Laser-driven betatron x rays for high-throughput imaging of additively manufactured materials
Notice bibliographique
Résumé
Betatron x rays from a laser wakefield accelerator provide a new avenue for high-resolution, high-throughput radiography of solid materials. Here, we demonstrate the optimization of betatron x rays for three-dimensional tomography of defects in additively manufactured (AM) alloys at a repetition rate of 2.5 Hz. Using the Advanced Laser Light Source in Varennes, Qc, we characterized the x-ray energy spectrum, spatial resolution, beam stability, and emission length from three different gas targets {He, N2, and He-N2 [He (99.5%) + N2 (0.5%)] mixture} to determine the conditions for optimized imaging resolution with minimized acquisition time. Mixed He-N2 produced the highest x-ray critical energy (19 ± 5) keV and average brightness (∼3.3×1010 photons/s/mm2/mrad2/0.1% BW) vs pure N2 gas (12 ± 4 keV and ∼1.6×1010 photons/s/mm2/mrad2/0.1% BW). The mixed gas demonstrated the best beam stability and pointing compared to pure He gas. The optimization of betatron sources at 2.5 Hz for high-resolution imaging of micrometer-scale defects in AM alloys will enable high-throughput data collection, accelerating the characterization of complex mechanical deformation processes in these materials.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».