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Enregistrement W1970394724 · doi:10.1080/01495739.2012.720474

Large-Deflection Effect on Thermoelastic Dissipation of Microbeam Resonators

2012· article· en· W1970394724 sur OpenAlexafffundabout
Kazi Tunvir, C. Q. Ru, A. Mioduchowski

Notice bibliographique

RevueJournal of Thermal Stresses · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésThermoelastic dampingDissipationMicrobeamDeflection (physics)Materials scienceAdiabatic processResonatorIsothermal processMechanicsVibrationThermalPhysicsClassical mechanicsOpticsThermodynamicsAcousticsOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In real applications, beam resonators in MEMS/NEMS often vibrate beyond the linear regime. The present paper aims to study the effect of large-deflection on thermoelastic dissipation of doubly-clamped microbeam resonators. Detailed formulas are derived for quality (Q-) factor due to thermoelastic dissipation which depends on the amplitude of vibration deflection. Under adiabatic or isothermal surface thermal conditions, the nonlinear effect of large-deflection on thermoelastic dissipation is demonstrated with a comparison to the results based on linearized small deflection vibration. Our results show that thermoelastic dissipation is reduced monotonically with increasing amplitude of vibration deflection under adiabatic surface condition, while thermoelastic dissipation is increased monotonically with increasing amplitude under isothermal surface condition. Under both adiabatic and isothermal surface conditions, the large-deflection effect on thermoelastic dissipation becomes more significant for higher vibration frequencies than lower ones. For the first time to the best of our knowledge, these results reveal that large deflection has a significant effect on thermoelastic dissipation of microbeam resonators and surface thermal condition plays an important role in the large-deflection effect.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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