Journal of technical research and development

Articles

Vol. 1 No. 1 (2024): JTRD Conference Series publication procedure

A Circular Split Ring Resonator Absorber with Graphene Material

  • Nagandla Prasad
Submitted
January 26, 2024
Published
2024-02-14

Abstract

In this research article, we proposed a split ring resonator(SRR) based metasurface absorber based on graphene material. The performance of the graphene-based absorber at terahertz frequencies can be altered by varying the chemical potential of graphene material. Because of its excellent tunability and optical responsiveness at terahertz frequency, graphene-based metamaterials have been widely used in optoelectronic devices, sensors, filters, and many more. The proposed structure contains three layers namely graphene-based patch a conductive layer, lossy silicon as a dielectric layer, and finally gold as a bottom conductive layer. The purpose of this research is to present a thorough investigation of graphene-based THz metamaterial absorbers, including modeling and verification of the structure through an equivalent circuit approach. It is very much beneficial to understand the conductive phenomenon of graphene material by tuning the fermi chemical potential. 

References

  1. Roy, Shuvajit, and Kapil Debnath. "Electromechanically tunable graphene-based terahertz metasurface." Optics Communications 534 (2023): 129319.
  2. Cornejo, H. Sanchez, L. De Los Santos Valladares, V. S. Kamboj, A. Bustamante Dominguez, J. C. González, AM Osorio Anaya, N. O. Moreno et al. "Texture and terahertz analysis of YBa2Cu3O7 grown onto LaAlO3 by the chemical solution deposition." HEAT TREATMENT 3, no. 1 (2022): 1-8.
  3. Abdalmalak Dawoud, Kerlos Atia. "Analysis and design of antennas and radiometers for radio astronomy applications in microwave, Mm-wave, and THz Bands." https://doi. org/10.1109/NEMO. 2017.7964218 (2022).
  4. Latha, A. Mercy, Sreedhar Unnikrishnakurup, Abhinandan Jain, M. K. Pathra, and Krishnan Balasubramaniam. "Material characterization and thickness measurement of iron particle reinforced polyurethane multi-layer coating for aircraft stealth applications using THz-Time Domain Spectroscopy." Journal of Infrared, Millimeter, and Terahertz Waves 43, no. 7-8 (2022): 582-597.
  5. Maxkamov B. S. RAQAMLI IQTISODIYOT SEKTORINI RIVOJLANTIRISHDA MAHALLIY XUSUSIYATLAR ASOSIDA TADQIQ QILISH //Потомки Аль-Фаргани. – 2023. – Т. 1. – №. 1. – С. 8-12.
  6. Asrayev, M. (2023). ONLINE HANDWRITING RECOGNITION : Handwriting, recognition, online, offline, text, technologies, system, application. Потомки Аль-Фаргани, 1(4), 142–146. извлечено от http://al-fargoniy.uz/index.php/journal/article/view/149
  7. Abdullayev, T. (2023). Алгоритм функционирования интеллектуальной информационно-измерительной системы. Потомки Аль-Фаргани, 1(4), 44–49. извлечено от http://al-fargoniy.uz/index.php/journal/article/view/189
  8. Umarov, S. (2023). КРИПТОСТОЙКИХ КРИПТОГРАФИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ И ИХ КЛАССИФИКАЦИЯ. Потомки Аль-Фаргани, 1(4), 15–21. извлечено от http://al-fargoniy.uz/index.php/journal/article/view/87
  9. Djalilov, M. (2023). АНАЛИЗ ОБЩЕГО УРАВНЕНИЯ ПОПЕРЕЧНОЙ КОЛЕБАНИЯ ДВУХСЛОЙНОЙ НЕУПРУГОЙ ПЛАСТИНЫ: АНАЛИЗ ОБЩЕГО УРАВНЕНИЯ ПОПЕРЕЧНОЙ КОЛЕБАНИЯ ДВУХСЛОЙНОЙ НЕУПРУГОЙ ПЛАСТИНЫ. Потомки Аль-Фаргани, 1(4), 27–30. извлечено от http://al-fargoniy.uz/index.php/journal/article/view/98
  10. BOZAROV, B. (2023). ОПТИМАЛЬНЫЕ КУБАТУРНЫЕ ФОРМУЛЫ ДЛЯ ПРИБЛИЖЕННОГО ИНТЕГРИРОВАНИЯ ФУНКЦИЙ, ОПРЕДЕЛЕННЫХ НА СФЕРЕ В ТРЕХМЕРНОМ ПРОСТРАНСТВЕ: СФЕРА В ТРЕХМЕРНОМ ПРОСТРАНСТВЕ. Потомки Аль-Фаргани, 1(4), 109–113. извлечено от http://al-fargoniy.uz/index.php/journal/article/view/176
  11. Далиев, Б. (2023). Оптимальные квадратурные формулы в пространстве Соболева для решения обобщенного интегрального уравнения Абеля. Потомки Аль-Фаргани, 1(4), 8–14. извлечено от http://al-fargoniy.uz/index.php/journal/article/view/126
  12. Umurzakova, D. (2023). РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ АДАПТАЦИИ ЗАКОНОВ УПРАВЛЕНИЯ. Потомки Аль-Фаргани, 1(4), 90–94. извлечено от http://al-fargoniy.uz/index.php/journal/article/view/159
  13. Мухтаров, Ф. (2023). СТАТИСТИЧЕСКИЙ МЕТОД ИДЕНТИФИКАЦИИ АНОМАЛИЙ СЕТЕВОГО ТРАФИКА. Потомки Аль-Фаргани, 1(4), 4–7. извлечено от http://al-fargoniy.uz/index.php/journal/article/view/196
  14. Полвонова, Б. (2023). ВАРИАТНОСТЬ В СОЕДИНЕННЫХ СЛОВ : VARIATION IN WORD ADDITIONS. Потомки Аль-Фаргани, 1(3), 38–41. извлечено от http://al-fargoniy.uz/index.php/journal/article/view/53
  15. Zulunov R., Otaqulov O. THE LIMITATIONS OF TEACHING JAVA PROGRAMMING LANGUAGE IN EDUCATIONAL SYSTEMS //Потомки Аль-Фаргани. – 2023. – Т. 1. – №. 2. – С. 37-40.
  16. Muxtarov F. MAXSUS AXBOROT ALMASHUV KANALLARIGA BO ‘LADIGAN XAVF-XATARLARNI ANIQLASH, BAHOLASH VA BOSHQARISH HAMDA ULARNI BARTARAF ETISH USULLARINI ISHLAB CHIQISH //Потомки Аль-Фаргани. – 2023. – Т. 1. – №. 2. – С. 5-8.
  17. Узоков Б., Якубов М. MODELING OF PROCESSES OF OIL REFINING UNDER OPERATIONAL MANAGEMENT ON INDICATORS OF QUALITY OF PRODUCTS //Потомки Аль-Фаргани. – 2023. – Т. 1. – №. 1.
  18. Okhunov D. M., Okhunov M. THE ERA OF THE DIGITAL ECONOMY IS AN ERA OF NEW OPPORTUNITIES AND PROSPECTS FOR BUSINESS DEVELOPMENT BASED ON CROWDSOURCING TECHNOLOGIES //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 158-165.
  19. Ahkhmadkhon K., Abdumukhtar U., Abdumalikjon R. ANALYSIS OF FACIAL RECOGNITION ALGORITHMS IN THE PYTHON PROGRAMMING LANGUAGE //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 197-205.
  20. Тажибаев И. Б. ПОЛНОСТЬЮ ВОЛОКОННЫЙ СЕНСОР, ОСНОВАННЫЙ НА КОНСТРУКЦИИ ИЗ МАЛОМОДОВОГО ВОЛОКОННОГО СМЕЩЕНИЯ С КАСКАДНЫМ СОЕДИНЕНИЕМ ВОЛОКОННОЙ РЕШЕТКИ С БОЛЬШИМ ИНТЕРВАЛОМ, ИСПОЛЬЗУЕТСЯ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ИСКРИВЛЕНИЯ И ПРОВЕДЕНИЯ АКУСТИЧЕСКИХ ИЗМЕРЕНИЙ //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 222-225.
  21. Садикова М. А., Авазова Н. К. САМООБУЧЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА. БАЗОВЫЕ ПРИНЦИПЫ РАБОТЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТ НА ПРОСТОМ ПРИМЕРЕ //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 246-250.
  22. Usmonovich S. J., Ogli B. O. K. ALGORITHMS FOR SYNTHESIS OF ADAPTIVE CONTROL SYSTEMS WITH IMPLICIT REFERENCE MODELS BASED ON THE SPEED GRADIENT METHOD //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 172-176.
  23. Mukhammadjonov A. G. ANALYSIS OF AUTOMATION THROUGH SENSORS OF HEAT AND HUMIDITY OF DIFFERENT DIRECTIONS //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 231-236.
  24. Лазарева М. В., Горовик А. А. Цифровизация и цифровой менеджмент в современном управлении //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 75-81.
  25. Эрматова З. К. АКТУАЛЬНОСТЬ ПРЕПОДАВАНИЯ ЯЗЫКА ПРОГРАММИРОВАНИЯ C++ В ВЫСШИХ УЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЯХ //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 237-241.
  26. Rayimjanova O. S., Iskandarov U. U. Reaserch of highly sensitive deformation semiconductor sensors based on AFV //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 50-53.
  27. Mamatovich Z. R. PYTHONDA NEYRON TARMOQNI QURISH VA BASHORAT QILISH //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 22-26.
  28. Lazareva M. Estimating development time and complexity of programs //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 137-141.
  29. Soliev B. N., Odilov A., Sh A. Leveraging Python for Enhanced Excel Functionality: A Practical Exploration //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 267-271.
  30. Обухов В. А. Криптография на основе эллиптических кривых (ECC) //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 182-188.
  31. Жураев Н. М. Системы Электроснабжения Оборудования Предприятий Связи: Надежность и Эффективность //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 272-276.
  32. Farkhodovich M. U., Ugli B. B. M. ALGORITHMS FOR FORMATION OF CONTROL EFFECTS IN CONDITIONS OF UNOBSERVABLE DISTURBANCES //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 123-127.
  33. Yusubjanovich S. N., Sobirjanovich D. S., Ogli T. D. X. PRIORITIES IN DETERMINING ELECTRIC MOTOR VIBRATION WITH ADXL345 ACCELEROMETER SENSOR //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 226-230.
  34. Ugli A. U. Y. VERIFICATION OF STATIC SIGNATURE USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 70-74.
  35. Sharifjonovich M. X. TRIKOTAJ MAHSULOTLARIDA NUQSONLI TO ‘QIMALARNING ANIQLASHNING MATEMATIK MODELI VA UNING ALGORITMLARI //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 194-196.
  36. Kabilovna M. D., Muhammadovich M. F., Marifjonovich S. D. JAMOAT TRANSPORTI MARSHRUTLARINI QURISH INTELLEKTUAL ALGORITMLARI //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 95-103.
  37. Эргашев О. М. Интеллектуальный оптоэлектронный прибор для учета и контроля расходом воды в открытых каналах //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 60-65.
  38. Alisherovna S. M. APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE DEVICES IN MANUFACTURING //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 286-290.
  39. Yusubjanovich S. N., Mansurjonovich J. A. YURAK-QON TOMIR KASALLIKLARI DIAGNOSTIKASI UCHUN TEXNOLOGIYALAR, ALGORITMLAR VA VOSITALAR //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 128-136.
  40. Jumabayevich S. A., Mamadaliyevich X. A. Magistral kanallarda suv resurslarini boshqarish jarayonlarini modellashtirish algoritmini ishlab chiqish //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 37-43.
  41. Солиев Б. Н. Путеводитель по построению веб-API на Django Шаг за шагом с Django REST framework—от моделей до проверки работоспособности //Al-Farg’oniy avlodlari. – 2023. – Т. 1. – №. 4. – С. 166-171.

Downloads

Download data is not yet available.

Most read articles by the same author(s)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

Similar Articles

1-10 of 16

You may also start an advanced similarity search for this article.