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Enregistrement W2144590376 · doi:10.1117/12.894944

Cryogenic lens design case study: Gemini Planet Imager spectrograph

2011· article· en· W2144590376 sur OpenAlexaff
Simon Thibault

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpectrographIntegral field spectrographOpticsTelescopeLens (geology)PrismCardinal pointSpectral resolutionField of viewPhysicsDetectorAdaptive opticsWavefrontComputer scienceCollimated lightLaserAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Making a lens design working at cryogenic temperature is a real challenge. Both optical and mechanical designer must work together to prevent problems during operation. The Gemini Planet Imager (GPI), currently under construction will be a facility instrument for the 8-m Gemini South telescope. The science instrument is a cryogenic integral field spectrograph based on a lenslet array. The integral field nature of the instrument allows for a full mapping of the focal plane at coarse spectral resolution. With such a data cube, artifacts within the PSF such as residual speckles can be suppressed. Additionally, the initial detection of any candidate planet will include spectral information that can be used to distinguish it from a background object: candidates can be followed up with detailed spectroscopic observations. The optics between the lenslet array and the detector are essentially a standard spectrograph with a collimating set of lenses, a dispersive prism and a camera set of lenses in a folded assembly. This paper describes the process from the first preliminary design to the final cryogenic system for both optical and mechanical design to achieve cryogenic working solution. We also discussed the assembly procedure (room temperature vs cryogenic compensation), the test support equipments and finally the laboratory optical performances over the field of view.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,207 · 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'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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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