跷跷板式MEMS加速度计锚点与梁优化设计

来源 :微纳电子技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:shiyiyiyiyi
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
作为敏感外界加速度的器件,微电子机械系统(MEMS)加速度计容易受到外界应力的影响。而跷跷板式加速度计采用直梁的结构形式,其温度性能、抗冲击和过载能力都较差,在梁及其连接处会因应力集中,造成加速度计结构发生形变甚至损伤。因此为了提高跷跷板式加速度计的可靠性和温度性能,对锚点和梁进行了优化设计。首先,介绍了跷跷板式MEMS加速度计的工作原理,建立了其动力学方程,利用有限元仿真分别建立了锚点与梁的模型,分析加速度计的梁以及梁的连接处这两个应力集中部位的应力。其次,设计了带应力释放结构的锚点和带应力缓冲结构的梁。仿真结果表明,加速度计的锚点设置应力释放结构后,锚点与梁的连接处由过载产生的最大应力减小了约51%,梁上以及梁和结构连接处的热应力分别减小了约37%和38%。经过优化设计后,梁对敏感方向的抗过载能力提升最明显,梁与结构连接处的最大应力由约1 915 MPa减小到了约1 547 MPa,减小了约19%。实验结果表明,经过锚点与梁的优化设计后,加速度计的梁以及梁的连接处所受应力大大减小,提高了加速度计的性能和可靠性。
其他文献
学界在对中国传统工匠精神、西方若干国家的工匠精神以及中西方不同国家的工匠精神之间具体而微的比较研究中获得了关于工匠精神本质内涵的一般认知:所谓工匠精神乃是为了把事情做得更好、努力追求精益求精的一种意志品质。究其本源,工匠精神乃是运用技艺在器物制作过程中形成的。进一步,西方社会作为近代技术文明的重要策源地,其工匠精神自然也获得了广泛关注。然而,国内学界对于西方工匠精神的研究却较为普遍地呈现出一种“群
社交媒体等技术的快速发展和广泛应用,不仅方便了电子商务企业与消费者之间的沟通,而且企业可以利用消费者之间的信息分享和交互开展营销,近年来基于消费者分享行为的社交营销在实践中广泛应用。但不同于传统的电子商务营销,消费者间分享行为的利用是社交营销实施的关键,这就要求企业能够制定出有效的激发消费者分享行为的策略。而目前这方面的研究还不是很多,本文构建定量分析模型,研究基于消费者分享行为的企业社交营销奖励
“居者有其屋”是当前许多人民幸福的基础之一,而现实中,“居者忧其屋”已经是购房者在买受房屋过程中的普遍现象。当购房者与出售人已经达成不动产物权变动的协议,特别是不动产预售情形下,在完成本登记前,购房者实现物权变动的目的有可能因为出售人的不当行为而落空。为保障此期间的顺利过渡,降低购房者风险,我国相关部门及法律先后采用多种手段,包括信托登记、合同备案、网签、异议登记等。鉴于我国不动产物权变动采用登记
随着电子商务快速发展,物流需求增长迅速。为了保证电子商务快速而准确的发展,需要完善的物流系统。这就要求对物流系统进行优化,依据合适的规则,对仓储、包装、配送等因素进行优化组合,保证物流系统进步。物流配送是物流活动的重要环节,新型的符合时代发展的物流配送模式,对物流配送环节中的各企业和社会都具有积极的意义。绿水青山就是金山银山,因此发展低碳排放的新能源纯电动汽车刻不容缓。在这样的背景下,对面向电子商
目的:分析退变性腰椎滑脱(Degenerative lumbar spondylolisthesis,DLS)患者的脊柱-骨盆矢状位参数特征及其与滑脱程度的相关性,评价French分型的可信度与可重复性,探讨其不一致的主要原因。方法:对2017年01月至2019年12月在我院手术治疗的110例DLS患者(DLS组)和124例无滑脱的腰椎退变性疾病患者(对照组)的一般及影像学资料进行回顾性分析,对两
商标具有功能性一般指特定商品或服务的设计或特征,是为了实现商品或服务的用途或使用目的所需要的,或者这些设计或特征的应用会影响商品或服务本身的成本或质量,如该设计或特征具有以上情形,则该设计或特征不能获得商标注册和注册商标专用权保护,这被称之为商标功能性原则。商标功能性原则是商标法中最重要但也是最混乱和最不确定的领域之一,也可能是所有商标理论中最令人费解的。商标功能性原则发轫于美国商标实践和理论研究
随着电子商务的迅速发展和消费结构的升级,越来越多的消费者倾向于网上购物,从而带动了网络购物的物流发展。作为物流配送过程中的重要环节,城市末端配送时效性直接影响着消费者的满意程度。然而,随着配送需求的不断增加,城市末端配送服务面临着效率低、车辆利用率低的问题,从而影响到企业的配送质量和消费者的服务体验。针对以上问题,本文分析了两种配送方式下(第三方配送方式和自营配送方式)的订单配送的特点,结合企业运
资产定价研究在强化市场认知中具有重要作用,从投资者角度,合适的定价预测模型有利于构建有效的投资组合;针对管理者,企业市值管理及再融资需要有效的定价模型支撑;而对监管层来说,及时有效的风险测度是构建金融安全的核心。本文以大数据时代为背景,将机器学习与资产定价相结合,在风险解释、收益预测以及经济机制等方面进行了探索研究。首先针对中国A股市场存在的收益与风险不对称问题,使用机器学习重新对系统性风险进行了