Optimization of an All Normal Dispersion Fiber Laser and a Gain Managed Nonlinear Amplifier
Notice bibliographique
Résumé
Ultrafast laser systems are used in a wide variety of modern laser research. The combination \nof an all-normal dispersion fiber laser and a gain-managed nonlinear fiber amplifier makes for \ninexpensive and easy to build system that can generate ultrashort pulses with high average \npower. In this thesis I explore the improvements and optimizations made to such a system \nfor use in making a two-color laser amplifier system, to be used for projects such as multi frequency Raman generation. An all-normal dispersion fiber mode-locked laser was developed \nfor our group, but modifications were necessary to improve both the ease of mode-locking and \nextend the duration of self-sustaining. Spectral filtering is the key aspect of the mode-locking \noperations of an all-normal dispersion fiber laser and it is the mode-locking that generates the \nultrashort pulses. This spectral filtering was optimized to improve the ease of mode-locking. \nThe pulses at the output of the mode-locked laser were found to be too long to allow the \nmaximum spectral broadening in the gain-managed nonlinear amplifier. Compression of these \npulses with a grating compressor caused the amplified spectrum to be significantly broadened \nby the nonlinear optical interaction in the fiber. The resulting spectra of the nonlinear amplifier \nwere analyzed as a function of seed power and pump power (up to an upper limit before the \nintroduction of incoherent noise that seeds Raman scattering creating a red shoulder on the \nspectrum). The result of these investigations is an optimized laser system that produces a train \nof pulses with energy of 176nJ, a bandwidth exceeding 100nm, and an uncompressed pulse \nduration of approximately 6ps. The system can now deliver the needed energy and bandwidth \nfor the two-color amplification experiments that will be conducted in the future with this laser \nsystem.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».