A Microwave Stripline Ring Resonator Sensor Exploiting the Thermal Coefficient of Dielectric Constant for High-Temperature Sensing
Notice bibliographique
Résumé
A stripline transmission-line (TL)-based temperature sensor for use in harsh environments is designed to exploit the thermal coefficient of the dielectric constant (TCD) of the microwave (MW) substrate material. Rogers 3210 substrate is selected owing to its high TCD of −459 ppm/°C and a dielectric constant of 10.8. A ring resonator is designed for 2.4 GHz, with the ring selected for the simple geometric dependence of its resonant frequency on radius. TLs are gap-coupled to the ring, with widths designed for 50- <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> impedance matching and lengths optimized for a compact form factor. Upper and lower ground planes shield the dielectric, resonator, and TLs from environmental disturbances, such as debris and moisture, which could otherwise disrupt temperature measurement. Furthermore, the electric field is completely contained within the homogeneous dielectric, providing improved sensitivity compared to similar designs using microstrip technology. The fabricated sensor requires uniform compression of layers to mitigate the effects of air pockets and thermal expansion of materials. It is found that the sensor requires temperature-conditioning, approximately 70 h cycling between 30 °C and 80 °C, before its resonant frequency reaches a steady state suitable for instantaneous temperature measurement. Subsequent 10 °C- and 2 °C-step experiments are performed in the 30 °C–80 °C and 30 °C–40 °C ranges, respectively. As a result, a linear sensitivity of <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$\approx 500$ </tex-math></inline-formula> kHz/°C is identified. The duration of these experiments and time-based data are representative of applications where long-term temperature monitoring is required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».