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Enregistrement W4285377580 · doi:10.36227/techrxiv.15169368.v1

Surface Susceptibilities as Compact Full-Wave Simulation Models of Fully-Reflective Volumetric Metasurfaces

2021· preprint· en· W4285377580 sur OpenAlexaff
Ville Tiukuvaara, T. Smy, Karim Achouri, Shulabh Gupta

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Antenna and Metasurface Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolverSurface (topology)AnisotropyReflector (photography)PhysicsOpticsDielectricBoundary (topology)Magnetic fieldComputational physicsMaterials scienceGeometryMathematical analysisComputer scienceOptoelectronicsMathematicsQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While metasurfaces (MSs) are constructed from deeply-subwavelength unit cells, they are generally electrically-large and full-wave simulations of the complete structure are computationally expensive. Thus, to reduce this high computational cost, non-uniform MSs can be modeled as zero-thickness boundaries, with sheets of electric and magnetic polarizations related to the fields by surface susceptibilities and the generalized sheet transition conditions (GSTCs). While these two-sided boundary conditions have been extensively studied for single sheets of resonant particles, it has not been shown if they can correctly model structures where the two sides are electrically isolated, such as a fully-reflective surface. In particular, we consider in this work whether the fields scattered from a fully reflective metasurface can be correctly predicted for arbitrary field illuminations, with the source placed on either side of the surface. In the process, we also show the mapping of a PEC sheet with a dielectric cover layer to bi-anisotropic susceptibilities. Finally, we demonstrate the use of the susceptibilities as compact models for use in various simulation techniques, with an illustrative example of a parabolic reflector, for which the scattered fields are correctly computed using a integral equation (IE) based solver.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,231 · 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'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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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