Measurement of the electric permittivity using Bleustein–Gulyaev wave sensor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a novel compact electric permittivity sensor that exploits Bleustein–Gulyaev waves propagating along the surface of shear-poled piezoelectrics. We formulate the dynamic nonlinear electromechanical partial differential equations of motion governing wave propagation under electromagnetically quasistatic conditions. The permittivity of the medium-under-test was found to influence the sensor eigenvalues, enabling the implementation of a frequency-shift permittivity sensor. Solution of the equations of motion demonstrates resonance of the first and third modes when excited using an interdigitated transducer. We fabricated two sensor prototypes on shear-poled PZT4 and LiNbO3 substrates and used a Vector Network Analyzer to observe the shift in their fundamental natural frequency in the presence of various media-under-test. S 11 measurements show deterministic and repeatable shifts in the resonant frequency of the first mode of the LiNbO3 sensor measured at <?CDATA $\Delta f_1 = 3.51$?> Δ f 1 = 3.51 MHz for ethanol and <?CDATA $\Delta f_1 = 7.49$?> Δ f 1 = 7.49 MHz for deionized water where the bare surface frequency was initially at <?CDATA $f_1 = 25.27$?> f 1 = 25.27 MHz.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».