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Enregistrement W2913460358 · doi:10.1109/temc.2018.2860565

Scattering and Shielding Analyses of Carbon Fiber Composites-Based Cylindrical Shells Using a Multifilament Doublet Current Method

2018· article· en· W2913460358 sur OpenAlexafffund
Kai Wang, Jean‐Jacques Laurin, Ke Wu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueElectromagnetic Scattering and Analysis
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectromagnetic shieldingMaterials scienceAnisotropyScatteringFiberPerfectly matched layerPlane waveSpherical shellShell (structure)Composite numberBoundary value problemOpticsComposite materialAcousticsPhysicsFinite-difference time-domain method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present in this paper, a multifilament doublet current method (MFDCM) combined with the tensorial impedance boundary condition (TIBC) to simulate and analyze scattering and shielding performances of carbon fiber composite (CFC) material-based cylindrical shells. The TIBC of a shell made up with the multilayered CFC material with an arbitrary fiber orientation in each layer is introduced and derived. The MFDCM is subsequently formulated by employing the TIBC to handle numerical calculations with the anisotropic lossy material, such as a multilayered CFC material, for the first time. Monostatic and bistatic echo widths are investigated with reference to different layer numbers, fiber orientations, and incident wave polarizations. These different scenarios are also taken into consideration in the shielding effectiveness (SE) prediction. Both TE and TM modes are excited within the cylindrical shell under arbitrary incident plane waves over a high frequency range. Results are in excellent agreement with published ones. The proposed method has its merits on simplicity and conciseness. Also it can be applied to handle shells of arbitrary smooth cross sections.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,307 · 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'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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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