Gain and Bandwidth Enhancement of 3D-Printed Short Backfire Antennas Using Rim Flaring and Iris Matching
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we present new design techniques to improve the gain and impedance bandwidth of short backfire antennas. For the gain enhancement procedure, our approach was to flare the rim of the antenna, which simultaneously led to an increase in the impedance bandwidth of the antenna. Parametric studies were carried out to obtain the optimal flaring angle. The peak realized gain was obtained as 17.2 dBi with an impedance bandwidth of 55% (2.4 dB and 28.6% increase in gain and bandwidth, respectively, compared to the unflared antenna). To further enhance the impedance bandwidth, an inductive iris was added to improve impedance matching at the waveguide aperture. We varied the width of the iris to obtain the optimal width that provided the best gain and impedance bandwidth result of 17.1 dBi and 66% (~40% increase compared to the unflared antenna without iris). To experimentally verify the work, prototypes were fabricated and tested. We found good agreement between simulation and measurement. The results of this study indicate that gain and bandwidth can be enhanced through optimized geometrical modification of the SBF structure. Furthermore, our 3D-printed technique demonstrates a mass reduction compared with conventional metallic structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».