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Enregistrement W3159292895 · doi:10.1364/ao.426462

Co-located angularly offset fiber Bragg grating pair for temperature-compensated unambiguous 3D shape sensing

2021· article· en· W3159292895 sur OpenAlexafffund
Dingyi Feng, Jacques Albert, Yueguo Hou, Biqiang Jiang, Yajun Jiang, Ying Ma, Jianlin Zhao

Notice bibliographique

RevueApplied Optics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésOpticsFiber Bragg gratingMaterials scienceOffset (computer science)PHOSFOSFiber optic sensorOptical fiberPolarization-maintaining optical fiberPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 10 mm-long three-dimensional shape sensor in a single-mode fiber is described and demonstrated experimentally. The sensor is based on a pair of fiber Bragg gratings inscribed at the same location along the fiber axis but offset along different radial directions away from the fiber center. Each offset grating generates cladding mode resonances over a ${\sim}{20}\;{\rm{nm}}$-wide spectral bandwidth, and the two gratings are also offset in period so that their transmission spectra are separated by 40 nm, and thus non-overlapping and fully distinguishable. Directional bending sensitivity results from the differential amplitude response of the cladding mode resonances from the two gratings, depending on the relative orientation of the bend with the azimuthal direction of the grating offsets. It is further demonstrated that both axial deformation and temperature have no influence on the shape measurement as they both only cause a global wavelength shift of the spectra without amplitude change. The experimental results demonstrate that the shape orientation of an object can be unambiguously determined for bend directions covering the full 360° range around the fiber axis with sensitivities of the order of ${{1}}\;{\rm{dB/}}{{\rm{m}}^{- 1}}$ and small curvatures between 0 and ${{1}}\;{{\rm{m}}^{- 1}}$.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,381
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,215 · 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.

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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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