A Nonlinear Pulse Shaping Method Using Resonant Piezoelectric MEMS Devices
Notice bibliographique
Résumé
In this article, a methodology for increasing the displacement of the membrane in nonlinear transducers is presented. This methodology that relies on pulse shaping is based on the frequency modulation of the excitation signal which in turn results in an amplitude modulation of the displacement of the resonator. The benefits of pulse shaping include the increase of the displacement of the membrane of the resonator, the ability to leverage two mechanisms to dynamically tune the resonant frequency of the device and a relative control of the decay time of the resonator. These properties have been verified using simulations and experimental results. The experimental results are performed using two nonlinear resonators with a frequency of 3.9 and 7.9 kHz. With a constant amplitude of the excitation voltage, experimental results show that the use of pulse shaping allows a velocity increase of the membrane of a piezoelectric microelectromechanical systems (MEMS) resonator of up to 191% for a softening type resonator (STR), and 348% for a hardening type resonator (HTR). The frequency tuning mechanism allowed the operation of the STR and of the HTR over a bandwidth of 280 and 115 Hz, respectively, while providing higher velocity than with the non-optimized excitation signal. The resulting pulse shaping methodology can be applied to other nonlinear resonators as shown using simulation and experimental results. Therefore, this work should lead to an increase of the use of nonlinear resonators for various applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».