Diseño asistido por ordenador de transformadores de impedancia en guía de onda rectangular mediante el método de ajuste modal
Bibliographic record
Abstract
Este documento presenta en detalle el diseño en ordenador de transformadores de impedancia en guía de onda rectangular aplicando el método de ajuste modal (Mode-Matching). Estos transformadores pueden ser usados en sistemas de alimentación de antenas, cumpliendo la función de red adaptadora. En un primer momento se estudia el diseño y síntesis de filtros paso bajo de orden par de Chebyshev para hacer una primera aproximación de un transformador de impedancia como modelo circuital, el cual será el punto de partida del diseño. El modelo circuital, es un diseño que se realiza en dos etapas, por una parte se sintetiza el transformador con elementos concentrados y a continuación con líneas de transmisión. En estas dos etapas de diseño se usa la herramienta Matlab, la cual permite obtener los valores de los elementos concentrados y las longitudes eléctricas de las líneas, y la respuesta del circuito. Tras comprobar que el modelo circuital cumple las especificaciones de diseño que se impongan, la siguiente etapa es el diseño del circuito en guía de onda con la herramienta CST Microwave Studio (Computer Simulation Technology), en la que se valoran los diferentes efectos electromagnéticos que en el modelo circuital no se han tenido en cuenta. Una vez que se ha terminado el diseño en guía de onda y que se cumplen las especificaciones propuestas, el siguiente paso es comparar los resultados que se obtienen al aplicar el método de ajuste modal con los obtenidos en CST sobre el diseño en guía de onda.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".