Élaboration de fibres optiques multimatériaux aux fonctionnalités électro-optiques
Notice bibliographique
Résumé
L’émergence des fibres optiques multimatériaux présente un intérêt technologique considérable en photonique pour combiner les propriétés remarquables des verres avec celles d’autres matériaux tels que les métaux ou les polymères afin de former un système fibré tout intégré avec de multiples fonctionnalités. Parmi ces fibres hybrides, le développement de fibres combinant simultanément une fonction de propagation d’un signal optique et une fonction de transport électrique pourrait apporter une solution alternative intéressante dans de nombreux domaines tels que les télécommunications, la médecine ou la détection. Une fibre avec une architecture conjuguant des caractéristiques électriques et optiques dans une structure de guidage d’onde unique et étirée permettra de développer des fonctionnalités électro-optiques de manière indépendantes ou simultanées afin de modifier les propriétés de l’onde optique.Nous rapportons, ici, la conception de deux fibres hybrides verre-métal différentes : une première à base de verre de tellurite TeO2 – ZnO – La2O3 et une deuxième à partir de verre de chalcogénure Ge – Se – Te avec une approche Rod-in-Tube et co-fibrage. Les verres de tellurite et les verres de chalcogénure ont été choisis pour leur large fenêtre de transmission dans le domaine de l’infrarouge moyen, leurs fortes propriétés d’optique non-linéaire et leur faible température de transition vitreuse (Tg) compatible avec de nombreux métaux et polymères par rapport aux verres de silice. Dans cette thèse, nous nous sommes focalisés sur la qualité de l’interface verre-métal, la continuité des électrodes le long de la fibre et le développement de techniques afin de connecter les électrodes à un circuit électrique externe.De plus, des simulations par éléments finis ont également été réalisées afin de déterminer les meilleurs paramètres pour la fibre : tension appliquée, distances électrode-électrode et cœur-électrode. En effet, il est important de trouver un compromis entre une proximité des deux électrodes pour maximiser le champ électrique vu par le cœur de la fibre optique et une distance cœur-électrode suffisamment grande pour ne pas induire des pertes optiques supplémentaires.Enfin, nous avons également mis en place un montage pour mesurer l’effet Kerr électro-optique qui correspond à une rotation de la polarisation de la lumière induite par un matériau diélectrique transparent soumis à un champ électrique externe. La constante Kerr de chaque composition tellurite a été mesurée afin de comprendre son évolution en fonction de la concentration de chaque composé.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».