Translational MEMS Platform for Planar Optical Switching Fabrics
Notice bibliographique
Résumé
While 3-D microelectromechanical systems (MEMS) allow switching between a large number of ports in optical telecommunication networks, the development of such systems often suffers from design, fabrication and packaging constraints due to the complex structures, the wafer bonding processes involved, and the tight alignment tolerances between different components. In this work, we present a 2-D translational MEMS platform capable of highly efficient planar optical switching through integration with silicon nitride (SiN) based optical waveguides. The discrete lateral displacement provided by simple parallel plate actuators on opposite sides of the central platform enables switching between different input and output waveguides. The proposed structure can displace the central platform by 3.37 µm in two directions at an actuation voltage of 65 V. Additionally, the parallel plate actuator designed for closing completely the 4.26 µm air gap between the fixed and moving waveguides operates at just 50 V. Eigenmode expansion analysis shows over 99% butt-coupling efficiency the between the SiN waveguides when the gap is closed. Also, 2.5 finite-difference time-domain analysis demonstrates zero cross talk between two parallel SiN waveguides across the length of the platform for a 3.5 µm separation between adjacent waveguides enabling multiple waveguide configuration onto the platform. Different MEMS designs were simulated using static structural analysis in ANSYS. These designs were fabricated with a custom process by AEPONYX Inc. (Montreal, QC, Canada) and through the PiezoMUMPs process of MEMSCAP (Durham, NC, USA).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».