Sensitivity alteration of fiber Bragg grating sensors with additive micro-scale bi-material coatings
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes a combined fabrication method for creating a bi-material micro-scale coating on fiber Bragg grating (FBG) optical sensors using laser-assisted maskless microdeposition (LAMM) and electroless nickel plating. This bi-material coating alters the sensitivity of the sensor where it also acts as a protective layer. LAMM is used to coat bare FBGs with a 1–2 µm thick conductive silver layer followed by the electroless nickel plating process to increase layer thickness to a desired level ranging from 1 to 80 µm. To identify an optimum coating thickness and predict its effect on the sensor's sensitivity to force and temperature, an optomechanical model is developed in this study. According to the model if the thickness of the Ni layer is 30–50 µm, maximum temperature sensitivity is achieved. Our analytical and experimental results suggest that the temperature sensitivity of the coated FBG with 1 µm Ag and 33 µm Ni is almost doubled compared to a bare FBG with sensitivity of 0.011 ± 0.001 nm °C −1 . In contrast, the force sensitivity is decreased; however, this sensitivity reduction is less than the values reported in the literature.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».