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Enregistrement W2765914947 · doi:10.1063/1.4999918

Standoff high energy laser induced oxidation spectroscopy (HELIOS)

2017· article· en· W2765914947 sur OpenAlexaff
J.-F. Daigle, Dominik Pudo, F. Théberge

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-induced spectroscopy and plasma
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaserSpectroscopyAluminiumOpticsOxideMaterials scienceBeam (structure)Laser beamsOptoelectronicsPhysicsMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Energy Lasers (HELs) used for defense applications require operational distances ranging from few hundred meters to several kilometers. As the distance increases, the incident beam properties and, consequently, the anticipated effect delivered to the sample become less predictable. Therefore, the direct observation of the event induced by the laser can become an asset. In this paper, we propose a novel spectroscopic method that analyses in real time the spectral components present in the flames produced during the interaction of a HEL with a metallic piece at a long distance. This method was used on aluminum and carbon steel samples placed 200 m away from the laser system. It was discovered that the aluminum and iron oxides created as a by-product of the HEL reaction with the samples emitted clear fingerprint signatures that could be detected remotely using a spectroscopic receiver placed beside the HEL beam director. The real-time assessment of the laser-induced effect can be achieved by monitoring the temporal evolution of the oxide signatures, hence providing information to the operator about the reaction and the nature of the sample illuminated.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,758

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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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