Experimental investigation on the dynamics of MEMS structures
Notice bibliographique
Résumé
Modeling, manipulating and testing of the dynamic performances of micro-electro-mechanical systems (MEMS) devices are very important in building successful microsystems. However, MEMS devices pose several significant difficulties in characterization. The physical dimensions of MEMS devices are such that conventional measurement and characterization techniques cannot be used since the sensor would interfere with the measurement. Hence, non-contact sensing systems offer many advantages for MEMS characterization. One important issue in characterizing and troubleshooting MEMS devices is the differentiation between electrical and mechanical effects. By definition, MEMS devices are comprised of electrical and mechanical components forming integrated electro-mechanical systems. The dynamic response of these devices is often difficult to determine because of the coupled electro-mechanical behavior. It is also known that the dynamic response is influenced by the limitation of fabrication processes and the material conditions. Hence, this paper proposes a simpler method to verify the dynamic behavior of MEMS structures using Laser Doppler Velocimeter (LDV). Non-contact vibration measurements are thus possible with such a testing system that can lead to significant improvements in the accuracy and precision of MEMS testing. The dynamic experiments are conducted on different devices and the test results are compared with prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».