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Enregistrement W2807487377 · doi:10.22215/etd/2014-10123

Polarization-Dependent Strain and Twist Sensors Based on Tilted Fiber Bragg Grating

2014· dissertation· en· W2807487377 sur OpenAlexaff
Ruichao Li

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceFiber Bragg gratingTwistWavelengthPolarization (electrochemistry)OpticsCladding (metalworking)Cladding modeAmplitudeOptoelectronicsFiber optic sensorFiberPhysicsPolarization-maintaining optical fiberComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tilted fiber Bragg grating (TFBG) shows various advantages in sensing parameters such as, strain, temperature and twist angle.In particular, multiple data collected from cladding modes of TFBG provide a multi-functional modality.According to this feature, a temperature-independent strain sensor and a high sensitivity twist sensor based on TFBG are introduced in this thesis.Both strain and twist sensors are designed with simplex structures by employing sole TFBG inscribed inside standard single mode fiber respectively.The relative wavelength shifts of P and S polarized spectra are utilized in analyzing strain sensors based on their strong temperature-independent characteristics.Linear experimental results which relate to the wavelength separation from the Bragg mode resonance are presented.Meanwhile, sensitive amplitude variations with respect to the strain applied to TFBG are also evident.Moreover, TFBG shows high sensitivity to twist angle due to its unique structure.The sensitivity of Polarization-dependent loss (PDL) presents an obvious contrast to that of insertion loss; the comparisons are described experimentally.In particular, PDL spectrum of TFBG has much higher twist sensitivity than that of insertion loss spectrum.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,217 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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