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Enregistrement W2021559722 · doi:10.1088/0960-1317/16/12/015

Design and characterization of a micromachined Fabry–Perot vibration sensor for high-temperature applications

2006· article· en· W2021559722 sur OpenAlexaff
Patricia Nieva, N.E. McGruer, George G. Adams

Notice bibliographique

RevueJournal of Micromechanics and Microengineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MEMS and NEMS Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesU.S. Air ForceNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésFabry–Pérot interferometerCharacterization (materials science)VibrationMaterials scienceOptoelectronicsAcousticsElectronic engineeringEngineeringPhysicsNanotechnologyWavelength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have designed and characterized a MEMS-based Fabry–Perot device (MFPD) to measure vibration at high temperatures. The MFPD consists of a micromachined cavity formed between a substrate and a top thin film structure in the form of a cantilever beam. When affixed to a vibrating surface, the amplitude and frequency of vibration are determined by illuminating the MFPD top mirror with a monochromatic light source and analyzing the back-reflected light to determine the deflection of the beam with respect to the substrate. Given the device geometry, a mechanical transfer function is calculated to permit the substrate motion to be determined from the relative motion of the beam with respect to the substrate. Because the thin film cantilever beam and the substrate are approximately parallel, this two-mirror cavity arrangement does not require alignment or sophisticated stabilization techniques. The uncooled high-temperature operational capability of the MFPD provides a viable low-cost alternative to sensors that require environmentally controlled packages to operate at high temperature. The small size of the MFPD (85–175 µm) and the choice of materials in which it can be manufactured (silicon nitride and silicon carbide) make it ideal for high-temperature applications. Relative displacements in the sub-nanometer range have been measured and close agreement was found between the measured sensor frequency response and the theoretical predictions based on analytical models.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,522

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations35
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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