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Enregistrement W1964627615 · doi:10.1117/12.547544

Experimental investigation on the dynamics of MEMS structures

2004· article· en· W1964627615 sur OpenAlexaff
Gino Rinaldi, Muthukumaran Packirisamy, Ion Stiharu

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MEMS and NEMS Technologies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroelectromechanical systemsMicrosystemTroubleshootingCharacterization (materials science)Dynamic testingMechanical systemElectronic engineeringComputer scienceVibrationElectrical contactsAccelerometerMechanical engineeringMaterials scienceEngineeringElectrical engineeringAcousticsNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,447
Score d'incertitude au seuil0,745

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations10
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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