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Enregistrement W2996903469 · doi:10.18280/rcma.290604

Impact of Temperature Variation on the Electromagnetic Shielding Behavior of Multilayer Shield for EMC Applications

2019· article· fr· W2996903469 sur OpenAlexvenueno aff
Tahar Merizgui, Abdechafik Hadjadj, Mecheri Kious, Bachir Gaoui

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphite, nuclear technology, radiation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectromagnetic shieldingShieldElectromagnetic compatibilityMaterials scienceNuclear engineeringElectrical engineeringMechanical engineeringComposite materialEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper attempts to disclose how temperature variation affects the electromagnetic shielding of a multilayer composite made of copper (Cu) fibers surrounded by silicon (Si). The model of the composite was fabricated by physical vapor deposition method, and tested with the temperature rising from room temperature (RT), 50 C, 85 C to 110 C. Under these temperatures, several electromagnetic shielding parameters of the composite were measured in various operating microwave frequencies (E, F, I and J bands). Among them, dielectric permittivity was acquired by LCR tester, magnetic permeability was measured by vibrating sample magnetometer (VSM), and the electromagnetic (EM) wave attenuation was recorded by typical microwave test bench. The results show that the composite had an EMI shielding of 20dB at 85 and 100dB at the RT; the reflection loss of the composite (volume fraction: 0.32) was also 100dB at the RT. Thus, the temperature rise suppresses the reflection loss; the composite has better electromagnetic shielding effect at the RT than at elevated temperatures; the volume faction enhances the wave attenuation of the composite. The results provide a good reference for the design of stable electromagnetic shielding materials at elevated temperatures.

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 seuil0,002

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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