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Enregistrement W1731017338 · doi:10.1109/plasma.2002.1030271

Characteristics of pulsetrain-burst machining

2003· article· en· W1731017338 sur OpenAlexaffabout
R. T. Evans, Santiago Camacho-López, R. S. Marjoribanks

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Material Processing Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMachiningLaserBrittlenessSurface micromachiningUltrashort pulseOpticsMaterials scienceLaser beam machiningPulse (music)ThermalCoherence (philosophical gambling strategy)Mechanical engineeringPhysicsEngineeringComposite materialMetallurgyLaser beams

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary form only given, as follows. The discovery of ultrafast-laser pulsetrain-burst machining at the University of Toronto has prompted new research into the physics involved in this regime of laser-matter interactions. Using the oscillator output of the Toronto FCM-CPA laser system we have been able to explore the effects of machining with a train of up to 400 1.2 ps pulses at a repetition rate of 133MHz. Pulsetrain burst machining has advantages over single pulse and CW laser machining. These include that drilling of holes at fluencies that would cause cracking or other negative thermal effects seen when using the other sources. Since the original work on this topic, which included the characterization of morphology of the drilled holes, we have further examined the physics behind this and conventional ultrafast laser machining by varying different parameters of the micromachining system. The technique is particularly useful for laser-material processing of brittle materials, especially glasses. We will describe the optical and thermal mechanisms behind hole-depth saturation in metals; part of which we believe is due to a loss of coherence caused by the pulse propagating down a multimode wave guide. We also will describe the connection between these mechanisms and our measurements of differential etch-rates.

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 enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,263

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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