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Enregistrement W2163734601 · doi:10.1109/jmems.2008.921673

Passive Reduced-Order Macromodeling Algorithm for Microelectromechanical Systems

2008· article· en· W2163734601 sur OpenAlexafffund
Rumi Zhang, Wei Wang, Anestis Dounavis, G.A. Jullien

Notice bibliographique

RevueJournal of Microelectromechanical Systems · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueModel Reduction and Neural Networks
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCMC Microsystems
Mots-clésKrylov subspaceMicroelectromechanical systemsFinite element methodReduction (mathematics)DiscretizationModel order reductionSubspace topologyPassivityAlgorithmOrder (exchange)Computer scienceApplied mathematicsMathematicsControl theory (sociology)Mathematical analysisEngineeringPhysicsIterative methodGeometryElectrical engineeringStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we present a passive reduced-order macromodeling algorithm for second-order dynamic systems of linear microelectromechanical systems (MEMS) devices. The proposed reduction algorithm is based on congruent transformations. The system equations of MEMS devices, given by finite-element methods (FEMs), are converted to state-space forms that are compatible with passive Krylov subspace methods. To achieve this, a modified matrix equation is proposed for second-order MEMS dynamics. In addition, the generalized procedure is provided for first-order heat transfer problems and second-order structure dynamic problems to ensure that the discretized FEM system satisfies all the necessary conditions to guarantee the passivity of the reduced-order system. Finally, numerical examples are provided to demonstrate the validity of the proposed passive reduction technique.$\hfill$[2006-0224]

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,230 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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