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Enregistrement W2908194971 · doi:10.1063/1.5068681

Love waves dispersion by phononic pillars for nano-particle mass sensing

2019· article· en· W2908194971 sur OpenAlexaff
Jérémy Bonhomme, Mourad Oudich, B. Djafari-Rouhani, F. Sarry, Y. Pennec, Bernard Bonello, D. Beyssen, Paul G. Charette

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAcoustic Wave Phenomena Research
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueCentre National d’Etudes SpatialesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMaterials scienceSurface waveDispersion relationEffective mass (spring–mass system)Love waveLamb wavesSurface acoustic waveCondensed matter physicsMechanical waveOpticsPhysicsWave propagationClassical mechanicsLongitudinal wave

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a design of a pillared phononic crystal based structure for Love wave manipulation to achieve high mass sensitivity. The structure is made of phononic micro-pillars constructed by stacking tungsten and SiO2 layers, distributed on a substrate designed for Love wave propagation. The multilayered pillar allows the creation of bandgaps, which leads to the existence of resonant modes where the elastic energy is confined within the SiO2 free surface layer of the pillar. We study particularly a resonant mode where this layer exhibits torsional mechanical motion which can only be excited by shear horizontal surface waves. We show that Love wave interaction with the torsional mode gives rise to a sharp attenuation in the surface wave transmission spectrum with a high quality factor. We also study the variation of the mass sensitivity of the system by evaluating the resonant mode's frequency shift induced by a mass perturbation using two theoretical approaches: a perturbation theory based approximation and a numerical method. The system presents very promising mass sensitivity which provides an interesting approach to increase the detection performance of Love wave based bio-sensors.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations32
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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