Ultra‐Wideband, Polarization‐Independent, Wide‐Angle Multilayer Swastika‐Shaped Metamaterial Solar Energy Absorber with Absorption Prediction using Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper proposes a double layer of gold multipattern swastika (DLMP) resonator based on SiO2 substrate. The average absorption of 95% is achieved for the DLMP metasurface‐based solar absorber in the spectrum (0.1–3 μm) covering the ultraviolet, visible, near‐infrared (NIR), and some range of mid‐infrared regions which makes proposed solar energy absorber ultra‐wideband. The absorptance rate of more than 90% is achieved for the bandwidth of 2516 nm, in absorptance spectrum of 0.314 to 2.830 μm. Shape analysis is also carried out for proposed structure with simulations of five variations and comparative analysis in terms of absorptance response under solar radiation is also presented to check the effect of shape variation on absorption. Furthermore, the influence of several structural parameters on absorptance spectra is also investigated. It is also observed that the absorptance spectrum of proposed solar absorber is angle insensitive for the range of 0° to 70° and is also polarization insensitive. General regression neural network is used to build regression models which can learn and predict the behavior of absorbers in assorted conditions. Experimental results prove that these models can predict the absorber behavior with high accuracy and can reduce the simulation time, resource requirements by 80%.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».