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Enregistrement W3190120875 · doi:10.1109/tps.2021.3098759

Minimizing Late Currents in Pulsed Power Gas Laser Systems

2021· article· en· W3190120875 sur OpenAlexaff
Harpreet Singh Grover, F.P. Dawson

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Plasma Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Design and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnubberCoaxialCapacitorElectrical engineeringElectronic circuitPulsed powerThyristorInductanceMaterials sciencePhysicsTopology (electrical circuits)OptoelectronicsVoltageEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the key challenges in the design of gas lasers powered by pulsed power circuits pertains to reducing the flow of current through the electrodes during the filamentary discharge phase. This phase occurs after the lasing period (“volume glow”) is terminated due to discharge instabilities and the current flow during this period is referred to as late currents. Late currents contribute to electrode erosion. The ejected electrode material contaminates the gas, and lowering the service life of the laser. Snubber circuits are an economic solution to reducing late currents in pulsed power circuits that do not employ a magnetic switch. In a simple snubber, which is connected directly across the main storage/drive capacitor$C_{0}$, it was found that the stray series inductances of both$C_{0}$and the high voltage snubber diodes significantly reduced the magnitude of current flowing through the snubber. A new coaxial capacitor and snubber assembly was proposed to improve the effectiveness of the snubber in reducing the late currents. The design exploited the high degree of mutual coupling between the concentric coaxial cylinders to reduce the total inductance in the snubber loop. Experimental results showed an almost 40% reduction in the total charge that flows through the discharge in the late currents stage. Although the improvement was significant, it is expected that improvements to the construction quality of the prototype could potentially lower the late currents even further.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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