Dielectric characterization using FEM modeling and ANNs for coaxial waveguide with conical open ended radiation
Notice bibliographique
Résumé
Since last decades, microwaves have received tremendous attention as an interesting tool for material characterization. In general, standard microwave measurement methods require cutting and polishing of samples to put it in a suitable waveguide or cavity. However, several methods have been developed in order to permit a non-destructive measurement. A well-known method is based on coaxial open-ended waveguide, which is used as a sensor for dielectric characterizations. Moreover, with the requirement of new forms, developing mathematical model for each one is not convenient. Indeed, the complex structures required in the industrial field can be perfectly designed with high-performance three-dimensional software. Many attempts have been done to solve the conversion problem by proposing different algorithms. Nevertheless, they are sensitive for complex structure that contains transition part. In this paper, we propose a dielectric measurement method based on the use of coaxial waveguide. A novel algorithm for dielectric characterization of complex structures is also presented, which is based on the joint use of artificial neuronal networks and finite element method. The proposed algorithm aims to find the dielectric characterization for complex structures. Experimental evaluations applied to solid and liquid dielectrics confirm the validation of the proposed algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».