MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4391743766 · doi:10.21203/rs.3.rs-3937868/v1

Achieving High Efficiency, Super Broadband, Ultra-Thin, and Advanced Electromagnetic Absorption for S, C, X, Ku, K, Ka, V, W, and Millimeter Band Radar Applications

2024· preprint· en· W4391743766 sur OpenAlexaff
Aykut Coşkun, Ahmet Özmen, Fahad Ahmed, Mehmet Ertuğrul

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Antenna and Metasurface Technologies
Établissements canadiensUniversité du QuébecUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMillimeterBroadbandExtremely high frequencyRadarAbsorption (acoustics)Ka bandPhysicsMaterials scienceOptoelectronicsTelecommunicationsOpticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The aim of this study is focused on an excellent electromagnetic absorption response for radar applications by proposing an insensitive to incidence angle, ultra-thin, super broadband, and high efficiency metasurface. Achieving qualified absorption from low to high frequency is challenging due to impedance matching requirements in the structure. Herein, the proposed structure achieves a wide absorption bandwidth (over 90% absorptivity) from 2.4 GHz to 300 GHz. Moreover , the absorption efficiency of electromagnetic waves reaches (99%) from 4 GHz to 300 GHz. For transverse electric (TE) and transverse magnetic (TM) modes, the proposed structure behaves the same up to 45° when exposed to oblique incidences. The total thickness of the designed absorber is 3.6 mm, corresponding to 0.03λ0 at the lowest operating frequency. In addition, the proposed absorber is 1 compared with previous reports of radar bands. It is observed that it offers superior practical feasibility and is a promising candidate for S, C, X, Ku, K, Ka, V, W, and millimeter band radar applications.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,287 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch SquareMême sujetAdvanced Antenna and Metasurface TechnologiesTravaux en français237 207