Doubling the quality factor of cantilevers in liquid through fluid coupling-based actuation
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic-mode cantilevers are a promising tool for real-time biosensing applications due to their high sensitivity and ability to perform label-free measurements. However, operating dynamic-mode cantilevers in liquid is challenging since viscous damping greatly reduces their quality factor and thus the limit of detection. We reasoned through physical analysis that if the motion of the surrounding fluid is driven by an external force and not by the sensing cantilever itself, then the dissipative fluid force on the cantilever could be reduced and the quality factor of the cantilever could be increased. Here, we demonstrate a new fluid coupling-based actuation method, where one piezoelectric cantilever (directly excited) is used to excite another closely located cantilever (indirectly excited) through vibrations transferred through the surrounding medium. We performed the measurements in several mediums, including air, water, ethanol, and acetone, and observed that the viscosity of the medium influences the effectiveness of fluid coupling-based actuation. We also observed that fluid coupling-based actuation is more effective for the first bending mode of the cantilever, likely since fluid motion decays with distance from the tip of the directly excited cantilever. A significant result is that the indirectly excited cantilever has a quality factor that is double that of the directly excited one for the first bending mode in water. This method could improve the performance of dynamic-mode cantilevers operated in liquid.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,000 |
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.
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 ».