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Enregistrement W4392191207 · doi:10.18280/mmep.110218

SH-Wave Propagation in Functionally Graded Magneto-Electro-Elastic Substrate at Irregular Boundaries

2024· article· en· W4392191207 sur OpenAlexvenueno aff
Hemalatha Kulandhaivel, Santosh Kumar

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Effects on Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetoMaterials scienceSubstrate (aquarium)PhysicsGeologyMagnet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current study examines the behavior of an SH wave traveling over a functionally graded magneto-elastic substrate arrangement.At the substrate-vacuum interface, two irregularities with different shapes-rectangular and parabolically shaped-are considered in electrically and magnetically open cases and electrically and magnetically short cases.A study is also done on the combined impact of inhomogeneity, depth source, and irregularity.With the help of the Fourier transform, inverse Fourier transform, and perturbation technique, complex frequency relation has been derived for each type of irregular interface.The results' key characteristics are highlighted.In order to know the impact of the parameters involved, a particular model consisting of BaTiO3-CoFe2O4 magneto-electro-elastic material has been taken.The findings were presented in the form of graphs, which were created using Mathematica 7. Graphs are plotted for variations in wavenumber and phase velocity.This calculation model could be the ideal match for laminated FGMEE structures utilized as surface acoustic wave devices since the variation of the film's magneto-electromechanical characteristics changes gradually with depth and throughout the production process (SAW).As a result, it can serve as a theoretical foundation for the design of high-performance SAW devices.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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