Dynamics of Mechanically Over-Constrained Inertial Sensors
Notice bibliographique
Résumé
Microsystems Technology based inertial sensors offer important advantages in low-invasive measurement of spatial motion with sub-micron accuracy. Their successful implementation hinges upon achieving very low distortion and noise at the low end of the frequency spectrum. Of particular importance is the Vibration Rectification Error (VRE) — an apparent shift in the signal bias that occurs when inertial sensors are subjected to vibration. A common approach to the reduction of VRE is assuring a highly symmetrical mechanical structure of sensors. Furthermore, a low cross-axis sensitivity is desirable. In accelerometers these properties are achieved by employing multiple flexures supporting the seismic mass. However, this may lead to mechanical over-constraining and multiple local equilibria rather than a single global one. Multiple equilibria combined with the nonlinearity of flexures create conditions for chaotic behavior, which can greatly degrade the sensors’ performance. We investigate representative architectures of high performance servo accelerometers, study the impact of over-constraining, and develop comprehensive dynamic models accounting for the presence of this condition. Given the complexity of spatial motion of the proof mass and resulting deformations in the flexures, we employ computer aided generation of constitutive, symbolic and scaleable models of the investigated sensors. We illustrate analytical investigations with numerical simulations and experimental results.
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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) | 0,000 | 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 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 ».