Tilted fiber Bragg grating sensors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Optical fiber gratings have developed into a mature technology with a wide range of applications in various areas, including physical sensing for temperature, strain, acoustic waves and pressure. All of these applications rely on the perturbation of the period or refractive index of a grating inscribed in the fiber core as a transducing mechanism between a quantity to be measured and the optical spectral response of the fiber grating. This paper presents a relatively recent variant of the fiber grating concept, whereby a small tilt of the grating fringes causes coupling of the optical power from the core mode into a multitude of cladding modes, each with its own wavevector and mode field shape. The main consequence of doing so is that the differential response of the modes can then be used to multiply the sensing modalities available for a single fiber grating and also to increase the sensor resolution by taking advantage of the large amount of data available. In particular, the temperature cross‐sensitivity and power source fluctuation noise inherent in all fiber grating designs can be completely eliminated by referencing all the spectral measurements to the wavelength and power level of the core mode back‐reflection. The mode resonances have a quality factor of 10 5 , and they can be observed in reflection or transmission. A thorough review of experimental and theoretical results will show that tilted fiber Bragg gratings can be used for high resolution refractometry, surface plasmon resonance applications, and multiparameter physical sensing (strain, vibration, curvature, and temperature).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».