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Enregistrement W3015108016 · doi:10.3390/act9020024

A New Non-Invasive Air-Based Actuator for Characterizing and Testing MEMS Devices

2020· article· en· W3015108016 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueActuators · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroelectromechanical systemsCantileverMicroscale chemistryDragActuatorAirflowCapacitive sensingDeflection (physics)AcousticsMechanical engineeringAerodynamic forceAerodynamicsElectronic engineeringEngineeringMaterials scienceElectrical engineeringStructural engineeringNanotechnologyAerospace engineeringOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research explores a new ATE (Automatic Testing Equipment) method for Micro Electro Mechanical Systems (MEMS) devices. In this method, microscale aerodynamic drag force is generated on a movable part of a MEMS sensor from a micronozzle hole located a specific distance above the chip that will result in a measurable change in output. This approach has the potential to be generalized for the characterization of every MEMS device in mass production lines to test the functionality of devices rapidly and characterize important mechanical properties. The most important testing properties include the simultaneous application of controllable and non-invasive manipulative force, a single handler for multi-sensor, and non-contact characterization, which are relatively difficult to find with other contemporary approaches. Here we propose a custom-made sensing platform consisting of a microcantilever array interconnected to a data acquisition device to read the capacitive effects of each cantilever’s deflection caused by air drag force. This platform allows us to empirically prove the functionality and applicability of the proposed characterization method using airflow force stimuli. The results, stimulatingly, exhibited that air force from a hole of 5 µm radii located 25 µm above a 200 × 200 µm2 surface could be focused on a circular spot with radii of approximately 5 µm with surface sweep accuracy of <8 µm. This micro-size airflow jet can be specifically designed to apply airflow force on the MEMS movable component surface. Furthermore, it was shown that the generated air force range could be controlled from 20 nN to 60 nN, approximately, with a linear dependency on airflow ranging from 5 m/s to 20 m/s, which is from a 5 µm radius microhole air jet placed 400 µm above the chip. In this case-study chip, for a microcantilever with a length of 400 µm, the capacitance curve increased linearly from 28.2 pF to 30.5 pF with airflow variation from 5 m/s to 21 m/s from a hole. The resultant curve is representative of a standard curve for testing of the further similar die. Based on these results, this paper paves the way towards the development of a new non-contact, non-invasive, easy-to-operate, reliable, and relatively cheap air-based method for characterizing and testing MEMS 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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil0,663

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)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,219 · 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