Efficient Driving of Piezoelectric Transducers Using a Biaxial Driving Technique
Notice bibliographique
Résumé
Efficient driving of piezoelectric materials is desirable when operating transducers for biomedical applications such as high intensity focused ultrasound (HIFU) or ultrasound imaging. More efficient operation reduces the electric power required to produce the desired bioeffect or contrast. Our preliminary work [Cole et al. Journal of Physics: Condensed Matter. 2014;26(13):135901.] suggested that driving transducers by applying orthogonal electric fields can significantly reduce the coercivity that opposes ferroelectric switching. We present here the experimental validation of this biaxial driving technique using piezoelectric ceramics typically used in HIFU. A set of narrow-band transducers was fabricated with two sets of electrodes placed in an orthogonal configuration (following the propagation and the lateral mode). The geometry of the ceramic was chosen to have a resonance frequency similar for the propagation and the lateral mode. The average (± s.d.) resonance frequency of the samples was 465.1 (± 1.5) kHz. Experiments were conducted in which each pair of electrodes was driven independently and measurements of effective acoustic power were obtained using the radiation force method. The efficiency (acoustic/electric power) of the biaxial driving method was compared to the results obtained when driving the ceramic using electrodes placed only in the pole direction. Our results indicate that the biaxial method increases efficiency from 50% to 125% relative to the using a single electric field.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».