Reliability Modelling of Optical Fiber Couplers Based on Accelerated Tensile Cyclic Tests
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a methodology designed to predict the reliability of optoelectronic devices through accelerated testing. To imitate an industrial silicon photonics chip, we fabricated a sample with a similar geometry that incorporated V-groove alignment features for fiber coupling. Two reliability tests, the tensile cycling test (TCT) and the side tensile cycling test (STCT), were performed to accelerate sample failure and generate fatigue failure data. Both tests revealed the same failure mode, which is characterized by the appearance of slow intensity cycles in the insertion loss due to a growing gap between optical fibers and the adhesive at the joint, resulting from fiber displacement during tensile cycles after strain relief (SR) failure. The power law model (PM) was applied to the collected fatigue data for both reliability tests. The PM revealed that both tests shared a common failure mechanism, involving minor delaminations between the ribbon coating and the SR adhesive. Notably, the PM exponents from STCT (0.80 ± 0.02) and low-load TCT (0.812 ± 0.002) suggest a similar mechanism, while high-load TCT showed a distinct mechanism (2.324 ± 0.001), characterized by adhesive residues dragged by the ribbon after breakage due to high loads.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».