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Enregistrement W2163073984 · doi:10.1109/ccece.2003.1226404

An optical MEMS sensor system

2004· article· en· W2163073984 sur OpenAlexafffund
Yu Fan, Mojtaba Kahrizi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MEMS and NEMS Technologies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesCMC Microsystems
Mots-clésMicroelectromechanical systemsOptical fiberMaterials scienceOptoelectronicsFiber optic sensorOpticsOptical time-domain reflectometerOptical powerFabricationInterference (communication)Fiber optic splitterPhysicsLaserElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, the optical application of MEMS (MOEMS, micro-opto-electro-mechanical-system) is widely studied, because of its intrinsic benefits [P. Rai-Choudhury, 2000][Hiroyuki Fujita et al., 2000]. One of most striking development is MOEMS sensors. The feature size and motion of MEMS devices are in the range of sub-micrometer, which make MEMS an effective mechanism to realize optical interference, hence a sensor system can be achieved by monitoring these micro-interferometers. This work reports a whole process of modeling, fabrication, and measurement of an optical MEMS sensor system. The sensor tip is designed as a Fabry-Perot cavity etched on the silicon chip, light is incident from the optical fiber, and simultaneously the reflected optical signal from the cavity is monitored. When certain ambient change forced on the tip, the membrane of the cavity vibrates deviating from resonance; consequently the reflected light is changed by means of central wavelength shift, and power degradation. CMOS modeling tools are used, to design the tip prototype and the fabrication process. Single mode fiber links between the tip and source/detector, the light source is 1550 nm broadband. Both OTDR and OSA are used to precisely decode the magnitude of ambient change. Next, the analogous sensor tips are reproduced and arrayed to realize a sensor network, thus a momentary impact will be positioned as well as quantified through spatial division multiplex [K.T.V Grattan et al., 2000]. Upon the performances, MOEMS sensor is compared with other possible sensing mechanisms, with regard to the physical features, sensing results, fabrication easiness, and application limits.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,006

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations1
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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