Temperature Sensing of Stepped-Metal Coated Optical Fiber Bragg Grating with the Restructured Dual-Peak Resonance
Notice bibliographique
Résumé
This paper demonstrates a method for the development of stepped-metal coating on optical fiber Bragg grating. The paper also analyzes the dual-peak resonance restructured by the nickel/copper stepped-metal coating. According to the coefficients of linear thermal expansion of the coatings, the modeling and experimental analysis is categorized into three types: Type A, Type B, and Type C. We denote the temperature sensitivity difference between the two peaks as ΔKT for Type A, ΔK′T for Type B, and ΔK″T for Type C. The experimental results show that ΔKT, ΔK′T, and ΔK″T are 2.1 pm/°C, 6.5 pm/°C, and 0.8 pm/°C, respectively. The model analysis and the experimental results all show the Type B stepped-metal coating causes the most obvious temperature sensitivity difference between the two resonance peaks. The stepped-metal coating on the same one Bragg grating can restructure the single resonance into dual-peak resonance with different temperature sensing, and Type B can be used to develop a dual-parameter optical fiber Bragg grating sensor at one location which can measure two physical parameters simultaneously.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».