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Enregistrement W2762635090 · doi:10.1109/lmwc.2017.2754345

3-D Printed Customizable Inserts for Waveguide Filter Design at X-Band

2017· article· en· W2762635090 sur OpenAlexafffund
Reena Dahle, Paul D. Laforge, John Kuhling

Notice bibliographique

RevueIEEE Microwave and Wireless Components Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesCMC Microsystems
Mots-clésInsert (composites)WaveguideWaveguide filterBand-pass filterFilter (signal processing)ElectroplatingMaterials scienceInsertion lossPrinted circuit boardFlexibility (engineering)OptoelectronicsLayer (electronics)Electronic engineeringFilter designEngineeringElectrical engineeringPrototype filterComposite materialMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This letter presents the design of a customizable 3-D printed insert that can be placed into a standard WR-90 waveguide to realize an inline waveguide filter. These 3-D printed inserts have a significantly lower manufacturing cost and turnaround time compared to the conventional solid copper or bronze waveguide. A two-pole X-Band filter insert has been designed to demonstrate this unique approach. A Stratasys Fortus 400mc 3-D printer is used to print the exchangeable waveguide inserts with support material that is then removed using a basic lye solution. A seed layer of nickel is then spray coated on, and used to electroplate the inserts with copper. Measured results are in good agreement with simulation results for the two-pole bandpass filter with less than 1.05-dB insertion loss over X-Band. The weight of these inserts electroplated with copper is only 6.65 g. The ease and flexibility of this approach provides an excellent option for tuning and customizing filter designs with a fast turnaround using 3-D printing manufacturing technology.

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 seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,223
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

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

Citations29
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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