Structural and optical properties of Nd:YAB-nanoparticle-doped PDMS elastomers for random lasers
Notice bibliographique
Résumé
)-nanoparticle-doped PDMS elastomer films for random lasing (RL) applications. Nanoparticles with Nd ratios of x = 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, and 1.0 were prepared and then incorporated into the PDMS elastomer to control the optical gain density and scattering center content over a wide range. The morphology and thermal stability of the elastomer composites were studied. A systematic investigation of the lasing wavelength, threshold, and linewidth of the laser was carried out by tailoring the concentration and optical gain of the scattering centers. The minimum threshold and linewidth were found to be 0.13 mJ and 0.8 nm for x = 1 and 0.8. Furthermore, we demonstrated that the RL intensity was easily tuned by controlling the degree of mechanical stretching, with strain reaching up to 300%. A strong, repeatable lasing spectrum over ~ 50 cycles of applied strain was observed, which demonstrates the high reproducibility and robustness of the RL. In consideration for biomedical applications that require long-term RL stability, we studied the intensity fluctuation of the RL emission, and confirmed that it followed Lévy-like statistics. Our work highlights the importance of using rare-earth doped nanoparticles with polymers for RL applications.
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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) | 0,001 | 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 ».