Evanescent field fiber Bragg grating sensors for index of refraction sensing with applications to structural health monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Fiber Bragg grating sensing is a relatively mature fiber optic sensor technology currently being used in structural health monitoring systems. Therefore, there are significant benefits to using this technology as a platform for other sensing modalities. In this work, a side polished fiber Bragg sensor is described for sensing refractive index changes. The effective refractive index of a fiber Bragg grating is a function of the refractive index of the media surrounding it, and its sensitivity may be optimized with appropriate design. As the external refractive index changes, the wavelength at which incident light experiences a maximum reflection from the grating will shift. The sensitivity of a fiber Bragg grating to external refractive index changes increases when the grating is polished on one side. This side-polishing technique enables the Bragg grating to preserve a greater portion of its mechanical strength compared with other techniques such as chemical etching. This work utilizes side-polished fiber Bragg grating sensors centered at a 1542.9 nm wavelength with cladding thickness values of approximately 1-2 μm. The response of these sensors to small refractive index changes was studied. Previous work on fiber Bragg grating sensors has shown that the peak wavelengths can be measured with 3 pm repeatability. With this repeatability, this study demonstrated that a 0.001 refractive index change can be observed. By using materials that change index with moisture or pH, this technique can be used to construct both pH and moisture sensors.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».