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Enregistrement W1985838071 · doi:10.4271/2012-01-2126

Generic Architecture for a Self-Powered Smart Sensor Interface in Avionic Application

2012· article· en· W1985838071 sur OpenAlexafffund
Saeid Hashemi

Notice bibliographique

RevueSAE International Journal of Aerospace · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnalog and Mixed-Signal Circuit Design
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAvionicsArchitectureInterface (matter)Computer scienceComputer architectureEngineeringEmbedded systemSystems engineeringHuman–computer interactionAerospace engineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">In this paper, we present a universal architecture for a reliable self-powered Smart Sensor Interface (SSI) in avionic applications. The SSI module consists of data acquisition and signal excitation paths. The power recovery unit harvests energy from data field bus to power up the SSI module entirely. Using integrated CMOS technologies, the interface is flexible and configurable to be integrated with and fully controlled by Transducer Interface Module (TIM) introduced in IEEE1451 standard. Employing data converters within the signal paths makes the SSI well suited for full digital control over specifications of the excitation signal and data processing algorithms. The interface can be used along with various types of position sensors including legacy R/LVDT, MEMS-based and optical ones. The analog parts of the SSI are implemented using IBM 0.13 μm CMOS process while its digital modules are realized in FPGAs. The Power Conversion Chain (PCC) of the SSI is also presented and its complex components are modeled in Verilog-A using a top-down modeling approach. The models make it possible to study over power transfer and distribution throughout the SSI. Simulation results prove that the proposed power recovery scheme could procure and deliver significant amount of power to SSI which makes the structure self-powered.</div></div>

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,545

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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