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Enregistrement W3024166936 · doi:10.1109/temc.2020.2989227

A Method to Determine Dielectric Model Parameters for Broadband Permittivity Characterization of Thin Film Substrates

2020· article· en· W3024166936 sur OpenAlexaff
Liang Wang, Guangrui Xia, Hongyu Yu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave and Dielectric Measurement Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesGuangdong Science and Technology Department
Mots-clésPermittivityMicrostripMaterials scienceDielectricComputationScattering parametersRelative permittivityDebyePolyimidePropagation constantElectronic engineeringBroadbandComputational physicsComputer scienceAlgorithmOpticsOptoelectronicsPhysicsEngineeringLayer (electronics)Composite materialCondensed matter physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article introduces an efficient method to determine the dielectric model parameters of a thin film substrate from microstrip line measurements and electromagnetic analysis. The proposed method avoids using optimization algorithms which normally require extensive computation time. The complex permittivity is extracted through only one full-wave simulation. The multipole Debye model was employed to fit the extracted complex permittivity. The parameters of the best-fitting model obtained through this procedure are considered as the final results, which also ensure physically consistent characteristics. Polyimide was selected to validate the methodology. The best-fitting model generated by the proposed method has shown excellent agreement to the polyimide data sheet values at 1 MHz. Moreover, simulations using the parameters of the best-fitting model exhibit good agreement with the experimental propagation constant data of microstrip lines up to 60 GHz.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,216 · 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.

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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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