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Enregistrement W2386178800

Freeform Lens Design with Arbitrary Illuminance Distribution in LED Road Lighting

2013· article· en· W2386178800 sur OpenAlexaff
HU Xiaoji

Notice bibliographique

RevueBandaoti guangdian · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueImpact of Light on Environment and Health
Établissements canadiensL'Alliance Boviteq
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIlluminanceOpticsLens (geology)Transverse planeLuminanceTilt (camera)Position (finance)Energy (signal processing)Computer sciencePhysicsMathematicsEngineeringGeometryStructural engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new freeform lens design method is proposed to realize arbitrary illuminance distribution in LED road lighting.The purpose is to achieve specific illuminance distribution in both longitudinal and transverse directions on the road surface for a single luminaire,so as to meet the demands of illuminance and luminance uniformity and surrounding ratio on the road surface.Grid divisions of energy both on the light source and the receiver are taken with the combination of variable separation mapping method and iterative minimum energy block method,so as to make sure the equal energy be received in corresponding cells of the source and the receiver.Freeform lens surface is constructed based on edge ray principle,Snell's law and error control.Meanwhile,considering the position and tilt angle of the luminaires,the lens is asymmetric in the transverse direction.Take it for example that the illuminance distribution in longitudinal direction on the road surface is cosine,while in transverse direction trapezoidal,a polycarbonate discontinuous freeform lens was designed according to this method.The simulated illumiance distribution in longitudinal direction on the road surface is similar to cosine,with the error less than 6%.The overall illuminance uniformity reaches 0.93,and the surrounding ratio is 0.55.

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)0,000
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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