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Enregistrement W4404310672 · doi:10.1115/detc2024-146414

Experimental Investigation of Bouncing Dynamics of a MEM Switch Under Electrostatic Actuation

2024· article· en· W4404310672 sur OpenAlexaff
Tianfu Wang, Mohamed Bognash, Jingsen Ma, Samuel F. Asokanthan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MEMS and NEMS Technologies
Établissements canadiensWestern UniversityArcelorMittal (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDynamics (music)ElectrostaticsComputer scienceMechanicsMaterials sciencePhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Advantages of MEMS technology such as low-cost, low power consumption, high functionality, and small size and light weight of the devices. The aim of the present research is to understand the bouncing dynamic behavior of MEM switches in order to improve the switch performance and reliability. It is well known that the bouncing can dramatically degrade the switch performance and life; hence, in the present study, bouncing dynamics of a cantilever-based MEM switch has been studied in detail. To this end, a model of MEM switch that incorporates electrostatic force, squeeze film air damping force as well as asperity-based contact force has been proposed for an electrostatically actuated switch. Euler-Bernoulli beam theory and an approximate approach based on Galerkin’s method have been employed for predicting transient dynamic responses. In the present study, performance parameters such as initial contact time, permanent contact time, major bounce height, and the number of bounces have been quantified in the presence of interactive system nonlinearities. Prototype design and fabrication through UW-MEMS process and an experimental investigation via a micro-scanning laser Doppler vibrometer system are also performed to verify the analytical predictions. The present investigation on the bouncing dynamic behavior of a class of MEM switches is envisaged to yield greater insight into the design, reliability and performance predictions for this class of switches.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
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Résumé présentoui

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