Rancang Bangun Transduser Piezoelektrik untuk Analisis Target Strength Argo Float
Bibliographic record
Abstract
Deteksi bawah air menggunakan teknologi akustik kelautan merupakan bagian dari metode penginderaan jauh. Hal ini disebabkan karena gelombang akustik mampu merambat di dalam air dengan baik. Salah satu faktor penting dalam pendeteksian dengan metode akustik adalah transduser sebagai Source Level pada sebuah sonar aktif. Metode penelitian dilakukan dengan membuat desain simulasi beamforming mengunakan aplikasi sensor array analyzer pada Matlab 2018 untuk menghasilkan parameter transduser dengan mode array. Parameter yang dihasilkan dari hasil simulasi digunakan sebagai referensi pembuatan transduser piezoelektrik (PZT). Prototipe transduser diberi sinyal trigger berupa beberapa ping atau burst dari sebuah driver akustik dan selanjutnya dilaksanakan uji coba memancarkan sinyal untuk mendeteksi target bawah air. Data echo yang direkam kemudian dilakukan pemrosesan sinyal sehingga hasil-hasil akhir prototipe sonar aktif mampu menghasilkan beamforming dengan beamdwidth 23,87 pada frekuensi 58,5 kHz, dengan Source Level (SL) sebesar 157,81 dB. Instrumen telah berhasil mendeteksi target argo float di kolom air dengan berbagai sudut yang berbeda. Nilai hasil deteksi Target Strength argo float maksimal sebesar "“7,9 dB pada sudut 90 dan minimum sebesar "“19,8 dB pada sudut 0 .
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".