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Enregistrement W4405195062 · doi:10.1016/j.yofte.2024.104071

Impact of bending angle on antiresonant fibers with optimized symmetric geometries

2024· article· en· W4405195062 sur OpenAlexafffund
Heba A. E. Abouelela, Steeve Morency, Younès Messaddeq, Sophie LaRochelle, Leslie A. Rusch

Notice bibliographique

RevueOptical Fiber Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotonic Crystal and Fiber Optics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBendingMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hollow core fibers are unique in reducing signal latency, as well as providing low dispersion and low nonlinearity. Their adoption is hindered by cost, particularly for complex structures that provide the lowest loss. Designs of antiresonant nodeless fiber (ANF) with uniformly sized capillaries, symmetric structures , and without nesting have simple structures that could more readily achieve commercial exploitation. We investigate simple ANF structures for short-reach applications where reduced latency is critical and transmission lengths are short enough to allow a trade-off on loss. A common design rule in ANF targets a ratio of 0.68 for capillary diameter to core diameter . We find that when such a design is combined with a large core diameter, the fiber is highly sensitive to bending orientation. We identify ANF designs that offer single-mode operation with acceptable loss, as well as robustness to bending radius and orientation. When there is no bending, our best design has a simulated loss of ≤ 7 dB/km at the worst-case C-band wavelength. At bending radii of 21 and 18 cm, the worst-case loss over all bending orientations and throughout the C-band is 14.5 and 17.52 dB/km, respectively. Higher-order mode suppression exceeds 20 dB under all conditions (bending and wavelength).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
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