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Enregistrement W2040199696 · doi:10.1364/oe.19.025632

Time dynamics of burst-train filamentation assisted femtosecond laser machining in glasses

2011· article· en· W2040199696 sur OpenAlexafffund
D. Esser, Saeid Rezaei, Jianzhao Li, Peter R. Herman, Jens Gottmann

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Material Processing Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeutscher Akademischer Austauschdienst
Mots-clésFilamentationMaterials scienceLaserOpticsFemtosecondSapphireLaser ablationIncandescenceOptoelectronicsPhysicsCombustion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bursts of femtosecond laser pulses with a repetition rate of f = 38.5MHz were created using a purpose-built optical resonator. Single Ti:Sapphire laser pulses, trapped inside a resonator and released into controllable burst profiles by computer generated trigger delays to a fast Pockels cell switch, drove filamentation-assisted laser machining of high aspect ratio holes deep into transparent glasses. The time dynamics of the hole formation and ablation plume physics on 2-ns to 400-ms time scales were examined in time-resolved side-view images recorded with an intensified-CCD camera during the laser machining process. Transient effects of photoluminescence and ablation plume emissions confirm the build-up of heat accumulation effects during the burst train, the formation of laser-generated filaments and plume-shielding effects inside the deeply etched vias. The small time interval between the pulses in the present burst train enabled a more gentle modification in the laser interaction volume that mitigated shock-induced microcracks compared with single pulses.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations68
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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