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Enregistrement W2073467466 · doi:10.1109/jmems.2007.904349

Modeling of Wet Stiction in Microelectromechanical Systems (MEMS)

2007· article· en· W2073467466 sur OpenAlexaff
Alireza Hariri, Jean W. Zu, Ridha Ben Mrad

Notice bibliographique

RevueJournal of Microelectromechanical Systems · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdhesion, Friction, and Surface Interactions
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStictionAsperity (geotechnical engineering)Microelectromechanical systemsAdhesionCapillary actionWork (physics)Deformation (meteorology)MechanicsMaterials scienceMechanical engineeringNanotechnologyComposite materialPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stiction, which is a term commonly used in microelectromechanical systems (MEMS) to refer to adhesion, is a major failure mode in MEMS. Undesirable stiction, which results from the contact between surfaces, can severely compromise the reliability of MEMS. In this paper, a model is developed for predicting stiction between uncharged micro parts interacting in a humid environment. In this condition, for hydrophilic surfaces, the capillary and asperity deformation forces are dominant. Here, using a newly developed multiple asperity contact model, a model is developed for the capillary force between rough micro surfaces, and the new model is combined with a newly developed elastic/plastic deformation model for rough surfaces to solve for the equilibrium of the forces. This in turn yields the equilibrium distance between micro surfaces using which the apparent work of adhesion can be found. The theoretical results are compared with the available experimental data from literature. The developed model can be easily used for design purposes. If the topographic data and material constants are known, the desirable adhesion parameters can be quickly found from the model.$\hfill$[2006-0274]

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations34
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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