Micro-milling process improvement using an agile pulse-shaping fiber laser
Notice bibliographique
Résumé
We demonstrate the usefulness of INO's pulse-shaping fiber laser platform to rapidly develop complex laser micromachining processes. The versatility of such laser sources allows for straightforward control of the emitting energy envelop on the nanosecond timescale to create multi-amplitude level pulses and/or multi-pulse regimes. The pulses are amplified in an amplifier chain in a MOPA configuration that delivers output energy per pulse up to 60 μJ at 1064 nm at a repetition rate of 200 kHz with excellent beam quality (M2 < 1.1) and narrow line widths suitable for efficient frequency conversion. Also, their pulse-on-demand and pulse-to-pulse shape selection capability at high repetition rates makes those agile laser sources suitable for the implementation of high-throughput complex laser processing. Micro-milling experiments were carried out on two metals, aluminum and stainless steel, having very different thermal properties. For aluminum, our results show that the material removal efficiency depends strongly on the pulse shape, especially near the ablation threshold, and can be maximized to develop efficient laser micro-milling processes. But, the material removal efficiency is not always correlated with a good surface quality. However, the roughness of the milled surface can be improved by removing a few layers of material using another type of pulse shape. The agility of INO's fiber laser enables the implementation of a fast laser process including two steps employing different pulse characteristics for maximizing the material removal rate and obtaining a good surface quality at the same time. A comparison of material removal efficiency with stainless steel, well known to be difficult to mill on the micron scale, is also presented.
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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 ».