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Enregistrement W4251530586 · doi:10.1121/1.4799378

Bandgap formation mechanisms in periodic materials and structures

2013· article· en· W4251530586 sur OpenAlexafffund
Lalitha Raghavan, A. Srikantha Phani

Notice bibliographique

RevueProceedings of meetings on acoustics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésResonatorMetamaterialBand gapPhotonic crystalCoupling (piping)Acoustic metamaterialsBragg's lawPhysicsOpticsMaterials scienceAcousticsOptoelectronicsDiffraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bandgaps are frequency intervals of no wave propagation for mechanical waves. Spatial periodicity provides one mechanism for the emergence of bandgaps in periodic composite materials such as lattice materials, phononic crystals, and acoustic metamaterials. Coupling a propagating wave in a periodic medium with a local resonator provides an alternate mechanism for bandgap emergence. This study examines these two band-gap formation mechanisms using a receptance coupling technique. The receptance coupling technique yields closed-form expressions for the location of bandgaps and their width. Numerical simulations of Blochwaves are presented for the Bragg and sub-Bragg bandgaps and compared with the bounding frequency predictions given by the receptance analysis of the unitcell dynamics. It is observed that the introduction of periodic local resonators narrows Bragg bandgaps above the local resonant bandgap. Introduction of two fold periodicity is shown to widen the Bragg bandgap, thus expanding the design space. The generality of the receptance technique presented here allows straightforward extension to higher dimensional systems with multiple degrees of freedom coupling. Implication of this study for Nano-Electro-Mechanical Systems (NEMS) will be discussed.

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 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 enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,682

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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