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Enregistrement W2899816098 · doi:10.1109/jmems.2018.2877736

In-Plane High-Sensitivity Capacitive Accelerometer in a 3-D CMOS-Compatible Surface Micromachining Process

2018· article· en· W2899816098 sur OpenAlexafffund
Ahmad Alfaifi, Ibrahim A. Alhomoudi, Frédéric Nabki, Mourad N. El-Gamal

Notice bibliographique

RevueJournal of Microelectromechanical Systems · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MEMS and NEMS Technologies
Établissements canadiensMcGill UniversityÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesKing Abdulaziz City for Science and TechnologyÉcole de technologie supérieureMcGill University
Mots-clésAccelerometerSurface micromachiningSensitivity (control systems)Microelectromechanical systemsMaterials scienceCapacitive sensingBulk micromachiningProof massOptoelectronicsPhotolithographyElectronic engineeringComputer scienceElectrical engineeringEngineeringFabrication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a novel design for a 3-D, high-sensitivity, single-axis lateral capacitive accelerometer. The accelerometer utilizes the entire area of the sensor for both sensing and the proof mass, which mitigates the tradeoffs often needed in conventional 2-D designs. The accelerometer structure is optimized to target the highest possible performance. Innovative Z-shaped supporting beams are introduced to limit the vertical displacement within the transducer’s submicron gap. The design was fabricated in a novel 3-D complementary metal–oxide–semiconductor-compatible surface micromachining process. This process allows the use of non-conductive materials with attractive mechanical properties to build capacitive microelectromechanical system (MEMS) devices. Polyimide is used as a core structural layer which is combined with other materials such as silicon nitride or silicon carbide to build the final sensors. The photolithography steps are limited to four, and the number of materials used is also limited to four, in order to keep the process feasible. The overall thermal budget is 300 °C, which enables above-IC MEMS integration. While the used materials provide good results, this process is not limited to them, and other materials can be used, if needed. The fabricated accelerometer measures$500 \times 500 \,\,\mu \text{m}^{2}$and achieves 58 fF/g sensitivity in a ±4 g range in an open-loop system, yielding a competitive sensitivity per unit area. [2018-0125]

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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