Near-Field Shielding Analysis of Single-Sided Flexible Metasurface Stopband TE: Comparative Approach
Notice bibliographique
Résumé
Near-field (NF) studies comprising four common 10 GHz stopband frequency selective surfaces (FSSs) of single-sided, single-layer metasurfaces are conducted. The studies are to determine the NF efficiency of the metasurfaces for electromagnetic shielding applications. First, the FSSs' shielding performance in both far-field (FF) and NF zones is considered using the finite element method (FEM) based on the cell shielding effectiveness (SE). Analytical derivations of the FF- and NF-SE are presented, incorporating the equivalent circuit model and infinitesimal electric/magnetic source model, respectively. A nonlinear regression learning approach is utilized to predict an acceptable NF model. In the comparison study, the edge diffraction effects due to the finite structures are taken into consideration for 1-D and 2-D diffractions. The NF-SE performance of conformal structures is analyzed based on the radii of curvature. When the structure is bent, the movement of the desired transmission zero in the NF region intensely degrades the NF-SE, which may lead to a highly unstable shielding performance. Moreover, data sets are extracted for efficient usage of the structures under test by introducing two useful reconfigurable parameters, distance and radius. For verification, the FEM results are compared with the method of moment (MOM) results. The developed scenarios create a reliable criterion for further advancements of the flexible shielding surfaces from the NF point of view.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».