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Enregistrement W4296714281 · doi:10.1364/oe.470141

Blister formation in dynamic release mirror structures using femtosecond laser pulses

2022· article· en· W4296714281 sur OpenAlexafffund
Alan T. K. Godfrey, Deepak L. N. Kallepalli, Sabaa Rashid, Jesse Ratté, Chunmei Zhang, P. B. Corkum

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Material Processing Techniques
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for InnovationOntario Centres of Excellence
Mots-clésMaterials scienceLaserOpticsThin filmFemtosecondOptoelectronicsMicroscopeNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blister formation occurs when a laser pulse interacts with the underside of a polymer film on a glass substrate and is fundamental in Laser-Induced Forward Transfer (LIFT). We present a novel method of controlling blister formation using a thin metal film situated between two thin polymer films. This enables a wide range of laser pulse energies by limiting the laser penetration in the film, which allows us to exploit nonlinear interactions without transmitting high intensities that may destroy a transfer material. We study blisters using a helium ion microscope, which images their interiors, and find that laser energy deposition is primarily in the metal layer and the top polymer layer remains intact. Blister expansion is driven by laser-induced spallation of the gold film. Our work shows that this technique could be a viable platform for contaminant-free LIFT using nonlinear absorption beyond the diffraction limit.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil0,583

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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