MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2163885069 · doi:10.1287/ijoc.1050.0138

A Discrete Adjoint Variable Method for Printed-Circuit Board Computer-Aided Design

2006· article· en· W2163885069 sur OpenAlexaff
Shirook M. Ali, Natalia K. Nikolova, Mohamed H. Bakr

Notice bibliographique

RevueINFORMS journal on computing · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueElectromagnetic Scattering and Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensitivity (control systems)Printed circuit boardDiscretizationMicrostripGridVariable (mathematics)Antenna (radio)Computer scienceMicrostrip antennaMathematicsElectronic engineeringTopology (electrical circuits)GeometryMathematical analysisTelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose an adjoint-variable method for design sensitivity analysis of printed circuits and antennas where allowable perturbations in the design parameters are of a discrete type. We extend previous work on the sensitivity analysis of waveguide structures, where changes in the design parameters are stepwise, on-grid volumetric perturbations. Here, we explore the feasibility of such an approach in the case of printed-circuit board problems (with open boundaries) where perturbations relate to the shapes elements of infinitesimal thickness. We propose a complex-variable formulation of our approximate sensitivity analysis that improves its computational efficiency. The proposed technique offers significant increases in efficiency, accuracy, and convergence when compared to traditional sensitivity-analysis techniques. Its implementation is straightforward. The response and its gradient with respect to all possible design parameters are computed with at most two full-wave analyses—of the original and the adjoint problems. It operates on a fixed discretization grid where perturbations of grid nodes are not needed. We illustrate our technique through the sensitivity analysis of a microstrip line and a probe-fed printed patch antenna as well as the optimization of a printed Yagi antenna array.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,544
Score d'incertitude au seuil0,757

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueINFORMS journal on computingMême sujetElectromagnetic Scattering and AnalysisTravaux en français237 207