Optical temperature sensor and thermal expansion measurement using a femtosecond micromachined grating in 6H-SiC
Notice bibliographique
Résumé
An optical temperature sensor was created using a femtosecond micromachined diffraction grating inside transparent bulk 6H-SiC, and to the best of our knowledge, this is a novel technique of measuring temperature. Other methods of measuring temperature using fiber Bragg gratings have been devised by other groups such as Zhang and Kahrizi [in MEMS, NANO, and Smart Systems (IEEE, 2005)]. This temperature sensor was, to the best of our knowledge, also used for a novel method of measuring the linear and nonlinear coefficients of the thermal expansion of transparent and nontransparent materials by means of the grating first-order diffracted beam. Furthermore the coefficient of thermal expansion of 6H-SiC was measured using this new technique. A He-Ne laser beam was used with the SiC grating to produce a first-order diffracted beam where the change in deflection height was measured as a function of temperature. The grating was micromachined with a 20 microm spacing and has dimensions of approximately 500 microm x 500 microm (l x w) and is roughly 0.5 microm deep into the 6H-SiC bulk. A minimum temperature of 26.7 degrees C and a maximum temperature of 399 degrees C were measured, which gives a DeltaT of 372.3 degrees C. The sensitivity of the technique is DeltaT=5 degrees C. A maximum deflection angle of 1.81 degrees was measured in the first-order diffracted beam. The trend of the deflection with increasing temperature is a nonlinear polynomial of the second-order. This optical SiC thermal sensor has many high-temperature electronic applications such as aircraft turbine and gas tank monitoring for commercial and military applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».