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Enregistrement W4302282570 · doi:10.32920/ryerson.14668449.v1

FPCB magnetic micromirror for laser marking/engraving systems

2022· preprint· en· W4302282570 sur OpenAlexafffund
Karlmarx Golanthan Karuppaih Periyasamy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Measurement and Metrology Techniques
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesCMC Microsystems
Mots-clésEngravingLaser scanningMicroelectromechanical systemsLaserScannerMaterials scienceOpticsSubstrate (aquarium)PolyimideComputer scienceOptoelectronicsNanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The thesis presents the design and development of a novel, rotational micro mirror using Flexible Printed Circuit Boards (FPCB) for the applications in laser marking/engraving system. The use of the new material helps in reducing the overall cost of the laser scanning system when compared to other MEMS based scanners but with higher mirror surface quality. The device mainly caters to applications that require low powered laser (<1watt), small working area (< 20x20mm) and slow scanning speed (2 mm/sec). The scanner consists of two orthogonally positioned quasi static micromirrors which are driven by magnetic lorentz force. Based on the developed laser scanner, a complete laser marking/engraving system was developed which is capable of engraving materials such as leather, TPU smartphone cases, etc. Further, the thesis also addresses a new problem (drifting) associated with the polyimide material used as the substrate for FPCB actuators and a modified vector scanning methodology is proposed to overcome it.</p>

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,652
Score d'incertitude au seuil1,000

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,229 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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