetic samples of a high dielectric constant and loss factor and on the waveguide configuration in the X-band. A nonlinear least-squares optimization is used to obtain the complex permittivity from the measured scattering parameters. The uncertainty analysis presented facilitates selection of the support layer thickness. Simulations with the finite-difference time-domain method explore the effects of sample imperfections. Accuracy of a few percent can be achieved for a sample thickness of a fraction of a millimeter, provided that the thickness of the support dielectric is close to optimum and sample has only small surface imperfections.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations58
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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