Pressure modulated changes in resonance frequency of microchannel string resonators
Notice bibliographique
Résumé
Resonating strings have shown promise in a variety of applications including micron-scale mass and temperature sensors. We present microchannel string resonators (MSRs) which have resonance frequency modulated by the internal gauge pressure of silicon nitride microchannels sitting atop the strings. We present an analytical model to predict the pressure sensitivity (Hz/kPa) of the first resonance frequency as well as experimental results for three identical MSRs. While the highest experimental sensitivity of one of the resonators is 5.19 Hz/kPa (0.5 Hz/mbar), the analytical model suggests sensitivity could increase by two orders of magnitude if the microchannels are fabricated at nanometer scale with a length of 10 μm, a channel width of 600 nm, and a channel thickness of 50 nm. The average pressure resolution of the sensors is 0.4 kPa. These results are for a calibrated range of pressure from 50 kPa to 100 kPa (500 mbar to 1000 mbar). However, the analytical model shows that resonance frequency is a linear function of pressure over a range of several MPa, suggesting that the microchannel resonators could have a pressure sensing range (dynamic range) suitable for many applications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».