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Enregistrement W4283324850 · doi:10.1364/oe.461979

Fabrication error tolerant broadband mode converters and their working principles

2022· article· en· W4283324850 sur OpenAlexafffund
Md Mahadi Masnad, Guowu Zhang, Dan‐Xia Xu, Yuri Grinberg, Odile Liboiron-Ladouceur

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic and Optical Devices
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésComputer scienceNanophotonicsConvertersBroadbandRobustness (evolution)Insertion lossOpticsMaterials scienceRangingFabricationPhotonicsElectronic engineeringOptoelectronicsPhysicsTelecommunicationsElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Computational inverse design techniques have shown potential to become reliable means for designing compact nanophotonic devices without compromising the performance. Much effort has been made to reduce the computation cost involved in the optimization process and obtain final designs that are robust to fabrication imperfections. In this work, we experimentally demonstrate TE0-TE1 and TE1-TE3 mode converters (MCs) on the silicon-on-insulator platform designed using the computationally efficient shape optimization method. These MCs have mode conversion efficiencies above 95%, and the insertion loss ranges from 0.3 dB to 1 dB over a wavelength span of 80 nm ranging from 1.5 µm to 1.58 µm. Maximum modal crosstalk found experimentally in the C-band is -19 dB. The conversion efficiency drops at most by 2.2% at 1.55 µm for 10 nm over/under etch, implying good robustness to dimensional variations. We present the mode conversion mechanism of these MCs by studying the simulated electromagnetic field patterns and validate with supportive data. We also demonstrate their performance in the time domain with a 28 Gbps OOK and a 20 GBaud PAM-4 payload transmissions, which supports their utility for high throughput data communications. The open eye diagrams exhibit Q-factors of 8 dB.

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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,400

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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