MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3084334534 · doi:10.1115/1.4048365

A Study of Noise Impact on the Stability of Electrostatic MEMS

2020· article· en· W3084334534 sur OpenAlexaff
Yan Qiao, Wei Xu, Hongxia Zhang, Qin Guo, Eihab Abdel‐Rahman

Notice bibliographique

RevueJournal of Computational and Nonlinear Dynamics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNoise (video)ResonatorStochastic resonancePhysicsBifurcationMechanicsVibrationControl theory (sociology)Intensity (physics)Stability (learning theory)AmplitudeOscillator phase noiseVoltageAcousticsOpticsComputer scienceNonlinear systemQuantum mechanicsOptoelectronicsNoise figure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Noise-induced motions are a significant source of uncertainty in the response of micro-electromechanical systems (MEMS). This is particularly the case for electrostatic MEMS where electrical and mechanical sources contribute to noise and can result in sudden and drastic loss of stability. This paper investigates the effects of noise processes on the stability of electrostatic MEMS via a lumped-mass model that accounts for uncertainty in mass, mechanical restoring force, bias voltage, and AC voltage amplitude. We evaluated the stationary probability density function (PDF) of the resonator response and its basins of attraction in the presence noise and compared them to that those obtained under deterministic excitations only. We found that the presence of noise was most significant in the vicinity of resonance. Even low noise intensity levels caused stochastic jumps between co-existing orbits away from bifurcation points. Moderate noise intensity levels were found to destroy the basins of attraction of the larger orbits. Higher noise intensity levels were found to destroy the basins of attraction of smaller orbits, dominate the dynamic response, and occasionally lead to pull-in. The probabilities of pull-in of the resonator under different noise intensity level are calculated, which are sensitive to the initial conditions.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil0,151

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Computational and Nonlinear DynamicsMême sujetMechanical and Optical ResonatorsTravaux en français237 207