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Enregistrement W4294786705 · doi:10.1364/ol.469636

Femtosecond inscription of large-area fiber Bragg gratings for high-power cladding pump reflection

2022· article· en· W4294786705 sur OpenAlexafffund
Samantha Pelletier-Ouellet, Lauris Talbot, Alain Mailloux, François Trépanier, Martin Bernier

Notice bibliographique

RevueOptics Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensUniversité LavalTeraXion (Canada)
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésFiber Bragg gratingMaterials scienceOpticsCladding (metalworking)PHOSFOSFiber laserPlastic-clad silica fiberGraded-index fiberPolarization-maintaining optical fiberPlastic optical fiberLong-period fiber gratingDispersion-shifted fiberPhotonic-crystal fiberOptical fiberOptoelectronicsFiber optic sensorPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new, to the best of our knowledge, method for inscribing fiber Bragg gratings inside a fiber's cladding based on the motorized rotation of the fiber is reported. By minimizing the aberrations induced by the fiber curvature on the femtosecond writing beam, this technique based on a phase mask allows to cover large transverse areas of a standard high-power fiber's cladding. With this approach, a first-order Bragg grating was inscribed in the pure-silica inner cladding of a 20/400-µm fiber. It was then implemented as a pump reflector at the end of a 36-m-long Yb-doped fiber laser reaching 600 W of output power, confirming the power handling capabilities of such a component. Comparison of the laser performances with and without the pump reflector showcases its great potential for increasing pump absorption inside cladding-pumped fiber lasers, which paves the way for significantly reducing their active fiber length.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,841

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,218 · 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'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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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