Dynamics of large oscillations in electrostatic MEMS
Notice bibliographique
Résumé
We present a comprehensive experimental study of the dynamics of electrostatic MEMS resonators under large excitations. We identified three frequency ranges where large oscillations occur; a non-resonant region driven by fast–slow dynamic interactions and two resonant regions. In these regions, we found a plethora of dynamic phenomena including cascades of period-doubling bifurcations, a bubble structure, homoclinic and cyclic-fold bifurcations, hysteresis, intermittencies, quasiperiodicity, chaotic attractors, odd-periodic windows within those attractors, Shilnikov orbits, and Shilnikov chaos. We encountered these complex nonlinear dynamics phenomena under relatively high dissipation levels, the quality factors of the resonators examined in this study were Q = 6.2 and 2.1. In the case of MEMS with higher quality factors ( Q > 100 ) , it is quite reasonable to expect those phenomena to appear under relatively low excitation levels (compared to the static pull-in voltage). This calls for a new paradigm in the design of electrostatic MEMS that seeks to manage dynamic phenomena rather than attempt to avoid them and, thereby, overly restricting the design space. We believe this is feasible given the repeatable and predictable nature of those phenomena.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».