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Enregistrement W3089695687 · doi:10.1088/1367-2630/abbc2a

Gratings with longitudinal variations in coupling coefficients: super-efficiency and unidirectionality in distributed feedback Raman fiber lasers

2020· article· en· W3089695687 sur OpenAlexafffund
Amirhossein Tehranchi, Raman Kashyap

Notice bibliographique

RevueNew Journal of Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensUniversité de MontréalPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysicsOpticsLaserCoupling coefficient of resonatorsLasing thresholdFiber laserCoupling (piping)Laser power scalingSlope efficiencyOptoelectronicsMaterials scienceResonator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We propose a technique to design highly-efficient and -unidirectional DFB Raman fiber lasers based on the engineering of the grating’s coupling coefficient including a π -phase shift position in the fiber. For this purpose, first the ideal intra-cavity signal powers for different pump power levels are determined for given fiber lengths. Then, the sum and difference between the counter-propagating wave intensities at each small segment within fiber lengths are calculated resulting in determining the ideal grating’s coupling functions for co- and contra-directional-pumping. The steady-state behavior of the laser using realistic parameters is finally simulated for modified coupling functions considering the Kerr nonlinearity. For a 10 W co-directional-pumped, ∼1 m long single-mode super-efficient DFB, a ∼50% increase in the laser efficiency, more than 44 dB reduction in contra-directional lasing power, ∼15 times drop in the peak power of intra-cavity signal and ∼38% decrease in the unused-pump power are found, compared to those in a standard DFB with the same coupling-length product. Although an enhanced nonlinear refractive index due to thermal gradient reduces the output power of such lasers, it is shown that the super-efficient laser presents a better performance than the standard one, under such conditions.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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