Design for Manufacturability a Holistic Approach for the Development of MEMS Inertial Sensors
Notice bibliographique
Résumé
Micro-electromechanical system (MEMS) inertial sensors aiming for a high accuracy must anticipate and accommodate for manufacturing variations during the design stage, thereby minimizing reliance on post-fabrication active or passive mitigation measures. In this article, we present a prefabrication design approach that utilizes historical manufacturing data to fit models for fabrication process simulation to predict fabricated device geometry, incorporating account for potential variations in fabrication. Leveraging analytical and finite element modeling, we recreate the manufactured device and its operating conditions to predict its performance. We systematically gathered and analyzed data from hundreds of historical SEM images depicting various trench widths ranging from 1 to$50~\mu $m and depths from 10 to$70~\mu $m, and fit models to predict key fabrication variations, such as undercut and taper angle. Subsequently, the predicted manufactured device was imported into finite element analysis (FEA), enabling us to anticipate the resonance frequency range of our model while accounting for manufacturing inaccuracies and various damping. Our approach predicted a resonance frequency of 469 Hz and a Q-factor of air 42.6 for the manufacture variation included model (MVIM), aligning closely with experimental findings at 460 Hz and a Q-factor of air 41.8. In contrast, the simulated resonance frequency without considering any fabrication variations was 538 Hz for the designed model (DM). This innovative design for manufacturing shows the significance of incorporating fabrication variations and operating conditions into the simulation stage, aiding the further development of MEMS sensors.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».