Ceramics for Microelectromechanical Systems Applications: A Review
Notice bibliographique
Résumé
A comprehensive review of the application of different ceramics for MEMS devices is presented. Main ceramics materials used for MEMS systems and devices including alumina, zirconia, aluminum Nitride, Silicon Nitride, and LTCC are introduced. Conventional and new methods of fabricating each material are explained based on the literature, along with the advantages of the new approaches, mainly additive manufacturing, i.e., 3D-printing technologies. Various manufacturing processes with relevant sub-techniques are detailed and the ones that are more suitable to have an application for MEMS devices are highlighted with their properties. In the main body of this paper, each material with its application for MEMS is categorized and explained. The majority of works are within three main classifications, including the following: (i) using ceramics as a substrate for MEMS devices to be mounted or fabricated on top of it; (ii) ceramics are a part of the materials used for an MEMS device or a monolithic fabrication of MEMS and ceramics; and finally, (iii) using ceramics as packaging solution for MEMS devices. We elaborate on how ceramics may be superior substitutes over other materials when delicate MEMS-based systems need to be assembled or packaged by a simpler fabrication process as well as their advantages when they need to operate in harsh environments.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».