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Enregistrement W2518965295 · doi:10.1088/0960-1317/25/9/095004

Nano-scale measurement of sub-micrometer MEMS in-plane dynamics using synchronized illumination

2015· article· en· W2518965295 sur OpenAlexafffund
Stephan Warnat, Cameron Forbrigger, Marek Kujath, Ted Hubbard

Notice bibliographique

RevueJournal of Micromechanics and Microengineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MEMS and NEMS Technologies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésMicroelectromechanical systemsMicrometerNano-Nanoscopic scaleScale (ratio)NanotechnologyMaterials scienceDynamics (music)OpticsOptoelectronicsPhysicsAcousticsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A method for measuring the sub-micrometer in-plane dynamics of MEMS devices with nano-scale precision using a CCD camera and synchronized pulsating illumination is presented. Typical MEMS actuators have fast responses (generally in the 1–200 kHz range), much faster than typical cameras which record a time averaged motion. Under constant illumination the average displacement is steady state and independent of dynamic amplitude or phase. Methods such as strobe illumination use short light pulses to freeze the motion. This paper develops the use of longer pulses of illumination that do not freeze the image, but make the average displacement depend on dynamic amplitude and phase; thus allowing both properties to be extracted. The expected signal is derived as a function of light pulse width and delay, and short versus longer pulses are compared. Measurements using a conventional microscope with replacement of the lamp with LEDs confirmed the derived equations. The system was used to measure sub-micrometer motion of MEMS actuators with ~5 nm precision. The time constant of a thermal actuator was measured and found to be 48 µ s. A resonant peak of a MEMS device was measured at 123.30 kHz with an amplitude of 238 nm.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,718

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,188 · 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.

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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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