MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2297725446 · doi:10.1063/1.4940673

A self-consistent approach to the analysis of thermionic devices

2016· article· en· W2297725446 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermal Radiation and Cooling Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésThermionic emissionRange (aeronautics)Poisson's equationComputer scienceStatistical physicsPoisson distributionApplied mathematicsPhysicsMathematical optimizationMathematicsAerospace engineeringEngineeringElectronQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research in thermionics has been reinvigorated recently by the advent of nanotechnology and nanomaterials. Thermionic energy convertors are commonly modelled using the Poisson-Vlasov system of equations under various limitations and approximations. With the ever-growing demands of emergent thermionic devices, more comprehensive approaches are needed in order to be able to treat a broader range of device configurations and operational parameters. Here, we propose a self-consistent approach that, by iterating between the Poisson and Vlasov equations, does not rely on the existence of an analytical solution to the latter. Specifically, we present a particle-tracing implementation of this method for solving the system numerically in an efficient manner. In the case where an analytical solution does exist, we present an asymptotic expansion of the ill-behaving functions that arise; this approach improves the effectiveness of the method in the deep space-charge mode. We also demonstrate the applicability of this approach in the presence of back-emission.

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.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,193 · 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