Employing Air Holes In An Electrostatic Force Driven MEMS DC Electric Field Sensor
Notice bibliographique
Résumé
Electrostatic force driven types of Micro-ElectroMechanical Systems (MEMS) dc electric field sensors employ an ac biased membrane, in a dc field this vibration will be modulated and detected by using a lock-in amplifier. However, the sensitivity is limited by air damping and Q-factor when membrane vibrates at a high speed. This paper investigates incorporating air holes in the membrane to reduce the effects of air resistance, which will lead to less damping and an increased Q-factor to improve the sensitivity. Three sizes of sensors were studied, and each size of sensor has three varieties with different number of holes. The best performing sensor is the largest sensor with the most air holes. In a $163 \mathrm{kV} / \mathrm{m}$ dc electric field, this $5 \mathrm{~mm} \times 5 \mathrm{~mm}$ sensing membrane operating at the resonance frequency of 72 Hz, and achieved an output voltage of 7.73 V. It has the best defined peak and lowest half energy bandwidth of 7.5 Hz, corresponding to a Q-factor of 10. The linear spring constant was measured to be $5.9 \mathrm{~N} / \mathrm{m}$.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».