| Título: | Capacitive MEMS accelerometer wide range modeling using artificial neural network |
| Autores: |
Baharodimehr,A. Abolfazl Suratgar,A. Sadeghi,H. |
| Fecha: | 2009-08-01 |
| Publicador: | SCIELO |
| Fuente: |
 |
| Tipo: | journal article |
| Tema: |
Accelerometer MEMS cubic stiffness neural network |
| Descripción: | 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. |
| Idioma: | Inglés |
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