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Enregistrement W2563590228 · doi:10.3390/ma9121023

Effect of Repetition Rate on Femtosecond Laser-Induced Homogenous Microstructures

2016· article· en· W2563590228 sur OpenAlexaff
Sanchari Biswas, Anne‐Marie Kietzig

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Material Processing Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMicrostructureFemtosecondLaserLacunarityTexture (cosmology)MachiningPulse (music)IrradiationDielectricAnalytical Chemistry (journal)OpticsComposite materialMetallurgyOptoelectronicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on the effect of repetition rate on the formation and surface texture of the laser induced homogenous microstructures. Different microstructures were micromachined on copper (Cu) and titanium (Ti) using femtosecond pulses at 1 and 10 kHz. We studied the effect of the repetition rate on structure formation by comparing the threshold accumulated pulse ( F Σ p u l s e ) values and the effect on the surface texture through lacunarity analysis. Machining both metals at low F Σ p u l s e resulted in microstructures with higher lacunarity at 10 kHz compared to 1 kHz. On increasing F Σ p u l s e , the microstructures showed higher lacunarity at 1 kHz. The effect of the repetition rate on the threshold F Σ p u l s e values were, however, considerably different on the two metals. With an increase in repetition rate, we observed a decrease in the threshold F Σ p u l s e on Cu, while on Ti we observed an increase. These differences were successfully allied to the respective material characteristics and the resulting melt dynamics. While machining Ti at 10 kHz, the melt layer induced by one laser pulse persists until the next pulse arrives, acting as a dielectric for the subsequent pulse, thereby increasing F Σ p u l s e . However, on Cu, the melt layer quickly resolidifies and no such dielectric like phase is observed. Our study contributes to the current knowledge on the effect of the repetition rate as an irradiation parameter.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations39
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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