MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2807215465 · doi:10.1038/s41598-018-23179-8

Towards Millimeter-wavelength: Transmission-Mode Fresnel-Zone Plate Lens Antennas using Plastic Material Porosity Control in Homogeneous Medium

2018· article· en· W2807215465 sur OpenAlexafffund
Javad Pourahmadazar, Tayeb A. Denidni

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Antenna and Metasurface Technologies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesInstitut national de la recherche scientifique
Mots-clésMillimeterHomogeneousZone plateMaterials scienceOpticsTransmission (telecommunications)WavelengthFresnel zone antennaMode (computer interface)Fresnel lensPorosityOptoelectronicsLens (geology)Composite materialTelecommunicationsComputer sciencePhysicsDirectional antennaDiffraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present two transmission-mode dielectric Fresnel-Zone Plate Lens (FZPL) antennas for use within the V-band spectrum. The proposed FZPs are realized via pure plastic material using two different additive manufacturing processes. The proposed FZP lenses are designed with half (λ/2) and quarter (λ/4) phase correction rings at 60-GHz with 30λ0 diameter, where λ0 is the free-space wavelength. The permittivity effect for lens sub-zones is controlled by material porosity in cube-shaped structures. The 3D printed zone plate lenses are built using additive manufacturing plastic materials with a thickness of λ0 and constant relative permittivities equal to 2.76 and 3.6. Different types of antenna with cosn-like radiation patterns as lens illuminators are analyzed on the vertical plane of the flat lenses to have a high efficiency over the considered operating band. Simulations and experimental measurements show a reasonably close match, therefore allowing for a reliable predictability.

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 savante0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetAdvanced Antenna and Metasurface TechnologiesTravaux en français237 207