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Enregistrement W4410551459 · doi:10.1364/oe.562100

Single pass fs writing of photonics components in low-iron soda lime glass through selective pulse number control

2025· article· en· W4410551459 sur OpenAlexafffund
Foroogh Jafari, Jean-Sébastien Boisvert, Raman Kashyap, Sébastien Loranger

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Material Processing Techniques
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOpticsMaterials scienceLaserSingle-mode optical fiberRefractive indexWaveguideAttenuationFiber Bragg gratingPhotonicsGratingPolarization (electrochemistry)OptoelectronicsPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents single-pass, ultra-fast laser writing of different photonic components, based on modulating the laser pulse picker by an arbitrary waveform. The effect of various writing parameters on the induced refractive index change for obtaining positive index single-mode waveguides inside a low-iron soda lime glass sample is studied. An index contrast of 5.810 - 3 is achieved. The technique can also inscribe a strong uniform Bragg grating waveguide (BGW) in the same writing passage with a transmission dip of 35 dB in the C-band, a mode taper to match a standard single-mode fiber, and a no-bend coupler. The inscription of BGW shows a strong dependence on the laser polarization state relative to the scan direction. Polarization parallel to the scan direction increases the attenuation level by around 10dB compared to the orthogonal state writing. Furthermore, we show that the capability of this method for inscribing tapered waveguides improves coupling efficiency to the smf-28 fiber by an amount of 3.26 dB compared to the un-tapered waveguide. The effect of pulse numbers on mode-field diameter (MFD) allows the inscription of straight couplers with coupling constants ranging from 16.6 m - 1 to 42.4 m - 1 which has the benefit of no bending loss.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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