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Enregistrement W2223224663 · doi:10.4271/2007-01-0400

Study on the Development of the Flexural Plate Wave (FPW) Accelerometer for the Continuous Damping Control System of an Automobile

2007· article· en· W2223224663 sur OpenAlexaff
Jin-Seung Lee, Seung-Seob Lee, Jung-Taek Lim, Seung‐Cheol Lee, Seong-Soo Kim

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Resonator Technologies
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccelerometerFlexural strengthDevelopment (topology)AccelerationControl (management)Computer scienceAcousticsEngineeringAutomotive engineeringMechanical engineeringStructural engineeringPhysicsArtificial intelligenceClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="htmlview paragraph">Recently, as a automobile becomes more electronic and intelligent, MEMS(Micro Electro Mechanical System) sensors lead the technology and market of automotive sensor by overcome limitation of size, accuracy and reliability of mechanical sensors. Accelerometer, gyro, and pressure sensor are mainly studied MEMS sensor in the automobile field. Specially, intensification of safety regulation has increased the requirement and interest of the accelerometer. There are piezoelectric, piezoresistive, capacitive type in the sensing method of the accelerometer. Among these, piezoelectric method has high sensitivity feature with a simple manufacturing process.</div> <div class="htmlview paragraph">In this paper, we fabricated Flexural Plate Wave(FPW) accelerometer which sense frequency change of the vibrating piezoplate and found a optimum condition of the piezoplate shape and manufacturing condition to improve performances by using the design of experiment. Therefore, we altered the shape of the piezoplate to rectangular, bridge and bridge with mass structure and changed thickness of a piezoplate. We produced sensor assay with each of the conditions and measured sensitivity, non-linearity, noise, bias drift, cross-axis sensitivity and durability characteristics and then we conducted vehicle test with CDC system.</div>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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