Tuning the dynamic behaviour of cantilever MEMS based sensors and actuators
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper seeks to establish an analytical reference model in order to optimize the frequency response of MEMS cantilever structures using cutouts. Design/methodology/approach Presented in this work is a method to tune the frequency response of MEMS cantilevers by using single cutouts of various sizes. From an interpretation of the analytical results, mass and stiffness domains are defined as a function of the cutout position on the cantilever. In this regard, the elastic properties of the MEMS cantilever can be trimmed through mechanical tuning by a single cutout incorporated into the device geometry. The Rayleigh‐Ritz energy method is used for the modeling. Analytical results are compared with FEM and experimental results. Findings The eigenvalues are dependent on the position and size of the cutout. Hence, the frequency response of the cantilever can be tuned and optimized through this approach. Research limitations/implications MEMS microsystems are sensitive to microfabrication limitations especially at the boundary support of suspended structures such as microcantilevers. Practical implications MEMS cantilevers are resistant to low level vibrations due to their low inertia and the elastic properties of the silicon material. For sensor applications these qualities are highly regarded and explored. This analysis will contribute to the performance optimization of atomic force microscope (AFM) probes and micromechanical resonators. Originality/value A method to tune, with cutouts, the frequency response of microcantilevers is proposed. The data can provide insight into the performance optimization of micromechanical resonators through mass reduction. For industrial applications requiring optimized responses the cutouts can be incorporated into microcantilevers through focused ion beam (FIB) machining or laser drilling, for example.
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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 | 0,000 | 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 découle