Laser Glass deposition of single-mode glass fibers for the fabrication of chip-scale photonic circuits
Notice bibliographique
Résumé
The use of glass, particularly fused silica (FS), instead of polymers or semiconductors as optical waveguide material is advantageous due to broadband transmission, reduced propagation losses, and enhanced thermal and mechanical stability. In this contribution, laser glass deposition for the chip-scale fabrication of FS-based optical waveguides is investigated. We use a CO 2 laser with emission at a wavelength of 10.6 µm to weld conventional single-mode glass fibers onto a FS substrate, with the aim of maintaining the waveguide properties of the fibers. Synchronized translational and rotational axis movements allow for positioning of the waveguides in arbitrary geometries. Furthermore, a CO 2 laser-based cleaving method is introduced, which facilitates on-chip creation of waveguide end facets for optical coupling. An analysis of the cleave geometry in dependence on process parameters as well as optical coupling losses are presented. Coupling losses of 0.88 dB for a laser-cleave and propagation losses of 0.56 dB/cm for a 10 cm on-chip welded fiber were achieved. The results pave the way for on-chip integration of fiber-based systems like lasers, sensing devices or optical communication networks.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».