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Enregistrement W2069186520 · doi:10.1115/imece2008-66292

Experimental Analysis of Vibration of Micromachined Resonators

2008· article· en· W2069186520 sur OpenAlexaff
Pezhman A. Hassanpour, Ebrahim Esmailzadeh, William L. Cleghorn, James K. Mills

Notice bibliographique

RevueVolume 13: Nano-Manufacturing Technology; and Micro and Nano Systems, Parts A and B · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MEMS and NEMS Technologies
Établissements canadiensOntario Tech UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResonatorBeam (structure)VibrationInertiaMicroelectromechanical systemsResonance (particle physics)Residual stressSurface micromachiningComb driveMaterials scienceAcousticsRange (aeronautics)Stress (linguistics)ExcitationMechanicsPhysicsEngineeringOpticsOptoelectronicsClassical mechanicsElectrical engineeringAtomic physicsFabrication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among many different mechanisms that are used for excitation and detection of vibration of micro-beam resonators, electrostatic comb-drives have the benefit of simplicity and large range of linear operation. The disadvantage of using comb-drives is the effect of added mass to the beam; however, the analytical model of the beam-mass system predicts that this shortcoming can be overcome by proper adjustment of the mass, rotary inertia, and location of the comb-drive. In addition, the analytical model can predict the effect of the axial force of the beam on the resonance frequencies. In this paper, the results of the experiments on two resonators are presented. These results are used to verify the validity of the analytical model and finding its parameters. Very close agreement between the theory and experiment is observed. The residual stress of the MEMS structural layer is measured using the calibrated analytical model parameters.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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