Temperature frequency stability study of extensional mode N-doped silicon MEMS resonator
Notice bibliographique
Résumé
Analytical and numerical modeling techniques are presented to predict n-type-doped silicon resonators’ temperature coefficient frequencies for the extensional mode of vibration by modeling of single-crystal silicon ([100] and [110]) directions. We utilized a previously reported empirical exponential expression for the uniaxial deformation potential that allows us to determine the deformation potential constant. It was observed that by using the empirical model of exponential expression for the uniaxial deformation potential, our result shows that the frequency variation with temperature is closely dependent on the direction and the variation of the different doping levels. We apply our analytical model to the [100] and [110] length extensional modes of a Microelectromechanical Systems (MEMS) resonator. We calculated the resonance frequency with temperature dependence and found that the first-order temperature coefficient frequency shows zero values at doping concentration levels of 0.5 and 1 × 1019 cm−3, which indicates the existence of frequency turnover at room temperature. We also extended our study by finite element analysis of MEMS resonators to investigate the mode shapes and resonant frequency for different aspect ratios in the extensional mode of vibration. It is observed that the mode shapes are more stressed with higher aspect ratios, and the frequency variation (ppm) of the resonance frequency between the [100] and [110] crystal directions of the MEMS resonator increases with increasing aspect ratios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».