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Enregistrement W2994790184 · doi:10.3390/s19245434

Dual-Level Capacitive Micromachined Uncooled Thermal Detector

2019· article· en· W2994790184 sur OpenAlexafffund
Hani H. Tawfik, Karim Allidina, Frédéric Nabki, Mourad N. El-Gamal

Notice bibliographique

RevueSensors · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureMcGill University
Organismes subventionnairesCMC Microsystems
Mots-clésCapacitanceCapacitive sensingBimorphDetectorSensitivity (control systems)Parasitic capacitanceElectrical engineeringSurface micromachiningElectronic circuitElectrodeMaterials scienceOptoelectronicsElectronic engineeringEngineeringFabricationVoltagePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a novel dual-level capacitive microcantilever-based thermal detector that is implemented in the commercial surface micromachined PolyMUMPs technology. The proposed design is implemented side-by-side with four different single-level designs to enable a design-to-design performance comparison. The dual-level design exhibits a rate of capacitance change per degree Celsius that is over three times higher than that of the single-level designs and has a base capacitance that is more than twice as large. These improvements are achieved because the dual-level architecture allows a 100% electrode-to-detector area, while single-level designs are shown to suffer from an inherent trade-off between sensitivity and base capacitance. In single-level designs, either the number of the bimorph beams or the capacitance electrode can be increased for a given sensor area. The former is needed for a longer effective length of the bimorph for higher thermomechanical sensitivity (i.e., larger tilting angels per degree Celsius), while the latter is desired to relax the read-out integrated-circuits requirements. This thermomechanical response-to-initial capacitance trade-off is mitigated by the dual-level design, which dedicates one structural layer to serve as the upper electrode of the detector, while the other layer contains as many bimorph beams as desired, independently of the former's area.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0040,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,210 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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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