A Low-Noise Micromachined Accelerometer with Reconfigurable Electrodes for Resonance Suppression
Notice bibliographique
Résumé
We present a high-performance capacitive accelerometer with a sub-µg noise limit and 1.2 kHz bandwidth for particle acceleration detection applications. The low noise of the accelerometer is achieved through a combination of device design optimization and operation under vacuum to reduce the effects of air damping. Operation under vacuum, however, causes amplification of signals around the resonance region, potentially resulting in incapacitating it through saturation of interface electronics or nonlinearities and even damage. The device has thus been designed with two sets of electrodes for high and low electrostatic coupling efficiency. During normal operation, the open-loop device utilizes its high-sensitivity electrodes to provide the best resolution. When a strong signal near resonance is detected, the electrodes with low sensitivity are used for signal monitoring, while the high-sensitivity electrodes are used to apply feedback signals efficiently. A closed-loop electrostatic feedback control architecture is designed to counteract the large displacements of the proof mass near resonance frequency. Therefore, the ability to reconfigure electrodes lets the device be used in high-sensitivity or high-resiliency modes. Several experiments were conducted with DC and AC excitation at different frequencies to verify the effectiveness of the control strategy. The results showed a ten-fold reduction of displacement at resonance in the closed-loop arrangement compared to the open-loop system with a quality factor of 120.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».