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Enregistrement W4280644756 · doi:10.36227/techrxiv.19750204.v1

Part 1 – Eigenfunction Expansion (EFE) Analysis of Cylindrical Metasurfaces: Zero ThicknessTensorial Surface Susceptibility Model

2022· preprint· en· W4280644756 sur OpenAlexafffund
T. Smy, Scott Stewart, Shulabh Gupta

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Antenna and Metasurface Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesMinistère de la Défense Nationale
Mots-clésEigenfunctionDiscretizationMathematical analysisSurface (topology)CylinderIntegral equationSolverScatteringMathematicsPhysicsMatrix (chemical analysis)GeometryOpticsMathematical optimizationEigenvalues and eigenvectorsQuantum mechanicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a rigorous semi-analytical formulation for the analysis of electromagnetic (EM) scattering from a cylinder constructed from a metasurface represented using surface susceptibilities. The formulation uses the Generalized Sheet Transition Conditions (GSTCs) to represent the surface and eigenfunction expansion (EFE) of the incident and scattered fields, by exploiting their angular periodicity. Incorporating a completely general non-uniform surface formulation of 36 susceptibility components, a matrix equation is formulated that can be solved for the field harmonic coefficients. The paper illustrates the methodology with a number of examples; including two formed from a finite sized practical unit-cell exhibiting a normally oriented magnetic resonance which is compared with commercial EM full-wave solver; other examples present surfaces that have a modulated gain/loss profile (i.e. amplitude modulation) and polarization conversion. It is found that for all cases the EFE solution very accurately captures the scattered fields in both the interior and exterior regions of the surface. Detailed convergence studies are further presented including the effect of susceptibility modulation on the number of terms needed in the EFEs, to reach a correct field solution. The proposed EFE framework is further compared with a second GSTC based simulator using an Integral Equations (IE) approach and it is found that the IE-GSTC simulated fields approach that of the EFE as the surface discretization is increased. The proposed EFE approach is thus a quick, rigorous methodology which, although limited in the geometry which it can model, has many advantages for investigation into the use of GSTCs, application development and providing a baseline for simulation studies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,230 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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