MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2794225345 · doi:10.1002/slct.201702698

Effect of Coral‐Shaped Yttrium Iron Garnet Particles on the EMI Shielding Behaviour of Yttrium Iron Garnet‐Polyaniline‐Wax Composites

2018· article· en· W2794225345 sur OpenAlexaff
Harish Kumar Choudhary, Rajeev Kumar, Shital Patangrao Pawar, A.V. Anupama, Suryasarathi Bose, Balaram Sahoo

Notice bibliographique

RevueChemistrySelect · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectromagnetic wave absorption materials
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology, Government of Kerala
Mots-clésMaterials scienceElectromagnetic shieldingYttrium iron garnetComposite materialWaxPolyanilineMicrowaveDielectricYttriumEMIElectromagnetic interferenceMetallurgyCondensed matter physicsOptoelectronicsElectrical engineeringPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We report the physicochemical insight into the role of coral‐shaped yttrium‐iron‐garnet (YIG) particles for high electromagnetic interference (EMI) shielding behaviour of YIG‐polyaniline (PANI)‐Wax composites. We studied the total shielding effectiveness (SE T ) of various compositions of the composites in X and K u ‐band frequencies (8‐18 GHz) and came upon with a critical concentration (20 wt% of YIG) for which SE T is maximum (‐44.8 dB). At this critical concentration, the coral shape of YIG helps in effectively increasing the YIG‐PANI interfaces necessary for the multiple scattering of electromagnetic (EM) waves. The scattered microwave is then trapped within the dense coral‐network of YIG until they are absorbed therein by PANI via conduction loss; thereby, dramatically enhancing the microwave attenuation. The detailed EMI shielding mechanism is explained based on electrical and magnetic properties of the composites. Our result demonstrates the importance of morphology of the dielectric/magnetic particles and their concentration in the composites for designing an efficient EMI shield.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations67
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChemistrySelectMême sujetElectromagnetic wave absorption materialsTravaux en français237 207