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Enregistrement W2621928684 · doi:10.1109/sapiw.2017.7944005

Accurate characterization of coaxial transmission line via higher order moment method solution of novel single-source surface integral equation

2017· article· en· W2621928684 sur OpenAlexaff
Farhad Sheikh Hosseini Lori, Monir Hosen, Mohammad Shafieipour, Anton Menshov, Vladimir Okhmatovski

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueElectromagnetic Scattering and Analysis
Établissements canadiensResearch ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurvilinear coordinatesDiscretizationInductanceCoaxialMathematical analysisIntegral equationMoment (physics)Transmission lineCoaxial cableMethod of moments (probability theory)ConductorGeometryCylindrical coordinate systemSkin effectSurface (topology)MathematicsPhysicsComputer scienceEngineeringElectrical engineeringClassical mechanicsTelecommunicationsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently proposed new single-source integral equation is applied for high-precision magneto-quasi-static characterization of a coaxial cable through its higher order method of moments solution. The geometry of the cable's inner conductor is exactly represented through the analytic mapping of the square to the circle while the cross-section of the cable's sheath and its boundaries are exactly discretized in the polar coordinates. The use of curvilinear meshing of the geometry eliminates error in the solution associated with its discretization. The per-unit-length inductance and resistance in a typical coaxial cable configuration have been extracted in the regimes of the weak, intermediate, and strong skin-effects. In the regime of the intermediate skin-effect, the 3rd order solution is shown to achieve more than 6 digits of precision in the extracted resistance and inductance with moderate use of computational resources. The proposed formulation provides an analytic like quality in characterization of the coaxial cables under the scenarios where analytic solution of the problem is not available.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,440

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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