MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2891713728 · doi:10.1109/access.2018.2869718

Modeling and Design Empirical Formulas of Microstrip Ridge Gap Waveguide

2018· article· en· W2891713728 sur OpenAlexaff
Abdelmoniem T. Hassan, Mohamed A. Moharram Hassan, Ahmed A. Kishk

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave Engineering and Waveguides
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrostripDielectricGround planeConductorSurface waveRidgePropagation constantElectrical conductorElectrical impedanceDispersion (optics)Materials scienceCharacteristic impedanceSurface (topology)OpticsExtremely high frequencyComputer scienceGeometryOptoelectronicsMathematicsPhysicsTelecommunicationsElectrical engineeringEngineeringAntenna (radio)Composite materialGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recently, interest in the microstrip ridge gap waveguide (MRGW) has increased due to the need for a self-packaged and low-loss structures for millimeter-wave applications. The MRGW consists of a grounded textured surface, which is artificially representing a perfect magnetic conductor surface loaded with a thin low dielectric constant substrate with a printed strip. This is topped with another dielectric substrate covered with a conducting plate at the top as a ground plane. Currently, the full-wave and optimization tools are used to design the MRGW structure. Consequently, an efficient modeling and design tool for the MRGW is proposed in this paper via curve fitting. Closed form empirical expressions for the effective dielectric constant, characteristic impedance, and the dispersion effect are provided. The developed expressions are generalized for arbitrarily chosen MRGW parameters. The expressions are verified with the full-wave solution. The results show the potential of the proposed approach in modeling the MRGW structure.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,450
Score d'incertitude au seuil0,657

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE AccessMême sujetMicrowave Engineering and WaveguidesTravaux en français237 207