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Enregistrement W2526871337 · doi:10.11159/icmie16.124

Design and Fabrication of MEMS-based Tire Pressure Sensor

2016· article· en· W2526871337 sur OpenAlexvenueno aff
Chia‐Yen Lee, Chun-Wei Yang, Lung‐Ming Fu

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MEMS and NEMS Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFabricationMicroelectromechanical systemsPressure sensorComputer scienceMaterials scienceAutomotive engineeringOptoelectronicsEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extended Abstract In recent years, emerging Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS) technology and micromachining techniques have been a popular approach to the miniaturization of sensors. More importantly, the functionality and reliability of these micro-sensors has been increased considerably by integrating them with mature logic IC technology or other sensors. To effectively gauge the tire pressure, it is essential to gather data of real-time tire pressure in vehicle tires. Previous studies have reported on the use of MEMS sensors for monitoring pressure parameters [1-2]. The current study developed a fabrication process utilizing Pt-piezoresistor-based pressure sensors for the identification of tire pressure. To form the tire pressure sensor, four piezoresistors were manufactured on a membrane structure released after a back-etching process. Finally, the electrical signals produced by pressure changes were amplified and converted into voltage signals using a Wheatstone bridge and an amplifier circuit (AD620) connected between the MEMS-based tire pressure sensors and an LED display. The piezoresistors (width: 50μm) used in the pressure sensor were deposited over silicon nitride membranes of the same dimensions (4,000 μm × 4,000 μm), which were released by a back-etching process to form a membrane under the piezoresistorss. This was sealed with a back plate to obtain a vacuum cavity to house the pressure sensor. Pressure measurements were carried out using an air compressor to vary the air pressure within the tire. A reference pressure meter (PG-100, Nidec Copal Electronics Corp., Japan) was used to measure the actual pressure value to calibrate the response of the sensor. The characteristics of the tire pressure sensor were investigated as the pressure was varied between 0 and 50 psi. The measurement of pressure was carried out in a chamber connected to a tire and an air compressor to vary the pressure in the tire and the chamber. The experimental results indicated that the resistance of the pressure sensor increased linearly as the chamber pressure increased (R = 0.978). The relationship between signal response and tire pressure illustrated in the study is given by:

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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