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Enregistrement W4413318959 · doi:10.1109/mmm.2025.3567411

Mesh Space Mapping Technique for Microwave Filter Design

2025· article· en· W4413318959 sur OpenAlexaff
Mutian Li, Feng Feng, Jiali Zhang, Jinyi Liu, Jingpei Zhang, Ke Liu, Qi‐Jun Zhang

Notice bibliographique

RevueIEEE Microwave Magazine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAntenna Design and Optimization
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpace mappingMicrowaveElectronic engineeringFilter (signal processing)Computer scienceSpace (punctuation)Waveguide filterMicrowave transmissionPrototype filterMaterials scienceFilter designEngineeringTelecommunicationsComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article focuses on the issues of high computational resource requirements and high time costs in the design of microwave filters using traditional electromagnetic (EM) simulation methods, and presents a detailed introduction to the mesh space mapping (MSM) technique. MSM is based on the assumption of coarse and fine models and improves the optimization efficiency by establishing a mapping relationship between them. The article elaborates on its general concept and implementation process, with a particular emphasis on the MSM method integrating mesh morphing, sharpening processing, and structure simplification. Verified by examples, the MSM based on sharpening structural processing (SSP) converges faster, and the structure - simplified MSM can obtain the optimal design solution in the shortest time. MSM, combined with low - cost coarse - mesh modeling, effectively accelerates the design optimization of microwave components. In the future, its combination with advanced technologies is expected to further enhance the efficiency of EM modeling and design.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,206 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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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