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Enregistrement W4210250784 · doi:10.1109/ted.2022.3144122

Multiport Relativistic Magnetron for Phased Array Application

2022· article· en· W4210250784 sur OpenAlexaff
Renjie Cheng, Tianming Li, Jiaoyin Wang, Haiyang Wang, Hao Li, Yihong Zhou, Meiling Ou, Chaoxiong He, Fadhel M. Ghannouchi, Biao Hu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Electron Devices · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGyrotron and Vacuum Electronics Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPhase shift modulePhysicsPhased arrayElectrical engineeringPower (physics)Phase (matter)MicrowaveElectronic engineeringAmplitudeEngineeringTopology (electrical circuits)Antenna (radio)Optics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A preliminary investigation on S-band multiport relativistic magnetron (RM) is carried out, which is targeted at the application of high-power microwave (HPM) phased array system. For such system, the phase synchronization and stabilization of sources are crucial. In the proposed multiport RM, the HPMs in four independent output ports are extracted from the same resonant system, thus having the same amplitude and phase naturally. Moreover, the output mode of such multiport RM is fundamental mode, which can achieve Gaussian radiation in the far field directly. Since mode convertors and phase-locked units are no longer necessary, it is beneficial to the miniaturization of HPM phased array system. To further control the phase of output signals, a wide side dimension adjustable phase shifter used for this multiport RM is designed, which could achieve 180° phase shift with a power handling capacity of 568 MW. Particle-in-cell (PIC) simulation of such multiport RM combined with phase shifters applied a diode voltage of 450 kV is carried out. When all output signals are adjusted to be in- phase, an average output power of 265 MW in each port can be obtained, corresponding to a power conversion efficiency up to 65%, and the relative phase differences are controlled within ±2.4%.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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)0,0020,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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