Accurate strain measurements with fiber Bragg grating sensors and wavelength references
Notice bibliographique
Résumé
Fiber Bragg grating sensors are one of many fiber optic sensor technologies that are currently being used in structural health monitoring systems. The sensors operate by detecting shif in the wavelength of relfected maxima due to applied strain. This paper studies a new fiber Bragg interrogation method that utilizes a swept wavelength laser in combination with wavelength references. These include a gas cell, which is used as the long term wavelength standard and an etalon used for accurate interpolation of peak wavelengths. An etalon is essentially a filter that has a periodic response over a broad wavelength range. Since its wavelength response spacing is smaller than the gas cell, it can be used to determine the intermediate wavelengths between two gas cell absorption lines. Peak location is a key element of this interogation method and several detection algorithms are investigated. It was determined that polynomial peak fitting is the most computationally efficient method and yields a resolution of better than 0.5 pm with signal to noise ratios of 30:1 or better. With higher signal to noise ratios, polynomial peak fitting can yield a resolution of better than 0.25 pm and a resolution of bettern than 0.25 pm. Using a tunable laser, a HCN gas cell and an etalon with maxima every 140 pm, static load tests will demonstrate that a resolution of 1 pm and an accuracy of less than 5pm can be achieved. Also, this accuracy will be maintained over a long period of time as it is based on absorption lines in the gas cell. The results of this study demonstrate that absolute accurate strain measurements can be obtained with the use of wavelength references in conjunction with a suitable peak location algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».