Laser damage of UV hafnia-based multilayer dielectric coatings at 355 nm wavelength
Notice bibliographique
Résumé
This work reports on the 1-on-1 and S-on-1 laser damage behavior of anti-reflection (AR) multilayer dielectric (MLD) coatings synthesized by biased target deposition (BTD) to include mixtures of HfO2 and SiO2 and HfO2 and Al2O3 as the high index layer in the 2-layer coating structure. For comparison, HfO2/SiO2 AR and HR coatings were also synthesized using ion beam sputtering (IBS) and ion beam assisted evaporation (EBE). The results show that in the BTD ARs the scaling of the 1-on-1 LIDT with the UV band-edge is not significant, unless the content of HfO2 is less than approximately 20%. The Hf0.2Si0.8Ox AR coating 1-on-1 LIDT, 6.1 J/cm2, is similar to that measured in AR containing Al2O3 as high index layer, 6.9 J/cm2. The S-on-1 LIDT of selected ARs shows a decrease of ~10% for S=10 and remains at the same level for up to S=104. This fatigue behavior is also observed in the reference EBE HfO2/SiO2 AR sample. Instead, the IBS reference HfO2/SiO2 HR coatings show the S-on-1 LIDT reduces with the increase in pulse number S. These results highlight the dominance of the materials’ properties and the substrate quality on affecting the laser damage behavior of AR coatings for λ=355 nm.
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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 ».