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Enregistrement W2054164240 · doi:10.1109/jlt.2011.2173556

Impact of Sidewall Roughness on Integrated Bragg Gratings

2011· article· en· W2054164240 sur OpenAlexaff
Alexandre D. Simard, Nicolas Ayotte, Y. Painchaud, Sylvain Bédard, Sophie LaRochelle

Notice bibliographique

RevueJournal of Lightwave Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensTeraXion (Canada)Université Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFabricationRobustness (evolution)ApodizationSurface finishGratingOpticsSurface roughnessSpectral shape analysisMaterials scienceFiber Bragg gratingSpectral linePhysicsWavelength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A major issue in the fabrication of integrated Bragg grating (IBG) filters in highly confined waveguides is the average effective index fluctuations caused by sidewall roughness. In this work, we model the impact of this effect on IBG spectral responses and we identify key parameters that need to be controlled in order to minimize distortions. We show that only low spatial frequency components of the noise are relevant to the calculation of the IBG spectral response, which decreases considerably the computation time. Furthermore, we present an IBG emulator that allows estimation of expected fabrication yield of specific gratings given that the fabrication process is well characterized. The analysis of apodized gratings is used as an example to illustrate how this modeling can help to reduce development cost by first studying robustness of IBG designs to fabrication limitations. Finally, we study analytically the impact of sidewall roughness having short correlation lengths and small roughness variances on the spectral response of weak gratings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,599

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, 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

Citations53
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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