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Enregistrement W1978445929 · doi:10.1109/cleoe-iqec.2013.6801308

Depressed-clad large mode area amplifier fiber with selective doping yielding near diffraction-limited beam quality

2013· article· en· W1978445929 sur OpenAlexaff
V. Roy, C. Paré, Huimin Zheng, Pierre Laperle, Louis Desbiens, Yves Taillon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic Crystal and Fiber Optics
Établissements canadiensInstitut National d'Optique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCore (optical fiber)Numerical apertureDopingOpticsFiberLaser beam qualityDopantAmplifierBeam (structure)BendingOptical fiberMulti-mode optical fiberFiber laserBeam propagation methodOptoelectronicsLaserRefractive indexPhysicsComposite materialLaser beamsCMOS

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Large mode area (LMA) optical fibers are finding widespread use nowadays in high power fiber lasers and amplifiers. The lower numerical apertures allow for larger core diameters and therefore reduced intensity of guided lightwaves whilst preserving the near single-mode guidance. As the core diameter is made larger though, conventional LMA fibers support a growing number of modes and beam propagation factor - M <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> - gets worse unless provision is made to avoid the latter (even if bending-induced losses as a result of coiling the fiber to a prescribed diameter is assumed). Diverse strategies have been reported in the literature in the last decade or so to address the aforementioned issue. Selective doping [1-2] and multi-layer claddings with depressed index inner layer [3] are two such schemes. The former favors the amplification of the fundamental mode through confinement of rare-earth dopants to the central portion of the core whereas the latter results in increased differential bending losses as a result of the lower effective numerical aperture seen by higher-order modes (HOMs). Both of these methods are shown herein to be quite effective at suppressing HOMs for fibers with large core diameters when implemented all together.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,909

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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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