F 2 -laser microwelding of optical fibers and glass substrates
Notice bibliographique
Résumé
Laser welding of optical glasses remains a challenging area today because of the weak optical absorption typically available with most commercial lasers and the brittle nature of glass. In this paper, we demonstrate for the first time to our best knowledge, the laser welding of telecommunication optical fiber onto a fused silica substrate. The 157-nm F2 laser was selected for the wide processing window that drives strong absorption at high fluence exposure > 1 J/cm2 without inducing microcrack formation. The method of second surface ablation was applied to the contact point between the glass plate and glass fiber to locally heat, melt, and reflow the glass and thereby weld together the two similar glasses. Mechanical pressure was applied while the laser beam was scanned along the sample contact to produce a line of overlapping welds of 25-um spot size each. Fused silica samples of up to several hundreds of microns thick could be welded owing to a large 157-nm penetration depth of 1/a ≈ 1 mm. A narrow 3.31 to 3.66 J/cm2 fluence window was found for laser welding through 160-um thick fused silica substrates. The F2-laser welding window is constrained by the need for sufficient transmitted fluence to melt the interface without too much fluence that will damaged the interface structure at the onset of ablation or induce front surface ablation.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».