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Enregistrement W2803621817 · doi:10.1515/aot-2018-0012

Parametric analysis of thin multifunctional elastomeric optical sheets

2018· article· en· W2803621817 sur OpenAlexaff
Chloë Nicholson-Smith, George K. Knopf, Evgueni V. Bordatchev

Notice bibliographique

RevueAdvanced Optical Technologies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSemiconductor Lasers and Optical Devices
Établissements canadiensNational Research Council CanadaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceOpticsOptoelectronicsCollimated lightCurvatureDiffuser (optics)PolydimethylsiloxaneOptical fiberLight sourceLaserNanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Flexible optical sheets are thin large-area polymer light guide structures that can be used to create innovative passive light-harvesting and illumination systems. The optically transparent micro-patterned polymer sheet is designed to be draped over arbitrary surfaces or hung like a curtain. The light guidance sheet is fabricated by bonding two or more micro-patterned layers with different indices of optical refraction. By imprinting micro-optical elements on the constituent layers, it is possible to have portions of the optical sheet act as a light concentrator, near ‘lossless’ transmitter, or diffuser. However, the performance and efficiency of the flexible optical sheet depends on the overall curvature (κ) of the optical sheet and the relative orientation of incident light source. To illustrate this concept, the impact of key design parameters on the controlled guidance of light through a two-layer polydimethylsiloxane (PDMS) concentrator-transmitter-diffuser optical sheet is investigated using ray tracing simulation software. The analysis initially considers a flat (κ=0) PDMS optical sheet exposed to a collimated light source. The impact of sheet curvature (κ>0) on both system efficiency and illumination uniformity is then briefly explored. Critical design guidelines for creating multifunctional monolithic optical sheets are also summarized.

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 seuil0,003

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 savante0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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