Thermo-electrical influence on static and dynamic behaviour of cantilever type silicon waveguide
Notice bibliographique
Résumé
The static and dynamic characteristics of micro-electro-mechanical-systems (MEMS) can be influenced through the application of an electrostatic field or thermal gradient. Both of these mechanisms will affect the performance of the MEMS device significantly. The thermal effects manifest themselves by varying the structural characteristics, Young's modulus of elasticity of the waveguide structure, and the material properties. These types of influences will affect the mechanical integrity through an increase in the flexibility leading to variations in the static deflections and also to the dynamic frequency eigenvalues, and changes to the device geometry can lead to faulty measurements where capacitive sensing is employed. Hence, thermal variations in the operating environment can result in unwanted thermal noise and degradation of signal integrity. Electrostatic fields or forces can be used to correct for thermal influences, for example, or as stand-alon microsystem performance tuners. The corrector characteristics can be achieved by the integration of a suspended electrode over the waveguide, for example where the induced electrostatic stiffness is aligned with the mechanical stiffness of the waveguide and are opposite in direction to the thermally induced "softening". The "stand-alone" characteristics of an applied electrostatic field can be used to selectively deflect the waveguide through an applied bias voltage and hence the static and dynamic performance can be trimmed or tuned by the application of an electrostatic field. This paper presents an experimental and theoretical investigation into coupled thermo-electrical influences on a microcantilever structure. These combined influences are typical of the operating characteristics and environments of microsystems currently in use.
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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 ».