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Enregistrement W2942293185 · doi:10.1109/jmems.2019.2910228

Achieving High Quality Factor Without Vacuum Packaging by High Density Proof Mass Integration in Vibration Energy Harvesters

2019· article· en· W2942293185 sur OpenAlexafffund
Andre Dompierre, Srikar Vengallatore, Luc G. Fréchette

Notice bibliographique

RevueJournal of Microelectromechanical Systems · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Energy Harvesting Technologies
Établissements canadiensMcGill UniversityInstitut interdisciplinaire d'innovation technologiqueUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMC Microsystems
Mots-clésMicroelectromechanical systemsProof massCantileverFootprintVibrationDragMaterials scienceResonatorPiezoelectricityFluidicsScalingQuality (philosophy)MechanicsPhysicsAcousticsOptoelectronicsElectrical engineeringEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a simple approach to control fluidic damping, and thereby improve the mechanical quality factor at ambient pressure, of AlN-based piezoelectric resonant energy harvesters by using high density proof masses. Using models adapted from the literature, and accounting for the simultaneous transverse and rotational motion of the cantilever beam, scaling laws are extracted for the fluidic quality factor, Qf, as a function of the fluid damping regime, either due to drag or squeeze film forces. Subsequently, we demonstrate the utility of the scaling laws by characterizing silicon-based devices and tungsten tip masses. By accounting for other damping sources and the device operating frequency, we achieve close to an order of magnitude improvement on Qf with this strategy, going from 398 to 4193. Beside potential for footprint reductions and higher power outputs, these results suggest that high density proof mass integration can be an alternative to vacuum packaging for MEMS based vibration energy harvesting.

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)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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