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Enregistrement W2079047681 · doi:10.3390/s140712399

Wireless Displacement Sensing of Micromachined Spiral-Coil Actuator Using Resonant Frequency Tracking

2014· article· en· W2079047681 sur OpenAlexafffund
Mohamed Sukri Mat Ali, Alaa AbuZaiter, Colin Schlosser, Brad Bycraft, Kenichi Takahata

Notice bibliographique

RevueSensors · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueShape Memory Alloy Transformations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi MalaysiaBritish Columbia Knowledge Development FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMC MicrosystemsMinistry of Education, IndiaMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoKementerian Sains, Teknologi dan InovasiCanada Research Chairs
Mots-clésElectromagnetic coilMiniaturizationActuatorMicroactuatorAcousticsDisplacement (psychology)Spiral (railway)Antenna (radio)Electrical engineeringMaterials scienceCapacitorEngineeringPhysicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports a method that enables real-time displacement monitoring and control of micromachined resonant-type actuators using wireless radiofrequency (RF). The method is applied to an out-of-plane, spiral-coil microactuator based on shape-memory-alloy (SMA). The SMA spiral coil forms an inductor-capacitor resonant circuit that is excited using external RF magnetic fields to thermally actuate the coil. The actuation causes a shift in the circuit's resonance as the coil is displaced vertically, which is wirelessly monitored through an external antenna to track the displacements. Controlled actuation and displacement monitoring using the developed method is demonstrated with the microfabricated device. The device exhibits a frequency sensitivity to displacement of 10 kHz/µm or more for a full out-of-plane travel range of 466 µm and an average actuation velocity of up to 155 µm/s. The method described permits the actuator to have a self-sensing function that is passively operated, thereby eliminating the need for separate sensors and batteries on the device, thus realizing precise control while attaining a high level of miniaturization in the device.

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 enseignants0,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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