Development and Experimental Evaluation of a Novel Piezoresistive MEMS Strain Sensor
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the experimental evaluation of a new piezoresistive microelectromechanical systems strain sensor. The sensing chip is highly capable of measuring biaxial state of strain/stress. The sensing elements are p-type piezoresistors on (100) single crystal silicon aligned along [110] and its in-plane transverse. The concept of introducing geometric features to enhance the sensor sensitivity is investigated. The results of experimental evaluation and finite-element analysis (FEA) proved the viability of this concept to improve the sensor sensitivity. The microfabrication process utilizes five doping concentrations to explore the effect of doping level on the sensor performance. The sensor is developed considering applications under varying temperature conditions. Therefore, high doping concentration (more than 1 ×1019atoms/cm3) is favorable to reduce the sensor thermal drift. As a result, the sensor sensitivity is significantly reduced. Hence, geometric features are introduced in the sensor silicon carrier to compensate for the signal loss through stress concentration effect, which magnified the strain field in the proximity of the sensing elements. In addition, the use of full-bridge configuration reduced the overall temperature coefficient of resistance (TCR). At doping concentration of ~5 ×1019atoms/cm3, the measured strain sensitivity is 0.035 mV/με for input voltage of 5 volts, which corresponds to an effective gauge factor of ~7 and piezoresistive gauge factor of ~44. The effective gauge factor includes all the signal losses and the effect of bonding adhesive. Design and analysis, prototyping, and experimental evaluation are presented. Finally, guidelines to select the bonding adhesive and packaging scheme are provided.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».