| Journal: | Journal of applied research and technology |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000365916 |
| ISSN: | 1665-6423 |
| Authors: | Baharodimehr, A1 Abolfazl Suratgar, A2 Sadeghi, H3 |
| Institutions: | 1Arak University, Department of Electrical Engineering, Arak. Irán 2Tehran Polytechnic University, Department of Electrical Engineering, Teherán. Irán 3Arak University, Department of Physics, Arak. Irán |
| Year: | 2009 |
| Season: | Ago |
| Volumen: | 7 |
| Number: | 2 |
| Pages: | 185-192 |
| Country: | México |
| Language: | Inglés |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Experimental, aplicado |
| Spanish abstract | Este trabajo presenta un modelo no lineal para un acelerómetro microelectromecánico de tipo capacitivo (MEMA). Asimismo, en él se desarrollan parámetros de sistema de el acelerómetro utilizando el efecto del término cúbico del resorte de flexion plegado. Para resolver esta ecuación, usamos el método FEA. La red neuronal (RN) usa el método Levenberg–Marquardt (LM) para entrenar al sistema a fin de que tenga una respuesta más exacta. La RN diseñada puede identificar y predecir el desplazamiento de la masa móvil del acelerómetro. Los resultados de la simulación son muy prometedores |
| English abstract | This paper presents a nonlinear model for a capacitive microelectromechanical accelerometer (MEMA). System parameters of the accelerometer are developed using the effect of cubic term of the folded–flexure spring. To solve this equation, we use the FEA method. The neural network (NN) uses the Levenberg–Marquardt (LM) method for training the system to have a more accurate response. The designed NN can identify and predict the displacement of the movable mass of accelerometer. The simulation results are very promising |
| Disciplines: | Ingeniería |
| Keyword: | Ingeniería eléctrica, Acelerómetros, Rigidez cúbica, Redes neuronales |
| Keyword: | Engineering, Electrical engineering, Accelerometers, Cubic stiffness, Neuronal networks |
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