Comparison of three finite element models for analysis of MEMS micromirrors
Notice bibliographique
Résumé
We investigate finite element modeling of MEMS micromirrors actuated electrostatically by means of tools available in ANSYS finite element modeling software, and compare numerical results with analytical solutions for the static analysis of MEMS micromirrors. MEMS micromirrors must be accurately modeled in order to achieve precise optical positioning. Analysis of MEMS micromirrors leads to the study of structural and electrostatic fields. Finite Element (FE) method is an effective technique to model structural and electrostatic fields. The FE analysis of these coupled fields is accomplished by several tools in ANSYS. This paper models torsional and flexural-torsional micromirrors by different methods in ANSYS. These methods include: (a) a sequential coupled electrostatic and structural field tool; (b) a directly coupled electrostatic and structural field tool employing one-dimensional (1D) transducer element; and (c) a directly coupled electrostatic and structural field tool utilizing a 2-D or 3-D reduced order model. The torsional micromirror is of 1000 by 250 microns square, and the flexural-torsional micromirror is of 100 by 100 microns square. The numerical results are compared with analytical solutions. Comparisons show advantages and disadvantages of these tools for MEMS micromirror modeling. These comparisons allow a selection to be made of the most suitable tool for a given modeling task and assess the accuracy of analytical solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».