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Enregistrement W2753821179 · doi:10.1117/12.2283800

High frequency ultrasound generation by femtosecond laser ablation

2017· article· en· W2753821179 sur OpenAlexaff
F. Blanchard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Material Processing Techniques
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaserMaterials sciencePulse durationFemtosecondOpticsLaser ablationUltrasonic sensorAblationPenetration depthPlasmaAmplitudeUltrasoundAcousticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laser ultrasonic measurements are emerging as an efficient means for remote probing of metals. This technique offers the possibility to perform non-contact measurements in a hostile environment, at high temperature, and on any kind of structure. There are two regimes for generating ultrasound in a metal: thermo-elastic and ablative. The former, uses low-energy laser pulses to heat the surface of the sample. The transient expansion of the near surface region launches compression waves into the sample. These displacements are very small (-10 pm) in metals because of the low optical penetration depth, such that lock-in detection techniques must be used for these measurements. In the ablative regime, a higher energy density laser pulse causes partial ablation of the target surface and ionisation of the ablated material. The plasma thus created can reach very high pressures, which causes the plasma to accelerate away from the surface and launches a compressive elastic wave into the sample. The amplitude of these waves is much greater (-10 nm) than those generated in the thermo-elastic regime and they can easily be measured by single shot interferometric techniques. Theoretical simulations of ablation by ultra-short laser pulses [F.Vidal et al., PRL, 86, 2573 (2001)] explore the generation of high frequency ultrasound waves (- GHz) in a thin aluminum film. These simulations indicate that the ultrasonic pulse duration is proportional to the laser pulse duration down to 100 ps, and that below 100 ps, further reduction of the laser pulse duration has little effect on the ultrasound pulse duration.

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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,577

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 savante0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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