MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2415076175 · doi:10.1109/wamicon.2016.7483842

Surface crack detection in metallic materials using sensitive microwave-based sensors

2016· article· en· W2415076175 sur OpenAlexaff
Ali M. Albishi, Omar M. Ramahi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave and Dielectric Measurement Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceGround planeMicrowaveResonatorMicrostripPrinted circuit boardAcousticsSensitivity (control systems)OptoelectronicsResonance (particle physics)Split-ring resonatorMiniaturizationOpticsElectronic engineeringElectrical engineeringComputer scienceEngineeringTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a highly sensitive sensor inspired by complementary split-ring resonators (CSRRs). The resonators are electrically small and designed as a near-field sensor to detect surface cracks in metallic surfaces. The sensor is etched in the ground plane of a microstrip line and fabricated using printed circuit board technology (PCB). Compared to available microwave techniques, the sensor introduced here has key advantages including high sensitivity (increasing dynamic range of the sensor), spatial resolution, design simplicity and scalability. The sensor is able numerically to detect a crack of 10 um (equivalent to λ/3400), with 200 MHz shift in the resonance frequency. For a surface crack having 200 μm width and 2 mm depth, the numerical result showed a shift in the resonance frequency of more than 2 GHz. This resonance frequency shift exceeds what can be achieved using other sensors operating in the low GHZ frequency regime by significant margin.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,504

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,203 · 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'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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMicrowave and Dielectric Measurement TechniquesTravaux en français237 207