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Enregistrement W4412721445 · doi:10.1364/oe.571078

Vat photopolymerization of Ka-band Luneburg lenses: design, fabrication methods, and characterization

2025· article· en· W4412721445 sur OpenAlexaff
Hojjat Jamshidi-Zarmehri, Bhavana Deore, Tabitha Arulpragasam, Nicolas Milliken, Mohammed Labadlia, Amir Akbari, J. Shaker, Eqab Almajali, Chantal Paquet, Rony E. Amaya

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSilicone and Siloxane Chemistry
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpticsFabricationPhotopolymerMaterials scienceCharacterization (materials science)Refractive indexOptical materialsLuneburg lensOptoelectronicsPhysicsPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the performance of 3D-printed Luneburg lenses using various printable dielectric materials, including commercial resins such as Radix from Rogers Corporation and Rigid 4000 from Formlabs, as well as what we believe to be a new in-house formulated liquid crystal polymer (LCP) resin. Three Luneburg lenses were successfully designed and fabricated using these materials. Step-by-step design processes of 3D printed Luneburg lenses are fully described along with their electrical characterization in the frequency range of 26.5 to 38 GHz. The measurement results reveal that the Luneburg lens fabricated with Radix exhibits the best performance thanks to its low loss. Improvement of gain performance in excess of 14 dB is achieved using a Radix-made in the fabrication process. On the other hand, the Luneburg lens from in-house-formulated LCP demonstrates a similar superior gain improvement up to 13.5 dB. In contrast, the lens fabricated with standard Formlabs resin exhibits inferior performance due to higher loss of the material, which renders it a lower grade candidate for the fabrication of microwave lenses. The paper also offers a comprehensive comparison of the physical properties of the materials in terms of the complexity of the specialized printing process.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,276 · 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'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
Publié2025
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Résumé présentoui

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