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Enregistrement W2142219272 · doi:10.1364/ao.45.006457

Fast fiber-optic tunable filter based on axial compression on a fiber Bragg grating

2006· article· en· W2142219272 sur OpenAlexaff
Weiguo Zu, Xijia Gu

Notice bibliographique

RevueApplied Optics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFiber Bragg gratingMaterials scienceOpticsFiber optic sensorOptical fiberWavelengthOptoelectronicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe the design, fabrication, and performance of a fiber Bragg grating-based tunable optic filter. The filter, driven by two piezostacks, consists of a flexural hinge structure for displacement magnification and a fiber-ferrule assembly for axial compression of the fiber grating. Finite-element analysis was used to design the mechanical structure to achieve the required displacement magnification and the force for grating compression. A passive thermal compensation design was implemented to reduce thermal-induced wavelength drift. A feedback control system with a linear variable differential transformer was employed to control the displacement for accurate wavelength tuning and fine-tuning resolution. This tunable filter has achieved a closed-loop switching time of 17.3 ms, and a passive thermal compensation that reduced the thermal drift of the Bragg wavelength to 1.5 pm/C. The flexural-hinge structure that offers negligible backlash, noise-free motion, no need of lubricants, and no wear ensures its long-term reliability.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,195 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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