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Enregistrement W2057348410 · doi:10.1117/12.591787

Design and fabrication of giant micromirrors using electroplating-based technology

2005· article· en· W2057348410 sur OpenAlexaff
S. Ilias, P. Topart, Carl Larouche, S. Leclair, Hubert Jerominek

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MEMS and NEMS Technologies
Établissements canadiensInstitut National d'Optique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFabricationElectroplatingComputer scienceMaterials scienceOptoelectronicsNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Giant micromirrors with large scanning deflection and good flatness are required for many space and terrestrial applications. A novel approach to manufacturing this category of micromirrors is proposed. The approach combines selective electroplating and flip-chip based technologies. It allows for large air gaps, flat and smooth active micromirror surfaces and permits independent fabrication of the micromirrors and control electronics, avoiding temperature and sacrificial layer incompatibilities between them. In this work, electrostatically actuated piston and torsion micromirrors were designed and simulated. The simulated structures were designed to allow large deflection, i.e. piston displacement larger than 10 μm and torsional deflection up to 35°. To achieve large micromirror deflections, up to seventy micron-thick resists were used as a micromold for nickel and solder electroplating. Smooth micromirror surfaces (roughness lower than 5 nm rms) and large radius of curvature (R as large as 23 cm for a typical 1000×1000 μm 2 micromirror fabricated without address circuits) were achieved. A detailed fabrication process is presented. First piston mirror prototypes were fabricated and a preliminary evaluation of static deflection of a piston mirror is presented.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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