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Enregistrement W1595872260 · doi:10.23919/eumc.2011.6101813

Cryogenic performance of gold-based and niobium-based RF MEMS devices

2011· article· en· W1595872260 sur OpenAlexaff
Sara S. Attar, Sormeh Setoodeh, Reenal Al-Dahleh, Raafat R. Mansour

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MEMS and NEMS Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroelectromechanical systemsMaterials scienceVaricapNiobiumOptoelectronicsVoltageCapacitive sensingCapacitanceRadio frequencyElectrical engineeringElectrodeEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the results of a comprehensive study on the performance of RF MEMS devices at cryogenic temperatures. More than 50 shunt capacitive RF MEMS switches are tested at room temperature (294 K) and liquid nitrogen temperature (77 K). The switches have various supports. The variation of the actuation voltage of each switch at room and cryogenic temperatures is investigated by mechanical simulation. The results show that the type of supports significantly affects the switch actuation voltage. In fact, depending on the shape of the supports the actuation voltage can decrease or increase at cryogenic temperatures. The hypothesis obtained from the analysis of the gold-based RF MEMS devices is confirmed by testing superconducting niobium-based RF MEMS devices, at liquid helium temperature (4 K). The RF performance of a capacitive shunt niobium-based RF MEMS switch and a niobium-based RF MEMS varactor show significant improvement of the insertion loss of the switch and an enormous enhancement of the quality factor of the varactor.

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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,362

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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