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Enregistrement W4323022374 · doi:10.1109/icjece.2022.3224090

Switch-Beam Antenna Techniques for Bridge Structural Health Monitoring With GaAs-Based Solar Energy Harvesting

2023· article· en· W4323022374 sur OpenAlexafffundvenue
Rashedul Hoque, Sébastien Roy, J. Lavoie

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Electrical and Computer Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du Québec
Mots-clésEnergy harvestingStructural health monitoringComputer scienceWireless sensor networkAntenna (radio)Omnidirectional antennaElectrical engineeringEnergy (signal processing)EngineeringComputer networkTelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The structural health monitoring (SHM) of bridges with wireless sensor networks (WSNs) is addressed by leveraging two distinct but interrelated aspects: GaAs-based solar energy harvesting and switched-beam antenna strategies in combination with asynchronous media access control (MAC) protocols. The joint optimization of solar energy harvesting and switched-beam directional antennas at the nodes is considered and compared with an equivalent omnidirectional antenna network. To address the limited energy budget in battery-based sensor nodes which is a serious limitation in long-lived applications such as bridge SHM, an efficient solar harvesting solution is put forth based on the good performance of GaAs cells even under low-light conditions. Given the current state of the art in GaAs cells, single-junction cells were selected due to the cost of double- or triple-junction versions. The simulation model includes the residual energy capacity with GaAs-based solar energy harvesting of actual selected components (microcontroller, radio interface chip). The model was implemented on top of the Omnet++ and Silvaco Atlas simulator. The comparative study in this article provides insights into realistic bridge SHM sensor networks, leveraging solar energy harvesting and switched-beam antennas.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil0,854

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,190 · 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'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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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