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Enregistrement W4290710833 · doi:10.1109/tap.2022.3195500

Feasible Extraction Method for Electromagnetic Properties of Multilayer Metamaterials With Short-Circuit Termination

2022· article· en· W4290710833 sur OpenAlexaff
Uğur Cem Hasar, Gökhan Öztürk, Yunus Kaya, Musa Bute, Muharrem Karaaslan, Joaquim J. Barroso, Omar M. Ramahi, Mehmet Ertuğrul

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Antennas and Propagation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Antenna and Metasurface Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu
Mots-clésMetamaterialMaterials scienceScatteringEquivalent circuitScattering parametersLayer (electronics)Reflection (computer programming)Extraction (chemistry)OptoelectronicsTopology (electrical circuits)OpticsComputer sciencePhysicsComposite materialMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An extraction technique is proposed for electromagnetic characterization of metal-backed multilayer metamaterial (MM) structures demonstrating reflection-asymmetric property. It uses recursive scattering parameters for direct and reversed configurations of a multilayer structure. The algorithm was validated by comparing the extracted electromagnetic properties of multilayer structures composed of different MM unit cells with those determined by one-layer-only S-parameter methods. Two-layer and three-layer multilayer structures composed of MM slabs with C-shaped and <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\Omega $ </tex-math></inline-formula> -shaped rings and an FR4 material were fabricated and measured for experimental validation. A sensitivity analysis was also conducted to quantitatively evaluate the performance of our method against a small air gap between the multilayer structures and the short-circuit termination and between adjacent MM slabs within these structures. Strong agreement was observed between the resulted obtained using our method and measurements.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,663
Score d'incertitude au seuil0,452

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,262
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.

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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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