Document 18224

Komentarze

Transkrypt

Document 18224
SŁAWOMIR WIAK
(redakcja)
Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT
Recenzenci:
Prof. Janusz Turowski
Politechnika Łódzka
Prof. Ewa Napieralska Juszczak
University Lille Nord de France, LSEE, UA, Francja
Autorzy rozdziałów:
Prof. Sławomir Wiak (rozdz. 1, 2, 10)
Dr inż. Krzysztof Smółka (rozdz. 1, 2, 10)
Mgr inż. Anna Firych-Nowacka (rozdz. 2)
Prof. Zbigniew Kołaciński (rozdz. 3, 5, 6, 13)
Mgr inż. Andrzej Kubiak (rozdz. 4)
Prof. Zbigniew Lisik (rozdz. 4)
Dr hab. inż. Jacek Gołębiowski, prof. PŁ (rozdz. 7)
Dr inż. Michał Szermer (rozdz. 8, 9)
Dr inż. Przemysław Sękalski (rozdz. 8, 9)
Prof. Andrzej Napieralski (rozdz. 8, 9)
Dr hab. inż. Zbigniew Gmyrek (rozdz. 11)
Dr hab. inż. Paweł Witczak, prof. PŁ (rozdz. 12)
Podręcznik akademicki przygotowany w ramach projektu "Innowacyjna dydaktyka
bez ograniczeń - zintegrowany rozwój Politechniki Łódzkiej - zarządzanie
Uczelnią, nowoczesna oferta edukacyjna i wzmacniania zdolności do zatrudniania,
także osób niepełnosprawnych", współfinansowanego przez Unię Europejską
w ramach europejskiego Funduszu Społecznego - Programu Operacyjnego
Kapitał Ludzki "Priorytet IV, poddziałanie 4.1.1. Wzmocnienie potencjału dydaktycznego uczelni".
Utwór w całości ani we fragmentach nie może być powielany ani
rozpowszechniany za pomocą urządzeń elektronicznych, mechanicznych,
kopiujących, nagrywających i innych, w tym również nie może być umieszczany
ani rozpowszechniany w postaci cyfrowej zarówno w Internecie, jak i w sieciach
lokalnych bez pisemnej zgody posiadacza praw autorskich.
ISBN 978-83-60434-68-0
© Copyright by EXIT, Politechnika Łódzka
Łódź 2009
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
Sławomir Wiak
Krzysztof Smółka
10. Komputerowe modele inteligentnych
mikrosystemów
10.1. MEMS
10.1.1. Podstawowe informacje
Ciągły rozwój nowych technologii znalazł odzwierciedlenie
w możliwości stworzenia bardzo precyzyjnych mikrokonstrukcji
MEMS. MEMS, czyli Mikro-Elektro-Mechaniczny System, jest to
zintegrowane urządzenie elektryczno(elektroniczno)-mechaniczne,
o wielkości od kilku do kilkuset mikronów (mikrometrów) tzn. rzędu
średnicy ludzkiego włosa lub ziarnka piasku, mogące przetwarzać
różne wielkości mechaniczne (np. ciśnienia, przyspieszenia)
na wielkości elektryczne (np. napięcia, natężenia prądu) i odwrotnie.
Rys. 10.1 a) Mikrosilnik krzemowy wykonany w technologii MEMS
w porównaniu z ludzkim włosem [87], b) czujnik przyśpieszenia
jednoosiowego czujnika przyśpieszenia ADXL76 firmy Analog Devices [124]
315
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
Urządzenia te, to często połączenie komponentów
mechanicznych, elektrycznych, optycznych, hydraulicznych i wielu
innych, które zintegrowane w jednym układzie mogą dokonywać
na jednym poziomie - pomiaru określonych wielkości, podjąć decyzję
o działaniu oraz odpowiednio zareagować. Mimo dużego stopnia
skomplikowania, systemy te są wytwarzane na masową skalę
z materiałów, i za pomocą tych samych technologii, jakie są stosowane do produkcji elektronicznych układów scalonych. Aktualne
technologie wykorzystywane w produkcji MEMS to między innymi:
mikroobróbka powierzchniowa, litografia, powlekanie elektrolityczne
i plastyczne formowanie w technologii LIGA.
10.1.2. Rys historyczny
Historia urządzeń typu MEMS, którą można rozpocząć
od wynalezienia pierwszego tranzystora bipolarnego w 1947 roku
doskonale ilustruje różnorodność urządzeń i zastosowań
pojawiających się w kolejnych latach. Koncepcja struktur
mikroelektromechanicznych zaistniała tak naprawdę już w latach
pięćdziesiątych wraz z koncepcją systemów zintegrowanych i przez
kolejne czterdzieści lat rozwijała się tak, aby w latach dziewięćdziesiątych zaistnieć komercyjnymi już urządzeniami na rynku.
Poniżej przedstawiono opracowaną na podstawie prac [5], [15], [33],
[45], [54], [87] krótką historię, najważniejszych zdaniem autora,
wydarzeń w dziejach mikrostruktur elektro-mechanicznych.
Lata 50-te
Lata pięćdziesiąte, to przede wszystkim powstanie koncepcji struktur
mikromechanicznych i powstanie pierwszych układów scalonych IC
(ang. integrated circuit).
1958 - Rozwój układów scalonych (Jack S. Kilby/Texas
Instrument) oraz pierwszy komercyjny krzemowy czujnik służący
do pomiaru naprężeń.
1959 - Richard Feynman zaprezentował artykuł w California
Instytute of Technology pod tytułem: „There's Plenty of Room
Below”, który można potraktować jako kamień milowy w dziejach
technologii MEMS. Artykuł zapowiada rozwój mikrotechnologii,
w tym struktur mikromechanicznych. Dodatkowo Richard
Feynman wyznacza nagrodę 1000 dolarów dla pierwszej osoby,
316
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
która stworzy mikrosilnik o wymiarach poniżej 1/64 cala
sześciennego.
1960 - William McLellan zbudował mikrosilnik o wymiarach
zaproponowanych przez Richarda Feynmana.
Lata 60-te
Lata sześćdziesiąte to pierwsze urządzenia mikromechaniczne,
jak również ważny z punktu widzenia technologii produkcji mikrourządzeń początek technik powierzchniowych.
1961 - Demonstracja pierwszego mikroczujnika ciśnienia.
1962 - Pierwsza wytrawiona w krzemie membrana (Tufte
i inni/Honeywell).
1967 - Wynalezienie obróbki powierzchniowej. Firma Westinghouse stworzyła tranzystor polowy RGT (ang. Resonant Gate
Transistor), przy produkcji, którego wykorzystano tzw. warstwę
ofiarną (ang. sacrifical layer) w celu uwolnienia elementu
mikromechanicznego od krzemowego podłoża [79].
Lata 70-te
Lata siedemdziesiąte, to pojawienie się pierwszych czujników
krzemowych i stworzenie pierwszych głowic do drukarek atramentowych.
1970 - Demonstracja pierwszego, krzemowego czujnika
przyśpieszenia.
1977 - Pierwszy pojemnościowy czujnik ciśnienia (James
Angell/Stanford).
1977, 1979 - Pierwsze głowice krzemowe do drukarek (HP, Texas
Instrument, IBM).
1979 - Praktyczna realizacja przedstawionego w pracy [90]
piezorezystywnego czujnika przyśpieszenia dla zakresu
przyśpieszeń do 50g.
Lata 80-te
W lata osiemdziesiątych, to zwrócenie uwagi na zastosowanie
krzemu jako materiału mechanicznego, a także pierwsze rozwinięte
mikrourządzenia stworzone dzięki obróbce powierzchniowej.
Pod koniec lat osiemdziesiątych pojawiają się takie urządzenie,
jak mikrosilnik krzemowy, pojemnościowy przetwornik o strukturze
grzebieniowej (ang. comb drive), a także pierwsze mikrozawory.
1982 - R.T. Hove i R.S. Muller prezentują proces produkcji belek
krzemowych, a następnie tworzą sensor składający się z elementów mikroelektronicznych i mikromechanicznych.
317
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
1982 - Kurt Petersen przedstawia pracę „Silicon as a Mechanical
Material” [86] na temat możliwości wykorzystania krzemu jako
materiału do tworzenia struktur mechanicznych.
1982 - Opracowanie technologii LIGA dla tworzenia mikrostruktur.
1988 - Pierwsza konferencja poświęcona technologii MEMS.
1988 - Pierwszy mikrosilnik krzemowy (Fan, Tai, Muller).
1989 - Tang proponuje dekompozycję podczas projektowania
pojemnościowego mikroprzetwornika o strukturze grzebieniowej
[107]. Przez kolejne lata model zaproponowany przez Tanga był
wielokrotnie wykorzystywany do projektowania między innymi
aktuatorów, akcelerometrów i rezonatorów o strukturze
grzebieniowej.
Lata 90-te
Lata dziewięćdziesiąte to gwałtowny rozwój zastosowań
komercyjnych mikrostruktur krzemowych. Na rynku pojawiają się
akcelerometry, żyroskopy, elementy typowo mechaniczne w skali
mikro. Pojawia się wiele zastosowań urządzeń MEMS w przemyśle
samochodowym.
1991 - Firma Analog Device [2] używając technologii powierzchniowej stworzyła pierwszy, krzemowy akcelerometr, a w 1993
został sprzedany przez tę firmę pierwszy akcelerometr MEMS
(ADXL50). Od tego czasu firma ta sprzedała ponad 100 milionów
akcelerometrów i żyroskopów MEMS.
1992 - Rozwój akcelerometrów z wbudowanymi funkcjami
autotestu i zabezpieczeniami przed przeciążeniem (Lucas
Novasensor) oraz pierwszy krzemowy żyroskop w technologii
MEMS zaproponowany przez Draper Lab.
1995 - Rozwój technologii BioMEMS.
2000 - Rozwój technologii MEMS w zastosowaniach optycznych
(np. matryce projektorów).
Obecnie, można już by praktycznie bez końca wymieniać
rodzaje struktur MEMS i dziedziny ich zastosowań. Powyższy
przegląd historii technologii MEMS nie tylko przedstawia
błyskawiczny rozwój tej technologii, ale również wyraźnie pokazuje
różnorodność zastosowań tych struktur i niezaprzeczalny związek
rozwoju technologii MEMS z tradycyjnymi układami scalonymi.
Miejsce, jakie zajmuje współcześnie technologia MEMS może
pokazać krótka analiza rynku światowego przedstawiono w kolejnym
podrozdziale.
318
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
10.1.3. Przegląd rynku
Technologia MEMS jest obecnie identyfikowana jako jedna
z najbardziej obiecujących technologii dwudziestego pierwszego
wieku i wnosząca rewolucyjny potencjał zarówno w sferę
zastosowań przemysłowych, jak i typowo konsumpcyjnych [87].
Mimo pewnych różnic w kwalifikacji niektórych mikrourządzeń jako
urządzenia MEMS, wszystkie badania rynkowe związane z tą technologią wykazują ciągły i wysoki wzrost produkcji [78]. Analiza
i prognoza wartości sprzedaży mikrostruktur MEMS liczona
w milionach dolarów w latach 2002-2007 wykazuje wzrost sprzedaży
globalnej z 3900 milionów dolarów do prognozowanej wartości
za rok 2007 wynoszącej aż 8300 milionów dolarów [68]. A zatem jest
to ponad dwukrotny wzrost sprzedaży mikrostruktur MEMS
na świecie. Średni wzrost tego rynku w ciągu każdego roku kształtuje się według różnych źródeł pomiędzy 16% [123] a 25% [8].
Już w roku 1995 światowy rynek czujników to 6 miliardów
dolarów, z czego aż 25% dotyczyło czujników MEMS [75]. Od tego
czasu stosowalność czujników MEMS zwiększa się z roku na rok.
Rynek mikrosensorów to przede wszystkim czujniki ciśnienia,
temperatury, przyśpieszenia, przepływu i siły. Dominują czujniki
ciśnienia i temperatury, zaś akcelerometry są trzecią co do wielkości
grupą wśród sensorów sprzedawanych na świecie.
Ważną informacją dotyczącą rynku mikrostruktur jest rozkład
geograficzny największych firm przemysłowych zajmujących się
produkcją urządzeń MEMS. Dominującą rolę odgrywają Ameryka
Północna (41%), następnie Europa (38%) i na końcu Azja (21%).
Analizując czołowych wytwórców czujników przyśpieszenia
na świecie, można powiedzieć, że rynek pomiędzy Stanami
Zjednoczonymi, Europą a Azją jest podzielony stosunkowo
równomiernie. Czołowi liderzy w produkcji czujników przyśpieszenia
to [75]:
•
Europa: Sensonor, Bosch, VTI (ponad 15 firm);
•
•
USA: Analog Devices, Motorola, Rockwell (ponad 20 firma);
Azja: Denso, MELCO, Fuji Electric (ponad 10 firm).
Podsumowując ten krótki przegląd rynku związanego ze strukturami MEMS, można bez wątpliwości zauważyć jego olbrzymi
potencjał oraz, że w ciągu kolejnych lat będzie się on jeszcze
bardziej gwałtownie rozwijał.
319
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
10.1.4. Zastosowania
Znaczenia stosowania mikrosystemów (MEMS) w wielu
dziedzinach techniki trudno dziś nie docenić. Rozwój technologii
produkcji tego typu struktur powoduje, iż znajdują one coraz więcej
zastosowań w wielu dziedzinach życia. Mówiąc jednak o zastosowaniach mikrosystemów należy wyraźnie zaznaczyć, że mikrosystem może składać się z wielu, pojedynczych mikrokomponentów
wykorzystujących określoną klasę zjawisk fizycznych. Tak naprawdę, to rozmaitość tych mikrokomponentów i możliwość „składania”
w praktycznie dowolne konfiguracje, decyduje o różnorodnych,
potencjalnych zastosowaniach mikrosystemów. Do najważniejszych
komponentów mikrosystemów można zaliczyć elementy: mechaniczne, elektrostatyczne, hydrauliczne/pneumatyczne, termiczne, elektryczne (elektroniczne) i optyczne. Powyższa lista, oczywiście nie
wyczerpuje możliwych rodzajów komponentów MEMS, wśród można
znaleźć nawet tak niezwykłe elementy, jak mikrostruktury pirotechniczne. Gotowy mikrosystem, w zależności od funkcji, może
reagować na różne czynniki środowiskowe, czyli: temperaturę,
wilgotność, ciśnienie, możliwa jest również realizacja mikrosystemów reagujących na czynniki otoczenia, takie jak: siła nacisku, kąt
przechyłu i naprężenia mechaniczne. W związku z tym, mikrosystem
może być systemem w pełni interaktywnym z otoczeniem.
Wraz z rozwojem mikrosystemów, zaczęto intensywnie
poszukiwać nowych rozwiązań, w tym również elementów
napędowych, które sprawdziłyby się w skali mikro. W tabeli poniżej
przedstawiono, jakie zjawiska, czy też, jakie efekty mogą być
wykorzystane w mikrostrukturach wraz krótką charakterystyką.
Aktuatory magnetyczne, z jednej strony są atrakcyjne,
ponieważ oferują znaczące siły, jednakże typowy aktuator wymaga
względnie dużego prądu do wygenerowania dużej siły. Dodatkowo
elementy ferromagnetyczne używane w tych aktuatorach nie są
możliwe do zastosowania w układach zintegrowanych IC.
Szczególnie atrakcyjne okazały się zatem dla inżynierów
mikrostruktury elektrostatyczne (układy naprzeciwległych elektrod,
często na elastycznym zawieszeniu, gdzie siły sprężyste
przeciwdziałają siłom elektrycznym).
320
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
Tab. 10.1 Wykorzystanie różnych zjawisk w mikrotechnologii
WykorzystaElektrostanie magnetyczny
sów stałych
Ferromagnetyczny
PiezoElektryczny
Termiczny
(bimetalowy)
Funkcja
siły
F~U2
F~I
F~I2
F~U
F~U
Dynamika
niezmienna
spadkowa
spadkowa spadkowa
Efekt
Zjawisko
Model
Charakterystyczne x<300μm x<5000μm
x<5000μm x<500μm
parame- F≈2 mN
F≈10 mN
F≈10 mN F≈0.1 mN
try
x...dystans pracy; F...przykładowe siły
spadkowa
x<500μm
F≈10 mN
Mikromaszyny elektrostatyczne, mimo że moc przez nie
dostarczana jest mała, posiadają istotne zalety związane z brakiem
uzwojeń oraz, że przy ich budowie nie wykorzystuje się materiałów
ferromagnetycznych charakteryzujących się niewygodną, nieliniową
krzywą magnesowania. W maszynach elektromagnetycznych przy
zmniejszaniu wymiarów towarzyszy, od pewnego punktu, znaczny
wzrost strat cieplnych w cewkach uzwojeń, co w konsekwencji
pogarsza stosunek mocy użytecznej do objętości konstrukcji.
W zakresie małych wartości sił i momentów mikronapędy elektrostatyczne stają się konkurencyjne wobec ich elektromagnetycznych
odpowiedników również ze względu na mniejsze wymiary i mniejszą
masę. Struktury elektrostatycznych w skali mikro, wykorzystywane
są nie tylko jako urządzenia napędowe, ale również jako czujniki,
w którym elementem dostarczającym informacji o pomiarze jest
zmienna pojemność.
Technologia MEMS wciąż się rozwija i prognozowane
możliwości zastosowania mikromechanizmów są nieograniczone.
Wymienić można między innymi badania kosmiczne, systemy
militarne, ale również precyzyjne struktury mechaniczne
w medycynie (np. w chirurgii, wyobrazić sobie można między innymi
pseudointeligentne
mikrosondy
umieszczone
w krwiobiegu
321
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
do usuwania płytek miażdżycowych), czy też układy przetwarzania
sygnałów optycznych (np. głowice optyczne). Jednak, już w obecnej
chwili mikrostruktury znalazły już wiele praktycznych zastosowań.
Poniżej zostanie wymienione tylko kilka, typowych, współczesnych
zastosowań mikrosystemów.
Obecnie istnieje bardzo wiele zastosowań militarnych
mikrostruktur i widoczne są znaczące tendencje do ich jeszcze
większego wykorzystania [1]. Mówi się o między innymi
o następujących zastosowaniach: zabezpieczenie broni, zapalniki,
nawigacja pojazdów i żołnierzy, czujniki biomedyczne, technologia
informacyjna i wiele innych. Również w technologii kosmicznej,
mikrostruktury odgrywają coraz ważniejszą rolę. Istnieje na przykład
program w NASA o nazwie „New Millennium”, którego celem jest
wprowadzenie dużej ilości miniaturowych, autonomicznych
pojazdów przeznaczonych do badań przestrzeni kosmicznej i innych
planet [50].
Znanym zastosowaniem mikrostruktur są tak zwane systemy
Lab-on-a-Chip (LoC), zwane także często Micro Total Analysis
Systems (μTAS), które mają szerokie zastosowanie w biologii,
biomedycynie i chemii. Istnieje już wiele, zakończonych sukcesem
zastosowań tych mikroskopijnych laboratoriów w badaniach
nad nowymi lekami, diagnostyce medycznej, analizie protein i DNA,
badaniach odpornościowych opartych na specyficznej reakcji
przeciwciała z antygenem i wiele innych [114]. Wbrew mały
rozmiarom, laboratoria te mogą się składać z wielu takich
elementów, jak: mikrozawory, mikropompy, detektory chemiczne
i biologiczne.
Kolejnym zastosowaniem MEMS jest wykorzystanie w mikrourządzeniach elementów optycznych (tzw. MEOMS lub MOMS, czyli
micro-optical-mechanical-systems), takich jak na przykład mikroskopijne lusterka. Lusterko takie może być umieszczone na
mikrozawiasie, a kąt nachylenia jest uzyskiwany przy pomocy
elektrostatycznych, struktur grzebieniowych [22], [112]. Innym
rozwiązaniem jest umieszczenie lusterka na elastycznym
zawieszeniu i elektrostatycznym sterowaniu nachyleniem, nawet
w trzech osiach, poprzez elektrody połączone bezpośrednio
z samym lusterkiem [95]. Popularnym wykorzystaniem takich
konstrukcji
są
obecnie
matryce
optyczne
projektorów
multimedialnych.
322
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
Ogromnym odbiorcą technologii MEMS jest przemysł
samochodowy. Rynek motoryzacyjny wykazuje przede wszystkim
duży popyt na różnego typu czujniki, które powinny być ekstremalnie
niezawodne, a jednocześnie bardzo tanie. Specyfika zintegrowanych
mikrostruktur MEMS idealnie pasuje do tej formuły. Najszybciej
rozwijającym się segmentem rynku motoryzacyjnego są systemy
kontroli i bezpieczeństwa jazdy, czujniki zabezpieczające przed
wypadkiem, oraz ogólnie wszystkie te, które zapewniają bezpieczeństwo, wygodę i komfort pasażerów. Możliwych zastosowań jest
bardzo dużo, ponieważ jednak takim sztandarowym produktem
MEMS jest mikroczujnik przyśpieszeń, poniżej zostaną wymienione
przede wszystkim te zastosowania, które są związane bezpośrednio
z tematyką pracy. Zastosowania akcelerometrów w motoryzacji
to między innymi:
Wyzwalanie poduszek powietrznych (Sensing for Airbag
Control) - jedno z bardziej znaczących zastosowań w przemyśle
motoryzacyjnym struktur MEMS i jednocześnie pierwszy znaczący
sukces technologii MEMS z lat dziewięćdziesiątych. Jeden lub więcej czujników przyśpieszenia stale monitoruje zachowanie się
pojazdu. Nagłe uderzenie związane z przyśpieszeniami rzędu
kilkudziesięciu g powoduje, że mikrokontroler zintegrowany
z czujnikiem przyśpieszenia wyzwala poduszkę powietrzną. Decyzja
o wyzwoleniu poduszki powietrznej przedniej musi być podjęta
w kilka milisekund, poduszki bocznej jeszcze szybciej, gdyż boczne
drzwi są duża bliżej jadącego pojazdem. Klasyczne czujniki
wyzwalania poduszek były bardzo skomplikowane, zawierały wiele
elementów. Potrzeba wysokiej niezawodności powodowała, że były
to dość drogie elementy. Jeśli te czujniki wymagane były w różnych
lokalizacjach w samochodzie, to dochodził jeszcze znaczny koszt
okablowania, jak również powodowało to zmniejszenie niezawodności.
Aktywne zawieszenie - akcelerometry związane ze wszystkim
kołami, które na bieżąco monitorują stan drogi i sterują
zawieszeniem w celu zwiększenia zarówno komfortu jazdy,
jak i bezpieczeństwa.
Kontrola stabilności pojazdu - rozszerzenie systemu
antypoślizgowego ABS (Anti-lock Braking System), tak zwany
system VSC (Vehicle Stability Control) składający się między innymi
z akcelerometrów i żyroskopów, jest to system wspomagający
odzyskanie kontroli nad pojazdem w przypadku poślizgu.
323
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
Systemy zabezpieczające przed kradzieżą - pomiar zmian
nachylenia i drgań nieruchomego pojazdu przy pomocy czujnika
przyśpieszenia
Oprócz wyżej wymienionych zastosowań w samochodach,
wykorzystuje się także czujniki ciśnienia umieszczone w oponach,
które na bieżąco monitorują za pomocą wskaźników o aktualnym
ciśnieniu w kołach (tzw. TPMS czyli Tire Pressure Monitoring
System), a w niektórych modelach samochodów marki FORD
wykorzystano urządzenia MEMS w układach wtrysku paliwa. Można
stwierdzić, że obecnie nie ma nowo produkowanego samochodu bez
technologii MEMS. Przykładowo model BMW 740i posiada ponad
70 urządzeń MEMS [87].
Do znanych obecnie zastosowań czujników przyśpieszeń
można także zaliczyć: monitorowanie ruchu pacjenta [10],
monitorowanie dziennej aktywności ludzi starszych i pacjentów
podczas rehabilitacji [3], elementy związane z tłumieniem drgań
w kamerach video, monitorowanie ruchu dłoni na przykład
wykorzystane w grach komputerowych lub w wirtualnym treningu
[36], [85].
Wysoko precyzyjne akcelerometry (ekstremalna czułość
z błędem mniejszym niż 1 μg i całkowity poziom szumów rzędu 7ng)
mają zastosowanie w kartografii, w badaniach geofizycznych,
głównie związanych poszukiwaniem złóż ropy naftowej oraz
w sejsmologii w badaniu i wykrywaniu trzęsień ziemi [36]. Duża
precyzja tych urządzeń jest wymagana także w nawigacji
inercyjnej [11].
Czujniki przyśpieszeń MEMS znalazły także zastosowania
w sprzęcie gospodarstwa domowego. Przykładem mogą być pralki,
w których zespół czujników przyśpieszeń informuje układ sterowaniu
o aktualnych drganiach urządzenia. Informacja ta ma wpływ
na prędkość obrotów silnika i pobór wody, a zatem również na sam
czas prania. Takie rozwiązanie pozwala na zaoszczędzenie
znacznych kosztów energii [36].
Trzeba zwrócić uwagę, że dużo nowych zastosowań jest już na
etapie konstruowania. Przewiduje się, że w przyszłości nastąpi
niewątpliwie dalszy, dynamiczny rozwój kolejnych zastosowań
mikrostruktur MEMS. Oczywiście, nowe technologie wiążą się
z potrzebą opracowania nowych metod analizy tych struktur
i zachodzących w nich zjawisk.
324
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
10.1.5. Nowe zastosowania MEMS
Zdobyte doświadczenia we wcześniejszych zastosowaniach
MEMS stworzyły nowe możliwości w dziedzinie biomedycyny
(urządzenia te często nazywa się bioMEMS), w łączności
bezprzewodowej zawierającej elementy optyczne (zwykle nazywane
MOEMS) a także w łączności wykorzystującej częstotliwości radiowe
RF MEMS.
10.1.5.1. BIO-MEMS
W ciągu ostatnich kilku lat pojawiły się wyroby bardzo
innowacyjne z firm zajmujących się produkcją urządzeń bioMEMS.
Największymi osiągnięciami BIO-MEMSów są takie dziedziny jak:
badanie DNA, wykrywanie narkotyków, monitorowanie wody
i środowiska. Technologia ta wykorzystuje systemy mikrostrumieniowe jak również chemicznego przetwarzania i testowania oraz
umożliwia produkcję urządzeń mających zastosowanie jako
„laboratorium w chipie” (lab-on-a-chip), czujniki chemiczne,
sterowniki przepływu, mikrodysze i mikrozawory. Jednocześnie wiele
urządzeń jest w ciągłym rozwoju systemy mikrostrumieniowe
zazwyczaj zawierają mikropompy krzemowe, czujniki przepływu
i czujniki chemiczne. Systemy te umożliwiają szybką i wygodną
obsługę oraz analizę małych ilości płynów. Jest to obszar,
który najbardziej interesuje medycynę zwłaszcza możliwość
wykonywania szybkich analiz w domu przez samego pacjenta
najpopularniejsze to urządzenia do analizy krwi i moczu.
Jednym z przykładów nowoczesnych BIO-MEMSów jest płytka
do mikromiareczkowania, na której pewna liczba dołków może być
wypełniona dokładnie i powtarzalnie za pomocą sił kapilarnych
Rys. 10.2a.
Jest to bardzo proste urządzenie MEMS w postaci kawałka
plastiku z mikroobrabianymi mikrokanalikami o wysokim współczynniku kształtu, urządzenie to jest zaliczane do grupy „lab-on-a-chip”.
Wymiary takiej płytki to zaledwie 20x37x3 mm urządzenie to
zapewnia napełnienie 96 dołków wykorzystując siły kapilarne.
325
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
Rys. 10.2 a) wykonana w procesie mikroobróbki płytka
do mikromiareczkowania z 96 dołkami napełnianymi kapilarnie
[STEAG microParts GmbH, http://microparts.de],
b) urządzenie BIOMEMS, krzemowe mikrozęby łapią czerwone ciałka krwi
[http://www.mems.sandia.gov].
W przyszłości technologia „lab-on-a-chip” będzie zawierała
urządzenia nadające się do wszczepiania do organizmu typu
„pharmacy-on-a-chip” (apteka w kości). Takie układy będą
umożliwiały dokładne dawkowanie leków bezpośrednio z malutkich
zbiorniczków MEMS do organizmu, co zlikwiduje potrzebę używania
zastrzyków. Problem ten dotyczy zwłaszcza ludzi cierpiących
na cukrzycę, którzy kilkakrotnie dziennie zmuszeni są do wstrzykiwania sobie insuliny. Urządzenia takie mogą mieć również
zastosowanie w dawkowaniu hormonów, leków przy chemoterapii
i przeciwbólowych.
Urządzenia pierwszej generacji uruchamiane są przy pomocy
sygnałów ze źródła zewnętrznego, które jest połączone
z mechanizmem przewodami przez skórę. Proponowane urządzenia
drugiej generacji mogą być bezprzewodowe a chipy trzeciej
generacji będą współpracowały z czujnikami MEMS umieszczonymi
w organizmie w ten sposób, że będą reagowały na wewnętrzne
sygnały organizmu.
Jednym z najnowszych urządzeń mikrostrumieniowych MEMS
jest struktura typu „Pac-Man”, które współdziałają z czerwonymi
ciałkami krwi Rys. 10.2b. Wyprodukowane w firmie Sandia National
Laboratories USA urządzenie zawiera mikrozęby krzemowe,
które otwierają się i zamykają jak szczeka łapiąc i wypuszczając
nienaruszone krwinki czerwone w czasie przepompowywania przez
kanalik o długości 20 µm. Zadaniem tych urządzeń jest przekłucie
komórki i wstrzyknięcie do jej wnętrza takich substancji jak: DNA,
proteiny lub leki, po to, aby przeciwdziałać atakom biologicznym
lub chemicznym, zaburzeniom w równowadze genetycznej oraz infekcjom bakteryjnym lub wirusowym.
326
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
10.1.5.2. MOEMS
Ogromny wzrost przesyłanych danych przez Internet
spowodował potrzebę opracowania nowych technologii ich przesyłu.
W rozwiązaniu tego problemu z pomocą przyszły urządzenia z grupy
MEMS, które znacznie usprawniły łączność optyczną.
Rys. 10.3 Przełącznik optyczny MEMS zawierający matrycę mikrolusterek
wielkości łebka od szpilki każde wychylające się różnych kierunkach
[http://www.bell-labs.com, http://www.lucent.com].
Dotychczas stosowana technologia przesyłu sygnałów drogą
optyczną znacznie spowalnia przepływ informacji, ponieważ sygnał
optyczny jest przekształcany w elektroniczny a następnie znowu
w sygnał optyczny. Same sieci optyczne mają znacznie większe
możliwości przepustowe niż to wykorzystują tradycyjne metody
przesyłu danych. Ta dziedzina stała się wyzwaniem dla urządzeń
z grupy MOEMS, która to obejmuje takie elementy jak: falowody,
przełączniki optyczne, cross connects, multipleksery, filtry,
modulatory, detektory, tłumiki i korektory. Ich małe wymiary, niska
cena, mały pobór mocy, trwałość mechaniczna, duża dokładność,
duża szybkość przełączania, tanie procesy wytwarzania seryjnego
czyni te urządzania oparte na MEMS idealnymi rozwiązaniami
problemów przełączania i sterowania sygnałów w sieciach
optycznych. Przykład takiego przełącznika pokazany jest
na Rys 10.3. Gdzie układ 256 mikrolusterek kieruje informację
w postaci fotonów do lub z 256 wejść/wyjść światłowodów.
Obecne procesy technologiczne używane przy produkcji
MEMS są już na tyle rozwinięte, że umożliwiają produkcję masową.
Typowe przełączniki optyczne mogą kosztować nawet 1000$
w porównaniu z przełącznikami MEMS o takich samych
parametrach, które kosztują mniej niż 1$. Firmami przodującymi
w tej dziedzinie są: Agere Systems (wcześniej Lucent Technologies), Corning, JDS Uniphase i Sycamore Networks.
327
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
10.1.5.3. RF MEMS
Urządzenia RF MEMS są najszybciej rozwijającą się dziedziną
na polu komercyjnym. Urządzenia z tej grupy wykorzystywane są
głównie w telefonach komórkowych i innych środkach łączności
bezprzewodowej jak: radary, GPS (Global Positioning Satellite
Systems) i anteny samopozycjonujące. Wykorzystanie technologii
MEMS pozwala na poprawienie parametrów tych urządzeń
zwłaszcza niezawodności i funkcjonalności oraz umożliwia
równocześnie na zmniejszenie wymiarów i kosztów wytwarzania.
Rys. 10.4 a) miniaturowy rezonator akustyczny pokazany na pierwszym
planie jest pięć razy mniejszy od tradycyjnie używanego komponentu
w telefonach komórkowych [http://www.agilent.com],
b) miniaturowy mikrofon umożliwiający budowę mikroradia „radio-on-achip”, [ http://www.bell-labs.com, http://www.lucent.com]
Systemy te posiadają elementy strojeniowe obwodu takie jak:
kondensatory, cewki, rezonatory, filtry, mikrofony i przełączniki.
Te urządzenia o niskich stratach i miniaturowych wymiarach będą
zastępowały tradycyjne urządzenia RF. Jak nie trudno sobie
wyobrazić, jeśli nowoczesne elementy RF MEMS zastąpią
tradycyjne to wówczas telefony komórkowe mogą być wielkości
zegarka na rękę o małym poborze prądu z baterii i oczywiści o wiele
tańsze niż obecnie.
10.2. Przegląd mikrostruktur i mikrosystemów
Akronim MEMS został oficjalnie zaproponowany przez
profesora Rogera Howe z University of California z Berkeley
podczas spotkania pod nazwą Micro Tele-Operated Robotics
Workshop w Sant Lake City w 1989 roku [68]. Trzeba jednak
328
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
zauważyć, że nazwa microelectromechanical system (MEMS)
używana w Stanach Zjednoczonych, w Europie często jest
zastępowana określeniem microsystem technology (MST) [68].
Natomiast w Japonii podkreśla się przede wszystkim mechaniczny
rodowód mikrourządzeń i zazwyczaj używa się do ich określenia
ogólnej nazwy mikromaszyny [28].
MEMS [40] - jest to zatem popularne określenie miniaturowych
urządzeń elektro-mechanicznych, o rząd wielkości większych
od zbudowanych z wykorzystaniem nanotechnologii. Przyrządy
MEMS to elementy mikromechaniczne o wymiarach mikrometrowych, zawierające trójwymiarowe mikrostruktury wykonane często
metodami litografii. MEMSy są zazwyczaj wykonane za pomocą
technologii mikroelektroniki, podobnych do wykorzystywanych
przy wytwarzaniu przyrządów półprzewodnikowych i układów
scalonych. Wyróżnia się dwie grupy technologii: mikroobróbkę
powierzchniową i mikroobróbkę objętościową. Rozmiary przyrządów
zawierają się w przedziale od mikrometra do pojedynczych
milimetrów. W przyrządach MEMS, na skutek dużego stosunku
powierzchni do objętości, zjawiska elektrostatyczne i lepkości
(zwilżania) mogą dominować na efektami bezwładności masy
lub pojemności cieplnej. Przyrządy MEMS wytwarzane są za pomocą zmodyfikowanych technologii obróbki krzemu (opracowanych
na użytek elektroniki), wytłaczania (ang. molding), platerowania
(ang. plating) i innych technologii przydatnych do tworzenia
miniaturowych przyrządów. Krótka definicja MEMS [128] to małe
mechaniczne urządzenia budowane przy użyciu technologii
półprzewodnikowych, które zapewniają małe rozmiary, dobrą
precyzję, niezawodność i niskie koszty przy produkcji seryjnej.
MST (Microsystems Technology) - termin, jakim określane są
urządzenia MEMS w Europie.
Micromachines [102] - terminu tego używają Japończycy
w odniesieniu do systemów MEMS
MOEMS [40] - Micro-Opto-Electromechanical Systems to specjalnej klasy systemy MEMS, które obejmują wyczuwanie
lub manipulowanie optycznymi sygnałami w bardzo małej skali
używając zintegrowanego systemu elektromechanicznego. MOEMS
zawierają różnorodne urządzenia np. przełączniki optyczne, kros
optyczny (optical cross-connect), strojone lasery VCSEL,
mikrobolometry i inne. Urządzenia te są produkowane z wykorzysta-
329
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
niem standardowych procesów mikroobróbki używając krzemu,
dwutlenku krzemu, azotku krzemu i arsenku galu.
Aktuator (siłownik) [87] - jest urządzeniem, które zamienia
sygnał elektryczny na działanie „akcje”. Może on wytwarzać siłę
do napędzania siebie, innych urządzeń mechanicznych lub środowiska wokół po to, aby wykonać jakąś określoną, użyteczną czynność.
Człon wykonawczy [29] - urządzenie wykonawcze, zespół
wykonawczy, część układu regulacji automatycznej realizująca
wielkość fizyczną o wartości określonej przez poprzednie części
układu regulacji. Wpływa on bezpośrednio na obiekt regulacji,
wywołując
odpowiednie
zmiany
strumienia
materiałowoenergetycznego.
Sensor (czujnik) [87] - jest urządzeniem, które pobiera
informację pomiarową z otaczającego środowiska i dostarcza
wyjściowy sygnał elektryczny w odpowiedzi na mierzone parametry.
Przez lata ta informacja lub zjawisko było skategoryzowane
w terminologii jako dziedzina rodzaju energii, ale urządzenia MEMS
ogólnie zahaczały o kilka dziedzin lub nie były przynależne
do żadnej kategorii. Dziedziny energii i związane z nimi parametry:
•
mechaniczna - siła, ciśnienie, prędkość, przyśpieszenie, pozycja,
•
termiczna - temperatura, entropia, ciepło, przepływ cieplny,
•
chemiczna - stężenie, mieszanki, szybkość reakcji,
•
promieniowania - natężenie fali elektromagnetycznej, faza,
długość fali, polaryzacja, odbicie, współczynnik załamania,
transmitancja,
•
magnetyczna - natężenie pola, indukcja, moment magnetyczny,
przenikalność,
•
elektryczna - napięcie, prąd, ładunek, rezystancja, pojemność,
polaryzacja (przykłady czujników MEMS związanych z tą
dziedziną energii i poszczególnymi parametrami, można
odszukać w [51] [62] [115] [88]).
Mówiąc inaczej czujnik [29] to element funkcjonalny, którego
zadaniem jest bezpośrednie przekazywanie oddziaływania obiektu
na dalsze części urządzeń sterujących; zazwyczaj proste urządzenie
przetwarzające wartości wielkości fizycznej w obiekcie, na wartości
innej wielkości fizycznej, dogodniejszej do pomiaru lub dalszego
przetwarzania.
330
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
Czujnik pojemnościowy [29] - czujnik parametryczny,
w którym wielkość mierzona jest przetwarzana na zmianę
pojemności kondensatora. Stosowane są kondensatory płaskie
i kondensatory cylindryczne. Przy pomiarze wielkości nieelektrycznych stosuje się zależności funkcjonalne między przenikalnością
elektryczną dielektryka, powierzchnią okładek kondensatora S
i odległością między okładkami d a wielkością nieelektryczną.
W pewnych przypadkach wykorzystuje się ponadto zależność strat
dielektrycznych
kondensatora
od
mierzonej
wielkości
nieelektrycznej.
Kondensatory
o
zmiennej
przenikalności
elektrycznej wykorzystywane są do pomiaru poziomu cieczy,
grubości taśm dielektrycznych, stopnia zawilgocenia itp.
Kondensatory o zmiennej odległości elektrod stosowane są do
pomiarów wymiarów, sił, ciśnień, przyspieszeń. Kondensatory
o zmiennej powierzchni czynnej elektrod stosowane są do budowy
czułych sejsmografów i przyrządów rejestrujących małe przesunięcia
liniowe.
Transducer (przetwornik) [29] - jest urządzeniem, które
przekształca jeden rodzaj sygnału lub energii na inną formę. Termin
przetwornik może być użyty, dlatego aby obejmować zarówno
sensory jak i aktuatory i jest najbardziej ogólnym i najszerzej
stosowanym określeniem w MEMS.
10.2.1. Elementy magnetyczne
Elementy magnetyczne mikrostruktur MEMS charakteryzują się
przede wszystkim niskim napięciem zasilania w porównaniu
do struktur elektrostatycznych, lecz w przeciwieństwie do struktur
pojemnościowych nie dają się w takim stopniu miniaturyzować
z powodu braku dobrej jakości materiałów magnetycznych [25].
Przykład wykonania magnetycznych silników skokowych
przedstawiony jest w pracy [73] powstałej podczas udziału
w Europejskim projekcie M2EMS (Magnetic MEMS). W celu
zamodelowania silników używano głównie analizy FEM, która
okazała się dobrym odzwierciedleniem procesów zachodzących
w maszynach. Uzyskano działające prototypy po pierwszym
złożeniu. Problemem było natomiast uzyskanie materiałów
magnetycznych z charakterystykami magnetycznymi niedostępnymi
w materiałach w skali makro.
331
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
Rys. 10.5 Dwa prototypy jednofazowych silników skokowych, po lewej
z grubą warstwą magnetyczną, po prawej z magnesem ogólnie dostępnym.
Na mikrostruktury magnetyczne MEMS stosowane są
tradycyjne materiały magnetyczne miękkie i twarde, jak również
nowoczesne materiały tj.: magnetostrykcyjne, termo-odwracalne
oraz z pamięcią kształtu [73].
Rys. 10.6 Mikrosilnik skonstruowany jako
a) złożony [37] i b) jako uzwojenie zintegrowane [91]
Napędy wykorzystujące pole magnetyczne spotkać można
również w aplikacjach z mikrolustrami. Jednym z przykładów jest
lusterko zaprezentowane w pracy [74] wykorzystywane w systemach
holograficznych. Lusterko tak wykonane może wychylać się o kąt
ponad 60° w wyniku działania na nie zewnętrznego pola
magnetycznego działającego na płytkę permalojową oraz na cewkę
miedzianą o 30 zwojach.
Rys. 10.7 Zdjęcie lusterka MEMS a) w stanie spoczynku bez pola
magnetycznego i prądu w cewce, b) lusterko uruchomione polem
zewnętrznym o wartości H=23,8 A/m oraz prądem w uzwojeniu o wartości
ok. 30 mA [74]
332
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
Materiały magnetyczne miękkie są łatwiejsze do użycia jako
cienkie warstwy nakładane metodami elektro-osadzania i natryskiwania natomiast inne materiały wymagają bardzo skomplikowanych
procesów [73].
Tab. 10.2 Metody wykorzystywane do wytwarzania mikro magnesów [25]
Kierunek z góry na dół
Kierunek z dołu do góry
(odsadzanie)
Obróbka „bulk magnets”
Sitodruk, odlewanie taśmy i
łączenie
Deformacja mechaniczna
Elektro osadzanie
Rozpylanie plazmowe
Impulsowe osadzanie laserowe
(PLD)
Natryskiwanie
Elementy
napędowe
MEMS
są
to
przeważnie
cienkowarstwowe płytki, na których znajdują się elementy
magnetyczne z materiału magnetycznie miękkiego, jakim jest
permaloj (FeNi) [63]. Po umieszczeniu elementu (FeNi) w polu
magnetycznym generuje się w nim siła i moment mechaniczny.
Płytka permaloju zawieszona jest na cienkowarstwowych belkach
skrętnych z polikrystalicznego krzemu. Po pojawieniu się pola
magnetycznego prostopadłego do powierzchni płytki w płytce
powstaje wektor magnetyzacji odpowiedzialny za wytwarzanie
momentu zginającego i niewielkiej siły, które w rezultacie odchylają
płytkę permalojową.
Rys. 10.8 Schemat aktuatora magnetycznego z płytką permalojową,
widok z góry i przekrój [63]
Na przedstawionym powyżej rysunku L, W , T - oznaczają
długość, szerokość i grubość płytki magnetycznej. Natomiast
333
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
elementy wspornikowe - belki oznaczona jest następująco:
l - długość, w - szerokość, t - grubość.
Po przyłożeniu zewnętrznej polaryzacji materiał magnetyczny
zachowuje się jak materiał ze stałą magnetyzacją w płaszczyźnie,
której wielkość jest równa namagnesowaniu nasycenia M s
wytarzane są wówczas dwie składowe siły: F1 -działająca na górnej
krawędzi oraz F2 -działająca na dolnej krawędzi. Wartości tych sił
wyznacza się ze wzoru [63]:
F1 = M sWTH 1
F2 = M sWTH 2
(10.1)
gdzie: H1 , H 2 - natężenia pola magnetycznego na górnej
i dolnej krawędzi elektrody (tutaj H 2 > H1 ), wielkości te są liniowo
zależne od odpowiedniej odległości od powierzchni rdzenia
elektromagnetycznego.
Moment bezwładności elektrody z warstwą permaloju
3
o grubości t + T jest proporcjonalny do (t + T ) , co jest znaczenie
większą wartością niż moment bezwładności belki wspornikowej
o grubości t .
Wytworzony moment magnetyczny M mag wynosi [63]:
M mag = F1 L cos θ
(10.2)
F = F2 − F1
a)
b)
c)
Rys. 10.9 Przemieszczenie płytki magnetycznej w polu wytworzonym przez
elektromagnes, a) w stanie spoczynku, b) w stanie załączonym,
c) wielkości charakteryzujące przemieszczenie płytki permalojowej [63]
334
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
Wytworzony moment magnetyczny minimalizuje ogólną
energię układu poprzez ustawienie wektora magnetyzacji w osi
z liniami pola magnetycznego zewnętrznego.
10.2.2. Elementy optyczne
Mikrostruktury krzemowe a także wykonane z innych materiałów są dość chętnie stosowane w optyce jako różnego rodzaju
elementy np. soczewki ([121], [111], [110]), filtry optyczne [55],
lusterka. Te ostatnie obecnie przeżywają burzliwy rozwój, czego
dowodem jest budowa wielu układów wykorzystywanych jako
przełączniki optyczne czy też wyświetlacze.
Mikrolusterka wykonywane są różnymi metodami CMOS
i tradycyjnego wytwarzania obwodów IC najczęściej jednak
wykorzystywana jest metoda Multi-User MEMS Processes (MUMPs)
składająca się z kilku warstw z trzech warstw polisilikonu, dwóch
tzw. „warstw ofiarnych„ wykonanych ze szkła krzemianowofosforowego, które to osadzone są na podłożu z azotku krzemu,
a w celu poprawienia współczynnika odbijania światła pokrywa się
powierzchnię warstwą metalu, którym może być złoto [126], [125]
lub aluminium [109].
Rys. 10.10 Tablica polimerowych
mikrosoczewek wyprodukowana
w procesie MEMS [127]
Rys. 10.11 Matryca mikroluster
wykonanych w procesie CMOS
z warstwą odblaskową
z aluminium [109]
335
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
Rys. 10.12 Mikrolusterko wykonane w procesie MUMPs
ze złotym reflektorem [126]
10.2.3. Elementy mechaniczne
Mikrostruktury MEMS są urządzeniami złożonymi z wielu
różnych elementów między innymi jednym ze składników tych
systemów są układy mechaniczne. Najprostszymi i najczęściej
spotykanymi w praktyce układami mechanicznymi MEMS są
różnego rodzaju zawieszenia, masy bezwładności, elementy
sprężyste, membrany, można też spotkać różnego rodzaju dźwignie
i przekładnie.
Rys. 10.13 Przykład
przekładni zębatej
wykonanej w Sandia
National Laboratories [94]
Rys. 10.14 Membrany krzemowe: po lewej
piezorezystancyjnego czujnika ciśnienia,
po prawej pojemnościowego czujnika
ciśnienia [28]
Rys. 10.15 Przykład połączenia dwóch płytek poprzez zawiasy [80]
336
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
Rys. 10.16 Przykład wykorzystania belek do podtrzymania konstrukcji
przetwornika termicznego [Zdjęcia pod mikroskopem skaningowym
przetwornika termoelektrycznego opracowanego w Katedrze
Mikroelektroniki i Technik Informatycznych w Łodzi]
Rys. 10.17 Sprężysty zatrzask do pozycjonowania włókien [43], [72]
10.2.4. Elementy elektrostatyczne
Inną dosyć znaczną grupą elementów MEMS są układy
pojemnościowe. Można rozróżnić przynajmniej dwa rodzaje
mikrostruktur pojemnościowych MEMS a są to układy, w których
zmienia się pole powierzchni czynnej współpracujących elektrod
oraz układy gdzie zmienia się odległość pomiędzy elektrodami.
Rys. 10.18 Układ elektrostatyczny ze zmianą powierzchni czynnej elektrod
Zależności fizyczne występujące w układzie ze zmianą
powierzchni czynnej elektrod związane będą ze zmianą przesunięcia
lub zmianą kąta między płaszczyznami.
Struktury elektrostatyczne z liniową zmianą powierzchni
czynnej elektrod (struktury o ruchu liniowym) wykorzystywane są
337
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
najczęściej jako rezonatory [42], przetworniki elektromechaniczne
[82] i jako napędy [104], a także napędy mikrolusterek [19], [129].
Natomiast struktury o ruchu kątowym wykorzystywane są do budowy
żyroskopów [47] oraz napędów [9].
Rys. 10.19 Przykłady wykorzystania elektrostatycznych struktur z liniową
zmianą powierzchni czynnej elektrod [27]
Rys. 10.20 Żyroskop wibracyjny [47]
Rys. 10.21 Przykład aktuatora
z zapadką o ruchu kątowym [9]
Rys. 10.22 Przykład wykorzystania struktury grzebieniowej o zmiennej
odległości zębów. Aktuator o ruchu w kierunku x-y z zapadką widoczną
na rysunku po prawej stronie [122]
Przykłady wykorzystania struktur elektrostatycznych o zmiennej szczelinie pomiędzy elektrodami przedstawione są w pracach:
338
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
H. Luo, G. K. Fedder, L. R. Carley, którzy opisują czujnik przyspieszenia [67] oraz inne zastosowanie opisane przez T. Roessiga
dotyczące napędu mikrolusterka [89].
10.2.5. Przełączniki optyczne MEMS i MOEMS
W ciągu ostatniego dziesięciolecia obserwujemy nagły
i gwałtowny wzrost zapotrzebowania na przesył informacji.
Rozwijająca się dynamicznie tradycyjna sieć telekomunikacyjna nie
wystarcza jednak na zaspokojenie potrzeb użytkowników. Przesył
informacji przez „kabel” jest metodą mało efektywną, sieci kablowe
mają zbyt mała pojemność i są zbyt wolne zwłaszcza, jeśli chodzi
o przesyłanie informacji w postaci obrazu bądź plików danych.
Tak duże wymagania, co do szybkości i ilości przesyłanych danych
wymusiły szybki rozwój komunikacji poprzez Internet. Ta dziedzina
wywołała potrzebę nowoczesnych rozwiązań, jeśli chodzi
o przesyłanie danych. Sieci kablowe po woli zaczęły wypierać sieci
światłowodowe, z którymi wiązano duże nadzieje na poprawę
transmisji. Jednak pomimo tych rewelacyjnych właściwości, jakie
posiadają światłowody przez dłuższy czas nie można było osiągać
zawrotnych szybkości transmisji danych, co spowodowane było
brakiem odpowiednich urządzeń przetwarzających sygnał świetlny
oraz nieznajomością systemów przesyłania danych optycznych.
Rys. 10.23 Przykładowy przełącznik optyczny z wykorzystaniem elementów
MEMS [20]
Od momentu opracowania nowej technologii transportu danych
w światłowodzie nastąpił przełom w tego typu sieciach. Nowa
technologia nazywana w skrócie DWDM (ang. Dense Wavelength
339
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
Division Multiplexing) jest technologią falowego zwielokrotniania
przepływności światłowodu przez równoległą, równoczesną
i niezależną transmisję wielu promieni optycznych o różnych
długościach fal prowadzonych w jednym włóknie światłowodowym.
Przyjmuje się, że zwielokrotnienie do 4 fal w jednym oknie
światłowodu oznacza się jako WDM a zwiększenie do większej
gęstości (>4 kanałów) DWDM. Sama idea gęstych sieci DWDM nie
rozwiązała jednak problemu szybkości przesyłania danych.
Cóż z tego, że sieć była dość pojemna i mogła w miarę szybko
w swoim obrębie przesyłać informacje jak nie było możliwości
w takim samym tempie przełączenia poszczególnych jej elementów.
Bardzo częstym problemem jest w tym przypadku tzw. problem
„wąskiego gardła”, który polega na tym, że sygnał ze światłowodu
dochodzi do węzła sieci, gdzie powinien być przełączony
i przekazany dalszemu odcinkowi sieci. Niestety w tym miejscu cały
proces ulega zatrzymaniu z powodu niewystarczającej szybkości
przełączników optycznych pracujących w sieci. Problem przełączników optycznych istnieje do dzisiaj, ponieważ przełączniki w dużej
ilości przypadków są urządzeniami w pełni elektronicznymi,
które mogą przełączać sygnał elektryczny, a nie optyczny. Aby taki
proces przełączania mógł zaistnieć sygnał optyczny musi być
przetworzony na odpowiedni sygnał elektryczny umożliwiający
przełączenie. Od kilkunastu lat trwają prace nad stworzeniem nowej
alternatywy - w pełni optycznego przełącznika do sieci światowodowych. Nowe rozwiązania musiały spełniać wymagania stawiane
sieciom światłowodowym a mianowicie, sieci te muszą być
„przezroczyste” odnośnie szybkości transmisji i odnośnie protokołu.
Osiągnięcie „przezroczystości” jeszcze w obecnej chwili nastręcza
pewne trudności wynikające z powodu braku wysokiej jakości, tanich
elementów optycznych. Opracowanie odpowiednich konstrukcji
i technologii tych elementów ma kluczowe znaczenie dla rozwoju
sieci całkowicie optycznych. Osiągnięcie zamierzonego celu
tzn. całkowicie „przezroczystych” sieci optycznych wydaje się realne
poprzez zastosowanie optycznych przełączników światłowodowych,
w których wymagany czas przełączania wynosi ok. 5ms
w zależności od rodzaju sieci, na przykład w sieciach fotonicznych
z przełączaniem pakietów czas ten jest znacznie mniejszy i wynosi
ok. 1ns. Jednak to nie są wszystkie wymagania, jakie powinna
spełniać nowoczesna sieć optyczna poza czasami przełączania
duże znaczenie mają także niezależność polaryzacyjna, małe
340
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
przesłuchy, małe straty, odpowiedni poziom wzmocnienia,
niezależność od długości fali (w zakresie pracy wzmacniacza
EDFA), praca wielofalowa, przezroczystość względem szybkości
transmisji (do ~10 – 40Gb/s), szybkie przełączanie, prostota obsługi
i zastosowania oraz dobra skalowalność. Aby zapewnić te wszystkie
wymagania musiały powstać nowej klasy przełączniki. Rozwiązań
jest wiele i każde z nich ma zarówno swoje zalety, jak i wady.
Obecnie przełączniki optyczne możne podzielić na następujące
kategorie:
•
Termooptyczne,
•
MEMS,
•
Przełączniki pęcherzykowe (w tym elektro-zwilżanie),
•
Wykonane w technologii optyki zintegrowanej,
•
Elektrooptyczne,
•
Akustooptyczne,
•
Przełączniki półprzewodnikowe (możliwa integracja monolityczna).
Bardzo dobrze zapowiadającą się grupą przełączników
optycznych są właśnie przełączniki należące do grupy MEMS.
Przełączniki MEMS to miniaturowe urządzenia wytwarzane
za pomocą procesów mikroobróbki. Wymiary ich zawierają się
w zakresie od kilku mikrometrów nawet do kilku milimetrów.
Głównym materiałem, z jakiego wytwarza się urządzania MEMS jest
krzem, ale również wykorzystywane są jego tlenki oraz inne
materiały takie jak: metale (przede wszystkim złoto, srebro,
aluminium), szkło oraz tworzywa sztuczne (polimery).
Wymienione wyżej cechy przełączników MEMS wydają się być
wystarczające do spełnienia wymagań nowoczesnych sieci
optycznych. Najważniejszą jednak zaletą tej grupy przełączników
jest fakt, że operują one bezpośrednio na wiązce światła
przepływającego przez włókno światłowodu. Przełączniki optyczne
MEMS zbudowane są zasadniczo z dwóch części, części
mechanicznej służącej do napędu części optycznej, którą jest w tym
przypadku miniaturowe lusterko. Pomimo pewnych trudności
w wykonaniu takich maleńkich precyzyjnie sterowanych urządzeń
mechanicznych w ostatnich latach zaobserwować można gwałtowny
341
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
postęp, który może zapewnić w niedalekiej przyszłości urządzenia
całkowicie optyczne do zastosowań w sieciach typu OXC (Optical
Cross Connects).
Przełącznik optyczny typu MEMS jest urządzaniem hybrydowym będącym połączeniem urządzenia mechanicznego i urządzenia
elektrycznego.
Zasada działania jest w zasadzie bardzo prosta. Wiązka
światła z włókna światłowodowego wejściowego przechodzi przez
soczewkę i jako jednolity strumień światła pada na powierzchnię
lusterka sprzężonego mechanicznie z elektrostatycznym napędem.
Aktuator odchyla lusterko o pożądany kąt w celu skierowania
strumienia do właściwego portu wyjściowego. W tym przypadku
elementem pomocniczym przy przełączaniu jest płaskie lustro
pełniące funkcję reflektora. Promień skierowany przez lusterko
na reflektor zostaje odbity pod odpowiednim kątem i pada na drugie
lusterko także odpowiednio wysterowane tak, aby wprowadzić
wiązkę optyczną do odpowiedniego włókna światłowodowego. Cały
proces przebiega bardzo szybko i pozbawiony jest konieczności
przetwarzania sygnału świetlnego na elektryczny, co zajmuje dość
dużo czasu.
10.2.6. Napędy elektrostatyczne
Na Rys. 10.24 przedstawiono przykłady obiektów elektrostatycznych. Na wyróżnienie zasługują elementy grzebieniowe,
które ze względu na łatwość i dokładność sterowania zostały
zaadoptowane do różnych urządzeń. Wymieniając według kolejności
na rysunku, element pierwszy (a) to prosty mikrosilnik krokowy
([116], [117], [118], [119]). Mikrosilnik z napędem elektrostatycznym
można opisać jako urządzenie o zmiennej pojemności, zasilane
przez pole elektrostatyczne między wirnikiem a elementami stojana.
Istnieje wiele odmian mikrosilników. Są mikrosilniki o polu promieniowym, w którym wirnik znajduje się w środku, a na zewnątrz jest
stojan. Są także mikrosilniki o polu osiowym, w którym wirnik znajduje się nad stojanem, lub w bardziej skomplikowanych strukturach,
pomiędzy dwoma stojanami. Kolejne elementy oznaczone literą (b),
to struktury o wychyleniu kątowym, które znalazły zastosowanie
przede wszystkim w mikrostrukturach optycznych, na przykład
do pozycjonowania zwierciadeł ([21], [83]), natomiast elementy
342
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
radialne (c) mają praktyczne zastosowanie jako żyroskopy ([24],
[35]). Ostatnie na rysunku elementy liniowe (d) wykorzystuje się
w urządzeniach, w których zachodzi potrzeba precyzyjnego
przesunięcia jakiegoś z elementów.
Rys. 10.24 Mikrostruktury elektrostatyczne: a) mikrosilnik o polu osiowym,
b) struktura grzebieniowa-kątowa, c) element żyroskopowy,
d) struktura grzebieniowa-linowa
Element liniowy, w połączeniu z odpowie-dnimi przekładniami,
może także zostać wykorzystany jako precy-zyjny napęd urządzeń.
Bardzo często jest również wykorzystywany jako czujnik
przyśpieszenia, lub jako mikrorezonator ([31], [34], [35]).
Wszystkie te elementy, jak już wcześniej wspomniano, mogą
być jedynie fragmentem bardziej skomplikowanego urządzenia
MEMS. Przykład połączenia elementu elektrostatycznego z elementami hydraulicznymi w postaci mikrozaworów przedstawia rysunek
poniżej. Jest to mikropompa elektrostatyczna, która znakomicie
sprawdza się w skali mikro, jednakże wysokie napięcia dla jej wydajnej pracy (kilkadziesiąt woltów) jest dużą wadą tego urządzenia.
komora
elektroda
warstwa
izolacyjna
elektroda aktuatora w
postaci membrany
Elementy
aktuatora
komora
Elementy
zaworu
zawór
wylotowy
zawór wlotowy
wlot
wylot
Rys. 10.25 Mikropompa elektrostatyczna [46]
343
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
10.2.7. Rozwój zastosowań
Wszechstronność i duża dynamika rozwoju metod produkcji
MEMS które przyczyniają się do korzystnych relacji cenowych
produktu do ich użyteczności sprzyja ogólnemu rozwojowi rynku
MEMS. W efekcie w chwili obecnej MEMS opanowały już znaczną
część ogólnoświatowego rynku. Dzisiaj MEMS można znaleźć już
w wielu dziedzinach przemysłu i techniki. Zestawienie najpopularniejszych aplikacji MEMS przedstawione jest w poniższej tabeli.
Tab. 10.3 Zastosowania mikrostruktur MEMS w różnych dziedzinach
przemysłu [65]
Samochodowy
Czujniki
wewnętrznego systemu
nawigacyjnego
Czujniki
sprężarek
klimatyzatorrów
Czujniki siły
hamowania
i akcelerometry sterowania
zawieszenia
Czujniki
poziomu
paliwa
i ciśnienia par
Czujnik
poduszek
powietrznych
„Inteligentne”
opony
Elektroniczny
Medyczny
Komunikacyjny
Wojskowy
Głowice
napędów
stacji
dyskowych
Czujniki
ciśnienia krwi
Komponenty
sieci
światłowodowych
Sterowanie
pociskami
Głowice
drukarek
atramentowych
Stymulatory
mięśni
i systemy
podawania
leków
Przekaźniki,
przełączniki
i filtry radiowe
Obserwacja
Projekcja TV ekrany
Wszczepiane
czujniki
ciśnienia
Wyświetlacze
w telefonii
komórkowej
Systemy
zbrojeniowe
Protetyka
Oscylatory
sterowane
napięciem
(VCOs)
Czujniki
umieszczane
wewnątrz
Miniaturowe
urządzenia
analityczne
Rozdzielacze
i łączniki
Zbieranie
danych
Stymulatory
Lasery
dostrajane
Sterowanie
samolotów
Czujniki
trzęsienia
ziemi sejsmometry
Lotnicze
czujniki
ciśnienia
Systemy
masowego
gromadzenia
danych
Produkty MEMS ciągle jeszcze zaliczają się do nowej
technologii, chociaż znanych jest już wiele ich zastosowań to nadal
rozwijane są metody produkcji oraz nowe rozwiązania konstrukcyjne
344
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
a także aplikacyjne. Nadal wiele projektów MEMS znajduje się
w laboratoriach czekając na swoje zastosowanie w przemyśle.
Są też nieoczekiwane zmiany ról elementów MEMS np. tak
popularna i powszechnie znana głowica do drukarki atramentowej,
która w pierwotnej wersji była dyszą do separacji nuklearnej.
Tab. 10.4 Rozwój mikrostruktur MEMS od wynalezienia do wersji
komercyjnej [113]
Produkt
Wynalezienie
Rozwój
Czujniki ciśnienia
1954-1960
1960-1975
Redukcja
kosztów/
ekspansja
zastosowań
1975-1990
Akcelerometry
Czujniki gazu
Zawory
Dysze
Fotonika/wyświetlac
ze
Czujniki
biochemiczne
Przełączniki RF
(radio frequency)
Czujniki prędkości
obrotowej
Mikro-przekaźniki
1974-1985
1986-1994
1980-1988
1972-1984
1980-1986
1985-1990
1994-1998
1988-1996
1984-1990
1986-1998
1990-1998
1998-2005
1996-2002
1990-1998
1998-2004
1990
i wcześniej
1998
2005
2002
1998
2004
1980-1994
1994-1999
1999-2004
2004
1994-1998
1998-2001
2001-2005
2005
1982-1990
1990-1996
1996-2002
2002
1977-1982
1993-1998
1998-2006
2006
Pełne
urynkowienie
Głównym źródłem danych o rozwoju rynku mikrostruktur
na świecie jest zestawienie danych publikowanych przez firmę
NEXUS i firmę Enabling MNT [7], [6].
Tab. 10.5 Zestawienie sprzedaży produktów MEMS w latach 2004-2007
i prognoza na lata 2008-2009 [6]
Produkty
Głowice RW
Mikrowyświetlacze
Inkjet
Czujniki ciśnienia
RF MEMS
Układy
mikroprzepływowe
2004
[mld $]
6,25
0,83
1,91
1,08
0,08
2005
[mld $]
7,5
1,08
2,08
1,17
0,21
2006
[mld $]
8,75
1,46
2,12
1,29
0,29
2007
[mld $]
10,21
1,79
2,21
1,42
0,5
2008
[mld $]
11,46
2,125
2,29
1,625
0,75
2009
[mld $]
12,67
2,5
2,46
1,67
1,125
0,375
0,46
0,67
0,75
0,875
0,96
345
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
Żyroskopy
Akcelerometry
Mikrofony
Czujniki przepływu
MEMS fingerprint
sensors
Systemy podawania
leków
Czujniki IR
MEMS optyczne dla
telekomunikacji
Pochyłomierze
Mikroźródła energii
Inne
Ogółem
0,375
0,375
0,063
0,21
0,46
0,46
0,042
0,25
0,46
0,75
0,21
0,25
0,625
0,58
0,29
0,25
0,625
0,625
0,42
0,25
0,75
0,625
0,5
0,33
-
0,042
0,042
0,21
0,21
0,21
-
-
0,042
0,042
0,125
0,17
0,125
0,125
0,125
0,125
0,17
0,21
0,042
0,042
0,8
0,125
0,125
0,125
0,042
0,083
11,84
0,125
0,083
14,129
0,125
0,21
17,594
0,125
0,29
19,542
0,125
0,042
0,375
22,217
0,125
0,17
0,42
25,02
10.3. Modelowanie inteligentnych mikrosystemów
Różnorodność zjawisk wykorzystywanych w błyskawicznie
rozwijającej się technologii MEMS wymogło na współczesnym
inżynierze znajomość odmiennych, często odległych dziedzin
wiedzy. W swojej pracy musi łączyć dobre zrozumienie matematyki
i zjawisk fizycznych ze znajomością właściwości materiałów
i technologii. Natomiast wzrost znaczenia metod komputerowych
wymusił na nim posiadanie umiejętności posługiwania się
narzędziami komputerowymi, a co za tym idzie, tworzenia modeli
numerycznych i algorytmów programowania. Takie multidyscyplinarne podejście do zagadnień projektowania mikroaktuatora
elektrostatycznego pracującego jako czujnik przyśpieszenia, oparte
na własnej, zaproponowanej metodologii, jest przestawiono na przykład w [101]. Podjęty w pracy szeroki zakres analizy i symulacji
mikroaktuatora elektrostatycznego miał na celu kompleksową
analizę urządzenia, aby w pełni odwzorować wszystkie istotne
zjawiska fizyczne. Jest to o tyle istotne w klasie urządzeń MEMS,
gdyż ich małe rozmiary znacznie utrudniają kosztowny proces
modelowania fizycznego, a pomiar niektórych wielkości fizycznych
w tak małej skali jest często wręcz niemożliwy.
Zjawiska
zachodzące
we
wszystkich
urządzeniach
elektrycznych zależą od konfiguracji pola magnetycznego
lub elektrycznego. Jednocześnie rozważane, popularne czujniki
przyśpieszenia są strukturami mechanicznymi z elementami,
346
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
które mogą się poruszać w przestrzeni w różnych kierunkach,
a zatem z punktu projektanta takich struktur ważna jest znajomość
rozkładu pól mechanicznych w rozważanych geometriach.
W obiektach rzeczywistych pełna analiza pól powinna uwzględniać
jego trójwymiarowość oraz rozkład źródeł pola. Trójwymiarowy
charakter pól, złożone warunki graniczne, nieliniowość środowisk
sprawia znaczne trudności, a w wielu przypadkach wręcz uniemożliwia wyprowadzenie wyrażeń analitycznych. Pełną analizę
umożliwiają jedynie metody aproksymacyjne, takie jak Metoda
Elementu Skończonego (MES), Metoda Różnic Skończonych
(MRS), czy Metoda Elementów Brzegowych (MEB). Z punktu
widzenia procesu obliczania pól magnetycznych, elektrycznych,
cieplnych i mechanicznych, szczególnie wspomaganego komputerowo, zasadniczym problemem jest adekwatność modelu matematycznego odwzorowującego obiekt rzeczywisty.
Model matematyczny powinien uwzględniać:
•
rzeczywistą geometrię obiektu,
•
własności materiałowe,
•
rozkład źródeł pola,
•
nieliniowość i niejednorodność środowiska,
•
procesy niestacjonarne.
Złożoność zachodzących zjawisk wymaga zastosowania
komputerów o dużej mocy obliczeniowej, co wynika z dużej liczby
niewiadomych oraz konieczności generacji bardzo skomplikowanej
siatki elementów.
Jako obiekt dalszych prezentacji metod modelowania wybrano
kilka konstrukcji elektrostatycznego akcelerometru grzebieniowego.
Proces projektowania i optymalizacji konstrukcji tego typu struktur,
zarówno z punktu widzenia polepszenia takich parametrów jak:
czułość układu, zmniejszenie wrażliwości na odchylenia, wymaga
ścisłej współpracy specjalistów z elektroniki, teorii pól, inżynierii
oprogramowania i maszyn elektrycznych.
Dotychczasowe prace, w światowej literaturze, opierają się
często
na modelu
analityczno-empirycznym
lub
symulacji
komputerowej struktur dwuwymiarowych. Brak jest prac traktujących
te zagadnienia jako struktury trójwymiarowe, ponadto nie są również
prowadzone symulacje komputerowe dotyczące wpływu zmian
347
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
konstrukcji struktury wykonanej w technologii MEMS na podstawowe
właściwości aktuatora.
Badania mikrostruktur pojawiają się w chwili obecnej
w literaturze światowej i są propagowane przez tak znane ośrodki
naukowe i centra badawcze jak: MTI, Berkeley University, MadisonWisconsin University, AT&T BELL Laboratory, Stanford University,
Tohoku University - Sendai, Twente University of Technology
in Enschede (Netherlands), Hitachi Central Research Laboratory,
Karlsruhe Nuclear Research Center, Fraunhofer Institute
for Microstructure Technology in Berlin.
Tak duże zainteresowanie spowodowało, że powstało kilka
nowych czasopism dedykowanych technologii MEMS, na przykład
Journal
of Microelectromechanical
Systems,
lub
Journal
of Micromechanics and Microengineering. Informacje o mikrostrukturach i związanych z nimi technologiami odnaleźć można
również w niemieckim czasopiśmie „mst news” wspieranym przez
znaczące programy rozwoju mikrosystemów w Europie. Liczne
konferencje poświęcone tej dziedzinie cieszą się niemalejącą
popularnością. Do najbardziej znanych należą: Solid-State Sensor
and Actuator Workshop, International Conference on Solid-State
Sensors and Actuators (Transducers), Micro Electro Mechanical
Systems Workshop, Micro Total Analysis Systems, Eurosensors.
Tematyka mikrosystemów występuje na także na wielu konferencjach naukowych organizowanych lub współorganizowanych przy
udziale polskich naukowców, konferencji zarówno o zasięgu krajowym, jak również o zasięgu międzynarodowym, (MIXDES, ISEF).
Zainteresowanie tego typu tematyką badawczą, zarówno
z punktu widzenia procesów technologicznych, jak również symulacji
komputerowej, jest tak duże, że powstają specjalne projekty
badawcze. Przykładowo, rząd szwajcarski finansuje z funduszy
federalnych badania mikrostruktur krzemowych prowadzone
w Institute of Microtechnology, University of Neuchatel. W Europie
powołano również jeden ogólnoeuropejski i kilka narodowych
programów rozwoju mikrosystemów pod wspólną nazwą
EUROPRACTICE z podziałem na odpowiednie zagadnienia
dotyczące mikrosystemów:
•
pomiary fizyczne i motoryzacja,
•
mikrourządzenia biomedyczne i zastosowania w medycynie,
348
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
•
mikrosystemy bioanalityczne dla nauki o życiu i ochrony
środowiska,
•
MEOMS, urządzenia peryferyjne i telekomunikacyjne,
•
mikromaszyny i mikroaktuatory, kontrola procesów i zastosowania w narzędziach,
•
mikrofluidyka i mikrosystemy cieczowe,
•
czujniki promieniowania, aeronautyka i zastosowania instrumentalne w aparaturze naukowej,
•
systemy obrazowe.
Tak
szerokie
zainteresowanie
powyższą
tematyką
Uniwersytetów
i Centrów
Badawczych
z Europy,
Stanów
Zjednoczonych i Japonii, wyraźnie świadczy o ogromnych
możliwościach aplikacji tych struktur w technice.
O sporym zainteresowaniu tematyką projektowania urządzeń
MEMS świadczy również duża liczba powstałych na świecie
w ostatnich latach prac doktorskich, publikacji i książek. Także
na Politechnice Łódzkiej powstają prace doktorskie i habilitacyjne
związane z tą tematyką. Poniżej przedstawiono krótki przegląd tych
prac.
Pozycja „Optimization and simulation of electrostatic
micromotors” (2000) [93] dotyczy optymalizacji mikrosilników
krzemowych o budowie promieniowej. Wielokryterialnej optymalizacji
elektrostatycznych mikroaktuatorów MEMS, w tym także
mikrosilników krzemowych, przy pomocy algorytmów genetycznych
dotyczy praca „Silicon electrostatic microactuators: numerical
models and design optimization” (2002) [26]. Bardzo wnikliwą
analizę polowo-obwodową, między innymi takich właśnie
mikrosilników elektrostatycznych przedstawiono w pracy habilitacyjnej „Analiza polowo-obwodowa silników elektrostatycznych
i elektromagnetycznych zasilanych impulsowo” (2002) [84]. Jednym
z ważnym elementów tej pracy było stworzenie algorytmów
numerycznych służących do analizy polowej mikrosilników
krzemowych opartych o model z siecią zszywaną, zarówno
w przypadku analizy płaskiej, jak i analizy trójwymiarowej. Praca
„Mikroaktuatory krzemowe i mikrosystemy - modelowanie przy
użyciu opisu behawioralnego” (2002) [81] dotyczy wielodomenowej
analizy zjawisk fizycznych na przykładzie mikropompy krzemowej
349
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
przy użyciu VHDL-AMS. Kolejna praca „Komputerowe modelowanie
i projektowanie mikrosystemów krzemowych w językach wysokiego
poziomu VHDL-AMS” (2003) [23] poświęcona jest modelowaniu przy
użyciu
opisu
behawioralnego
mikroczujników
sygnałów
chemicznych, przeznaczonych na przykład do monitorowania
zanieczyszczeń wody. Natomiast, autor rozprawy „Modelowanie
oraz projektowanie układów przetwarzania analogowo-cyfrowego
ze szczególnym uwzględnieniem szybkości transmisji danych
w mikrosystemach krzemowych” (2004) [106] przeprowadził
globalną symulację mikrosystemu, którym był czujnik stężenia jonów
połączony z przetwornikiem sigma-delta. I ostatnia pozycja:
„Projektowanie i symulacja scalonych czujników wibracji
i przyśpieszenia” (2005) [105], w której autor udowadnia tezę
mówiącą, że możliwe jest oszacowanie odpowiedzi statycznej
pojemnościowych mikroczujników przyśpieszenia, wykonanych
w technologii powierzchniowej, na podstawie wyników symulacji
oraz obliczeń analitycznych.
10.3.1. Metody modelowania
Istnieje duża ilość prac, w którym rozpatrywane mikrostruktury
są brane pod uwagę, jedynie jako dwuwymiarowe. Tak jest
na przykład w pracy [41], która dotyczy niestabilności struktur
grzebieniowych, czy też analizy metodą elementu skończonego
dwuwymiarowej struktury grzebieniowej przedstawionej w pracy
[120]. Modelowanie jedynie dwuwymiarowe struktur elektrostatycznych zaproponowano również w pracach [56], [12].
W dostępnej literaturze stosunkowo rzadko pojawiają się
prace, które podobnie jak w pracy [17] zajmują się przede wszystkim
modelowaniem trójwymiarowym. We wspomnianej pozycji autorzy
proponują modelowanie różnych struktur MEMS przy pomocy
własnej aplikacji SUGAR. Aplikacja ta jest zbiorem algorytmów
napisanych w środowisku Matlab i jej działanie opiera się
na tworzeniu i rozwiązywaniu układów równań różniczkowych.
Od początku lat dziewięćdziesiątych obserwuje się gwałtowny
rozwój zastosowania programów komputerowego wspomagania
projektowania opartych na metodzie elementu skończonego (MES)
(ang. finite element method - FEM) i metodzie elementu brzegowego
(MEB) (ang. boundary element method - BEM) dla systemów
350
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
mikroelektromechanicznych [108]. Metoda elementu brzegowego
wykorzystana została na przykład z powodzeniem w projektowaniu
akcelerometru w pracy [70], zaś wykorzystanie metody elementu
skończonego w ramach modelowania struktury grzebieniowej z
wykorzystaniem środowiska ANSYS przedstawiono w pozycjach [4],
[66]. W pozycji [57] przedstawiono model rozbudowanego żyroskopu
z elementami grzebieniowymi i symula-cje w środowisku polowym,
zaś weryfikację równań opisujących rezonator MEMS przy pomocy
metody elementu skończonego można odnaleźć w pozycji [32].
Proponowane są również alternaty-wne metody takie jak DBEM
(ang. double boundary element method - DBEM) [60]. Zwraca się
jednak uwagę, że metody takie jak MES i MEB są metodami
dobrymi, ale dość niewygodnymi i czasochłon-nymi w przypadku
dużych projektów MEMS. Dużo bardziej wygodne i dużo szybsze są
metody oparte na układach o parametrach skupionych [8].
Praca [99] podkreśla, że należy przede wszystkim w projektowaniu stworzyć narzędzia, które miałyby możliwości przyśpieszenia
obliczeń sił elektrostatycznych, tłumienia oraz trójwymiarowego
określenia współczynników sprężystości. Narzędzia te, powinny
mieć możliwość określenia i symulacji interakcji pomiędzy
zjawiskami takimi, jak naprężenia mechaniczne a na przykład siły
elektrostatyczne. Kolejnym wymaganiem byłby warunek określający,
że projektant powinien mieć możliwość swobodnej ingerencji
w zmianę parametrów struktury, jak również możliwość dynamicznej
symulacji danego systemu, przy uwzględnienie także zjawisk
nieliniowych.
Potrzeba podejścia do modelowania struktur MEMS od różnych stron, wymusza na projektancie poszukiwania nowych metod,
które można by wykorzystać przy projektowaniu. Wykorzystuje się
takie współczesne metody jak:
•
algorytmy genetyczne zastosowane w projektowaniu nietypowych układów zawieszenia elastycznego [130],
•
algorytmy ewolucyjne w optymalizacji wielokryterialnej [48],
•
optymalizację wielokryterialną z wykorzystaniem metody Pareto
w zawieszeniach w postaci serpentyn przy pomocy algorytmów
genetycznych [131],
•
algorytmy genetyczne wykorzystane w projektowaniu struktur
MEMS [30], czy też w wytwarzaniu tych struktur [61],
351
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
•
algorytmy sieci neuronowe [49],
•
optymalizację wielokryterialną w projektowaniu mikrosilnika
krzemowego [92]
•
i wiele innych.
W wielu pracach (np. [14], [18]) zwraca się również uwagę
na potrzebę większej kompleksowości rozwiązań, a to wymaga
innego podejścia w nauczaniu przyszłych inżynierów MEMS.
Interesującą pracą dotyczącą optymalizacji akcelerometru
pojemnościowego jest pozycja [16]. Podstawą optymalizacji jest tutaj
czułość czujnika grzebieniowego wykonanego w technologii
głębokiego trawienia umieszczonego na podłożu szklanym. W pracy
[77] przedstawiono natomiast optymalizację wielokryterialną,
rezultatem tych badań są na przykład akcelerometry dla danej
czułości struktury przy jednoczesnym założeniu jak najmniejszej
powierzchni i jak najmniejszych szumów. W modelu brane pod
uwagę jest oś poprzeczna i obrót struktury.
Ciekawą pozycją jest także praca [12], w której zaproponowano określenie pojemności struktury grzebieniowej przy pomocy
wiernego odwzorowania konformalnego, które następnie zostało
zweryfikowane przy pomocy metody elementu skończonego.
Autorzy dzielą obszar wokół pojedynczego zęba i dla danego układu
elektrod stosują odpowiadający mu wzór na pojemność.
Akcelerometry analizuje się nie tylko w stanach statycznych,
ale również w stanach dynamicznych. Tworzenie makromodeli
służących do symulacji dynamiki tych czujników przedstawiono
w pozycji [108].
Częstym sposobem projektowania różnych mikrosystemów, nie
tylko czujników przyśpieszenia, jest wykorzystanie analogi mechanicznych z elektrycznymi [34] i tworzenie modelu obwodowego
o parametrach skupionych w narzędziach typu SPICE.
Modele czujników przyśpieszenia wykonuje się bardzo często
z wykorzystaniem środowiska Matlab/Simulink [38], [44], [53], [59],
[39], przy czym ostatnia pozycja jest związana z nietypowym
akcelerometrem dyskowym. Modele te jednak są reprezentowane
przez kilka podstawowych bloków i zazwyczaj opierają się jedynie
na podstawowym równaniu ruchu. Jedynie w pozycji [52] autor
proponuje szersze wykorzystanie tego narzędzia i w modelu
akcelerometru płaskiego o zawieszeniu w kształcie „swastyki”
pojawiają się takie elementy odpowiadające za nieliniowe tłumienie
352
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
wynikające ze ściskania powietrza między dużymi powierzchniami
oraz pojawia się w modelu siła przyciągania elektrostatycznego
między powierzchnią ruchomą i nieruchomą. Praca jest jednak
głównie nakierowane na techniki sterowania i autor kolejne, bardziej
złożone modele związane z elementami odpowiedzialnymi za układy
sterowania wykonuje w środowisku SPICE. Także jeden z głównych
producentów zintegrowanych akcelerometrów pojemnościowych,
firma Analog Device na swoje stronie firmowej [2] udostępnia cztery
modele popularnych akcelerometrów1 z serii ADXL. Niestety człon
związany z elementem elektromechanicznym jest rozpatrywany jako
człon inercyjny drugiego rzędu o stałych współczynnikach.
Natomiast zostały w modelach rozwinięte człony związane z obróbką sygnału. Nie ma zatem możliwości, aby można za pomocą tych
modeli analizować wpływ zmian na przykład ilości zębów na działanie czujnika. Nie mniej jednak, modele te są przydatne w celu
modelowania konkretnego czujnika przyśpieszenia z serii ADXL.
W modelowaniu mikrostruktur istnieją wyraźne tendencje
do dekompozycji mikrosystemu na poszczególne elementy składowe. Takie podejście przedstawiono w pracy [76], w której autor
tłumaczy metody hierarchicznego modelowania struktur MEMS
i proponuje dekompozycję przykładowej struktury rezonatora.
Częstym elementem w modelowaniu mikrostruktur są metody
opierające się na tworzenia bibliotek różnych rodzajów komponenttów MEMS (mechanicznych, optycznych, elektrostatycznych)
i tworzeniu z nich kompleksowych struktur w celu symulacji. Takie
podejście przedstawiono na przykład w pozycjach [13], [60], [64],
[96]. W ostatniej z wymienionych prac szczegółowo opisano techniki
symulacji poszczególnych komponentów, a następnie złożenia
systemu w funkcjonalną całość, natomiast w pozycji [13] autor
poszukuje wręcz sposobu automatycznego generowania nowych,
oryginalnych struktur MEMS (np. zawieszenia w akcelerometrze)
opartym na bibliotece elementów podstawowych.
Trzeba zwrócić uwagę, że współczesne narzędzia
komputerowe nie tylko wykorzystuje się nie tylko w ramach
modelowania mikrostruktur, ale również jako elementy sterowania
i kontroli mikrosystemów, czego przykładem może być praca
doktorska [58], w której aplikację Labview wykorzystano
w kontrolowaniu
temperatury
dla
rozbudowanej
struktury
1
Na dzień 2.11.2007 firma Analog Device udostępniała cztery modele w środowisku
Matlab/Simulink: ADXL2002, ADXL 203, ADXL 311, ADXL 320
353
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
grzebieniowej. Firma Analog Devices, wspólnie z firmą Crossbow,
opracowała zestaw demonstracyjny ADXL202EB232, który pozwala
bardzo szybko poznać możliwości czujnika dwuosiowego ADXL202.
Zestaw ten posiada pełny interfejs pomiarowy również w środowisku
Labview. Narzędzia te są dobrą pomocą w weryfikacji stworzonych
modeli.
Reasumując, można za wymieć się główne trzy podstawowe
zasady, jakie powinny obowiązywać przy projektowaniu
kompleksowych mikrostruktur, a tym samym określającym, jakie
możliwości powinny dawać narzędzia używane do modelowania tych
mikrostruktur [98]:
•
podział systemu na podsystemy,
•
modelowanie poszczególnych komponentów,
•
możliwość symulacji systemu jako jednej całości przy pomocy
jednego narzędzia.
Jednocześnie należy podkreślić potrzebę tworzenia bibliotek
różnych modeli w danym środowisku.
10.3.2. Modelowanie zorientowane obiektowo
10.3.2.1. Podstawowe paradygmaty
Techniki oparte na metodach zorientowanych obiektowo,
w ostatnich latach zyskały olbrzymią popularność. Języki, a raczej
rozbudowane środowiska programowania obiektowego są obecnie
najczęściej wykorzystywane przez programistów. Natomiast
metodologie projektowania oparte na analizie zorientowanej
obiektowo, stają się już pewnym standardem [97], [100].
Dzięki paradygmatom modelowania zorientowanego można
tworzyć bardzo kompleksowe modele, które jednocześnie są one
przejrzyste w ich analizie. Jednocześnie istnieje prosta możliwość
ich rozbudowy i wprowadzania w nich zmian. Założenia metod
zorientowanych obiektowo są stosunkowo proste, jednak bez ich
dobrego zrozumienia nie można poprawnie a przede wszystkim
efektywnie ich wykorzystywać. W celu zrozumienia zasad
modelowania zorientowanego obiektowo warto na początek przyjąć
następującą klasyfikację pojęć [103]:
354
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
Model Zorientowany Obiektowo. Jest to model składający się
ze ściśle hierarchicznych, modułowych elementów (obiektów).
Symulacja Zorientowana Obiektowo. Każdy podsystem
rozważany jest jako obiekt, a każdy obiekt zawiera własny algorytm
(metodę) opisujący jego zachowanie. Wszystkie obiekty
porozumiewają się poprzez przekazywane nawzajem komunikaty,
koordynując w ten sposób swoje zachowanie względem innych
obiektów i dzięki temu możliwa jest symulacja całego systemu.
Programowanie Zorientowane Obiektowo. Tworzenie
aplikacji komputerowych z wykorzystaniem technik obiektowych
w językach programowania, takich jak C++, Visual Basic, Delphi.
Program taki jest zdefiniowany za pomocą zbioru obiektów
łączących dane i metody (procedury). Jest to przeciwieństwo
programowania tradycyjnego (proceduralnego), gdzie dane i metody
nie są ze sobą bezpośrednio powiązane.
Podstawowymi filarami całej filozofii tworzenia modeli
zorientowanych obiektowo są:
Abstrakcja. Każdy obiekt jest abstrakcyjnym przedstawieniem
określonego elementu świata rzeczywistego. Może on wykonywać
swoje zadanie, zmieniać swój stan, komunikować się z innymi
obiektami, a wszystko to bez potrzeby ujawniania jak jest wewnątrz
zdefiniowany.
Enkapsulacja. Istnieje ścisłe powiązanie kodu (algorytmu
działania) i danych służących temu samemu celowi, poprzez
zamknięcie w ramach jednego bytu, czyli obiektu. Oznacza to
również hermetyzację obiektu, który nie może bezpośrednio
wpływać na wnętrze innych obiektów. Każdy obiekt ma natomiast
zdefiniowany pewien interfejs, który jest widoczny dla innych
obiektów, i właśnie ten interfejs ściśle określa zasady komunikacji
pomiędzy obiektami.
Hierarchiczność. Istnieje możliwość stworzenia z obiektów
określonego modelu zorientowanego obiektowo, który następnie
może stać się samodzielnym obiektem wykorzystanym w innym
modelu. Ogólnie rzecz ujmując każdy system zorientowany
obiektowo może składać się z pewnej liczby podsystemów także
zorientowanych obiektowo.
tę
można
by
określić
jako
Polimorfizm.
Cechę
„wielopostaciowość”.
Gdyby
scharakteryzować
polimorfizm
w jednym zdaniu, należałoby stwierdzić, że efekt wykonania
określonego zadania (algorytmu) przez obiekt zależy od jego
355
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
konkretnego egzemplarza, czyli może istnieć w modelu wiele wersji
tego samego obiektu.
Możliwość wielokrotnego użycia. Każdy obiekt może być
wielokrotnie użyty w różnorodnych konfiguracjach.
Wykorzystanie technik modelowania obiektowego w celu
kompleksowego projektowania systemów MEMS pozwala tworzyć
skomplikowane mechatroniczne struktury, które można symulować
z uwzględnieniem wszystkich istotnych zjawisk fizycznych.
10.3.2.2. Środowisko Matlab/Simulink
Ten rozdział zawiera krótki opis aplikacji Matlab-Simulink
stworzonej przez firmę MathWorks. Opis bazuje na dokumentacji
technicznej tej aplikacji ([71]).
Simulink jest kompletnym modułem przeznaczonym do modelowania, symulacji i analizy systemów dynamicznych. Środowisko
to wspiera
tworzenie
systemów
liniowych
i nieliniowych,
modelowanych w czasie ciągłym, dyskretnym lub w hybrydowym
połączeniu obu rodzajów tych czasów. Wykorzystując to środowisko
można tworzyć modele w oparciu o gotowe, podstawowe bloki
(np. człon różniczkujący, człon wzmacniający), lub wewnętrzny język
programowania środowiska Matlab.
W Simulinku umożliwia wyjście poza wyidealizowane, liniowe
modele i symulować modele nieliniowe, bardziej odpowiadające
rzeczywistości. Mogą one zawierać między innymi współczynniki
tarcia, nieliniowy opór powietrza i inne nieliniowe zjawiska.
Simulink daje do dyspozycji użytkownika graficzny interfejs
w celu budowania modeli w postaci pojedynczych bloków
wykorzystując wskaźnik myszy komputerowej. Środowisko
to zawiera obszerną bibliotekę bloków źródeł, elementów liniowych
i nieliniowych,
połączeń
między
blokami
i elementów
umożliwiających odczyt wyników. Bloki te często posiadają własne
parametry, które przy pomocy wbudowanego interfejsu można bez
trudu zmieniać. Można również tworzyć własne, również
sparametryzowane bloki. Istnieje również możliwość wykorzystania
w tworzonym modelu standardowego języka programowania
ze środowiska Matlab. Ogólnie rzecz ujmując, modele w Simulinku
to określona liczba bloków posiadających wejścia i wyjścia,
połączonych przy pomocy linii. Tworzone modele są modelami
hierarchicznymi. Oznacza to, że każdy, pojedynczy blok w modelu
356
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
może zawierać wiele innych bloków, a te także mogą mieć własne
bloki. Model może być również użyty jako integralny blok w innym,
projektowanym systemie. Bardzo interesującą możliwością z punktu
widzenia tworzenia własnych bloków, jest możliwość nadawania im,
przy pomocy utworzonych w innych narzędziach rysunków
lub uproszczonego języka programowania, odpowiedniego wyglądu
graficznego. Tworzone w ten sposób modele, nawet składające się
z wielu bloków, są niezwykle przejrzyste pod względem wizualnym.
Wykorzystując takie bloki, jak oscyloskop, można obserwować
wyniki symulacji w czasie rzeczywistym. Dzięki pełnej integracji
Matlaba, jego pozostałych modułów i Simulinka można w każdym
momencie wykorzystywać w analizie, symulacji i wizualizacji
wyników, jedno lub oba te środowiska.
10.3.2.3. Zorientowany obiektowo model czujnika
przyśpieszenia
Przedstawione modele matematyczne, zarówno mechaniczne,
jak i elektrostatyczne, umożliwiają zdefiniowanie i wykonanie
w oparciu o platformę Matlab-Simulink kompleksowych modeli
obiektowo zorientowanych czujników przyśpieszenia. Modele
zorientowane obiektowo doskonale i w dużym zakresie wymagań
spełniają rolę w modelowaniu i symulacji rozważanych czujników.
Podstawą takiego modelowania było wykonanie poszczególnych
komponentów czujników przyśpieszenia, czyli elementów takich jak
zawieszenia elastyczne i struktury grzebieniowe. Struktury te mogą
być wykorzystane do analizy ich zachowania przy określonym
wymuszeniu, jako samodzielne elementy badań. Mogą również
zostać połączone ze sobą w jeden pełny model czujnika
przyśpieszenia.
Podstawowym
blokiem
pełnego
modelu
przedstawionego na Rys. 10.26 jest obiekt w postaci uniwersalnego
modelu czujnika przyśpieszenia, który zgodnie z przyjętymi
założeniami, jest jeden dla wszystkich możliwych wariantów czujnika
przyśpieszenia. Jest on oparty na równaniu ruchu układu czujnika
przyśpieszenia, przy czym przyjęto, że oś ruchu pożądanego (x) jest
rozważana, jako dynamiczna, natomiast dla pozostałych osi
przyjęto, że wymuszenia są jedynie statyczne. Oczywiście, dzięki
uniwersalnej formule stworzonej biblioteki, można bez większej
trudności rozbudować strukturę uniwersalnego modelu czujnika
przyśpieszenia, dla którego trzy osie byłyby rozważane dynamicznie.
357
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
Rys. 10.26 Model zorientowany obiektowo struktury czujnika przyśpieszenia
wykonany na platformie Matlab-Simulink
Dodatkowym elementem w pełnym modelu jest blok, który spełnia rolę dopasowania pomiędzy komponentami czujnika przyśpieszenia a uniwersalnym modelem czujnika. Jego zadaniem jest
na przykład zsumowanie mas efektywnych wszystkich komponenttów, które są wykorzystane w danym modelu. Reasumując,
aby stworzyć model czujnika przyśpieszenia w proponowanej
metodzie należy wybrać odpowiednią konfigurację komponentów,
dobrać odpowiedni adapter i połączyć z uniwersalnym modelem
czujnika. Jedynym ograniczeniem w tworzeniu modelu, a raczej
w określeniu konfiguracji jest dobór odpowiedniego adaptera.
Takie podejście tworzenia oddzielnych komponentów w postaci
pojedynczych obiektów przy wykorzystaniu zasad modelowania
zorientowanego obiektowo nie jest dotychczas spotykane
w literaturze. Istnieje wiele propozycji modeli struktur MEMS,
w tym także różnych modeli w środowisku Matlab/Simulink, jednakże
są to zazwyczaj modele zwarte, czyli bazują na systemie
zawierającym
połączone
parametry
zarówno
elementów
mechanicznych, jak i na przykład elektrostatycznych. Zmiana pewnej
części w rozważanym w ten sposób urządzeniu wymaga zatem
przebudowy całego modelu. Jeśli już mamy kilka wariantów modeli
danego urządzenia, to zmiana podejścia, na przykład w równaniu
ruchu, wymagałaby zmian we wszystkich wariantach. Wykorzystanie
filozofii
projektowania
zorientowanego-obiektowo
umożliwia
uniknięcia powyższych wad. W proponowanej metodzie można
dowolnie konfigurować model czujnika przyśpieszenia z przygotowanych bloków. A zmiana, na przykład, algorytmu liczenia masy
efektywnej w danym zawieszeniu nie wymaga zmian w innych
obiektach. Oczywiście w proponowanej metodzie istnieją także
358
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
pewne istotne reguły, których należy się trzymać. Taką podstawową
zasadą jest ujednolicenie interfejsów wejścia-wyjścia dla danej klasy
obiektów. Zatem wszystkie elementy grzebieniowe mają na wejściu
wektor przesunięcia [x, y, z], a na wyjściu podstawowe parametry
(np. masę grzebienia ruchomego, obliczoną pojemność między
zębami itp.).
10.3.2.4. Model oparty o parametry skupione struktury
(pojemności) uzębionej
Jako przykładowe podejście rozważmy strukturę uzębioną
czujnika przyśpieszenia (model plaski)podstawą modelowania
właściwości akcelerometru (od strony elektrycznej) jest właściwe
policzenie pojemności w układzie.
Najprostszym modelem skupionym takiego elementu jest jego
zastąpienie przez połączone równoległe kondensatory utworzone
tak, jak na Rys. 10.27. pomiędzy naprzeciwległymi do siebie
ściankami zębów ruchomych i nieruchomych. Oczywiście w bardziej
rozwiniętym modelu, należy brać po uwagę pojemnościami
pomiędzy ściankami, które nie są do siebie równoległe.
Trzeba zwrócić uwagę, że takie podejście w modelowaniu
przedstawionego elementu elektrostatycznego jest podejściem
czysto intuicyjnym, jednakże szeroko stosowanym do tego typu
struktur.
Element ruchomy
p
Cg
m
Cp
Cm
h
U
z
y
x
w
Cg
Element nieruchomy
d s
Rys. 10.27 Fragment struktury grzebieniowej (z-wysokość zęba,
d - szerokość zęba, s - odległość między zębami, p, m - odległości między
elektrodami (przy symetrii p=m=(s-d)/2 ), w=z-h - pokrywanie się zębów)
359
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
Pojemność przedstawionego elementu pomiędzy ściankami
bocznymi:
a⋅d
a( z − h + y )
a( z − h + y )
(10.
Cg = ε
Cm = ε
Cp = ε
3)
h+ y
m−x
p+x
gdzie a - grubość elementu, y - przesunięcie elementu
ruchomego w osi Y, x - przesunięcie elementu ruchomego w osi X,
pozostałe zmienne przedstawione są na rysunku Rys. 10.27.
a)
b)
Rys. 10.28 Przykład grzebienia a) niesymetrycznego i b) symetrycznego
Całkowita pojemność będzie sumą wszystkich pojemności
Cp, Cm i Cg. Ponieważ wśród spotykanych urządzeń można spotkać,
zarówno struktury symetryczne, jak i niesymetryczne (Rys. 10.28)
poniżej podano wzory dla obu przypadków:
- Element niesymetryczny;
Cn = ( n − 1 )( C p + C m ) + 2( n − 2 )C g
(10.4)
- Element symetryczny;
Cs = ( n − 2 )C p + ( n − 1 )C m + ( 2n − 3 )C g
(10.5)
10.3.3. Nowa metodologia projektowania
akcelerometrów MEMS
Na podsumowanie rozważań na temat modelowania
inteligentnych mikrosystemów na przykładzie elektrostatycznych
czujników przyśpieszenia o budowie grzebieniowej można
zaproponować kompleksową strategię modelowania tych struktur
bazującą na modelowaniu obwodowo-polowym. Strategia ta pozwoli
w zadowalający sposób uzyskać pełne, elektromechaniczne
charakterystyki dla różnych struktur akcelerometrów.
360
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
Jedną z podstawową cech tej strategii jest tworzenie
modelowanych struktur w sposób w pełni trójwymiarowy, przy
pomocy modelowania bryłowego. Ta metodologia składa się
z następujących podstawowych etapów:
•
Tworzenie modeli bryłowych struktur czujników przyśpieszenia,
•
Parametryzacja modelu
wprowadzanej geometrii,
•
Tworzenie matematycznego modelu trójwymiarowej struktury
(model bryłowy),
•
Tworzenie kompleksowego, elektromechanicznego modelu
struktury MEMS, opartego na parametrach skupionych
i pozwalającego symulować system w sposób dynamiczny,
•
Tworzenie biblioteki zorientowanej obiektowo poszczególnych
komponentów analizowanej struktury.
w
celu
zwiększenia
szybkości
Takie podejście umożliwia nie tylko kompleksową symulację
zjawisk dynamicznych w strukturze, ale również dzięki
parametryzacji i modułowości modelu zorientowanego obiektowo
umożliwia w przyszłości szybsze tworzenie nowych prototypów
urządzeń, dla symulacji, których można wykorzystać gotowe
komponenty stworzonej biblioteki obiektowej (przykładowe struktury
-Rys. 10.29).
Typ I
Typ II
Rys. 10.29 Przykładowe modele bryłowe struktur uzębionych
361
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
10.4. Podsumowanie
Interdyscyplinarna analiza elektrostatycznych mikroczujników
przyśpieszenia o strukturze grzebieniowej jako przykładu
inteligentnego mikrosystemu wykazuj, że dokładne modelowanie
zjawisk fizycznych, analiza stanów dynamicznych oraz optymalne
projektowanie mikroaktuatorów grzebieniowych jest możliwe jedynie
z wykorzystaniem ich kompleksowych modeli komputerowych
(strukturalnych
i obiektowych).
Takie
podejście
pozwala
na modelowanie rozkładów pól elektrycznych, sił, naprężeń
i charakterystyk
elektromechanicznych
z
dokładnością
wystarczającą dla celów aplikacyjnych. Podstawą do tworzenia
modeli obwodowo-polowych jest konieczność modelowania
rozkładów pól elektrostatycznych oraz sił i charakterystyk
elektromechanicznych.
10.5. Literatura
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
[7]
362
A Department of Defense Dual-Use Technology Industrial
Assessment, Microelectromechanical systems opportunities,
report U.S. D.o.D., 1995
Analog Devices, (http://www.analog.com)
Asada H.H., Jiang H.H., Gibbs P., Active noise cancellation
using MEMS accelerometers for motion-tolerant wearable biosensors, Proceedings of 26th Annual International Conference
of the Engineering in Medicine and Biology Society, San
Francisco, CA, USA, September 1-5, 2004, pp. 2157-2160
Avdeev I., Gyimesi M., Lovell M., Ostergaard D., Strongly
coupled three-dimensional finite element transducer, Journal
of Micromechanics and Microengineering, vol. 14, 2004,
pp. 1491-1502
Avdeev I., Gyimesi M., Lovell M., Ostergaard D., Strongly
coupled three-dimensional finite element transducer, Journal
of Micromechanics and Microengineering, vol. 14, 2004,
pp. 1491-1502
Badania rynku MEMS: http://www.enablingMNT.com
Badania
rynku
MEMS:
http://www.nexusmems.com/
usersupplier/mindetail.asp?ID=23
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
[8]
[9]
[10]
[11]
[12]
[13]
[14]
[15]
[16]
Baidya B., Gupta S.K., Mukherjee T., An extraction-based
verification
methodology
for
MEMS,
Journal
of
Microelectrome-chanical Systems, vol. 11, issue 1, February
2002, pp 2 - 11
Barnes S. M., Miller S. L., Rodgers M. S., Bitsie F.: „ Torsional
Ratcheting Actuating System”, http://www.sandia.gov/mstc/
technologies/micromachines/techinfo/bibliography/docs/tra.pdf
Bliley K.E., Holmes D.R.III, Kane P.H., Foster R.C., Levine
J.A., Daniel E.S., Gilbert B.K., A miniaturized low power
personal
motion
analysis
logger
utilizing
MEMS
accelerometers and low power microcontroller, Proceedings of
the 3rd Annual International IEEE/EMBS Special Topic
Conference on Microtechnologies in Medicine and Biology
Kahuku, Oahu, Hawaii, May 12-15, 2005, pp. 92-93
Brown A.K., Test results of a GPS/inertial navigation system
using a low cost MEMS IMU, Proceedings of 11th Annual
Saint Petersburg International Conference on Integrated
Navigation System, Saint Petersburg, Russia, May 2004
Bruschi P., Nannini A., Pieri F., Raffa G., Vigna B., Zerbini S.,
Electrostatic analysis of a comb-finger actuator with SchwarzChristoffel conformal mapping, Sensors and Actuators A:
Physical, vol. 113, no. 1, 2004, pp. 106-117
Campbell M.I., An automated approach to generating novel
MEMS accelerometer configurations, TEXMEMSIII: TexasArea MEMS Workshop, Richardson, TX, June 7, 2001
Castro-Cedeno M.H., The MEMS applications engineer,
MEMS History and Future Design, Rochester Institute of
Technology, Rochester, NY, 2005 (Mechanical Engineering
Technology Program (CAST): e-prints, RIT Digital Media
Library: https://ritdml.rit.edu)
Castro-Cedeno M.H., The MEMS applications engineer,
MEMS History and Future Design, Rochester Institute of
Technology, Rochester, NY, 2005 (Mechanical Engineering
Technology Program (CAST): e-prints, RIT Digital Media
Library: https://ritdml.rit.edu)
Chae J., Kulah H., Salian A., Najafi K., A high sensitivity
silicon-on-glass lateral μm microaccelerometer, Third Annual
Micro/NanoTechnology Conference, Nanospace 2000,
Houston, Texas, January 2000
363
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
[17]
[18]
[19]
[20]
[21]
[22]
[23]
[24]
[25]
[26]
364
Clark J. V., Zhou N., Bindel D., Schenato L., Wu W., Demmel
J., Pister K. S. J., 3D MEMS simulation modeling using
modified nodal analysis, In Proceedings of the Microscale
Systems: Mechanics and Measurements Symposium,
Orlando, FL, June 8, 2000, pp. 68-75
Clark J.V., Agogino A., Addressing the need for complex
MEMS design, Proceedings of the 15th IEEE International
MEMS Conference, Las Vegas, Nevada, January 20-24,
2002, pp. 204-209
Clark, J.V.; Bindel, D.; Kao, W.; Zhu, E.; Kuo, A.; Zhou, N.;
Nie, J.; Demmel, J.; Bai, Z.; Govindjee, S.; Pister, K.S.J.; Gu,
M.; Agogino, A.: „ Addressing the needs of complex MEMS
design”, The Fifteenth IEEE International Conference on Micro
Electro Mechanical Systems, 2002. Volume , Issue , 2002 pp.
204- 209
Computer Desktop encyclopedia @ 2000 The Computer
Language Co. Inc.
Conant R. A., Nee J. T., Lau K. Y., Muller R. S., A flat highfrequency scanning micromirror, in Technical Digest, SolidState Sensor and Actuator Workshop, Hilton Head Island,
South Carolina, USA, June 4-8, 2000, pp. 6-9
Daneman M.J., Tien N.C., Solgaard O., Lau K.Y., Muller R.S.,
Linear vibromotor-actuated micromachined microreflector for
integrated optical systems, Solid-State Sensor and Actuator
Workshop, Transducer Research Foundation, Hilton Head
Island, SC, 2-6 June, 1996, pp. 109-112
Daniel M., Komputerowe modelowanie i projektowanie
mikrosystemów krzemowych w językach wysokiego poziomu
VHDL-AMS, praca doktorska, KMiTI, Politechnika Łódzka,
Łódź 2003
Davis W.O., Mechanical analysis and design of vibratory
micromachined gyroscopes, PhD dissertation, University
of California, Berkeley, Spring 2001.
Dempsey
N.M.:
„Magnetic
MEMS”
http://esm.neel.cnrs.fr/2007-cluj/abs/Dempsey2-abs.pdf
Di Barba P., Silicon electrostatic microactuators: numerical
models and design optimization, praca doktorska, Politechnika
Łódzka, IMSI, Łódź 2002
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
[27]
[28]
[29]
[30]
[31]
[32]
[33]
[34]
[35]
[36]
Dong J., Ferreira P. M.: „Simultaneous actuation and displacement sensing for electrostatic drives”, Journal of Micromechanics and Microengineering, 18 (2008) 035011 (10pp)
Dziuban
J.A.,
Technologia
i
zastosowanie
mikromechanicznych struktur krzemowych i krzemowszklanych w technice mikrosys-temów, Oficyna Wydawnicza
Politechniki Wrocławskiej, Wrocław, 2002
Encyklopedia Techniki: „Automatyka”, WNT Warszawa 1972
Fan Z., Seo K., Rosenberg R., Hu J., Goodman E., Systemlevel synthesis of MEMS via genetic programming and bond
graphs, Proceedings of Genetic and Evolutionary Computing
Conference, Chicago, Springer, Lecture Notes in Computer
Science, July 2003, pp. 2058-2071
Fedder G. K., Mukherjee T., Physical design for surfacemicromachined MEMS, 5th ACM/SIGDA Physical Design
Workshop, Reston, VA, USA, April 1996, pp.53-60
Fedder G.K., Iyer S., Mukherjee T., Automated optimal
synthesis of microresonators,
International Conference
on Solid State Sensors and Actuators, TRANSDUCERS '97,
Chicago, June 16-19, vol.2, 1997, pp.1109 - 1112
Feynman R.P., There's plenty of room below, Journal of
Micro-electromechanical Systems, vol.1, issue 1, March
1992,
pp.60 - 66 (Jest to zapis referatu.P. Feynmana wygłoszonego
na spotkaniu American Physical Society w California Institute
of Technology (26 grudnia 1959 roku), który został następnie
został poraz pierwszy opublikowany jako rozdział w książce:
Gilbert H.D., Miniaturization, Reinhold Publishing Corporation,
New York, NY, 1961)
Francis E.H., Kumaran R., Chua B.L. , Logeeswaran V.J.,
Electrostatic spring effect on the dynamic performance of
micro resonators, International Conference on Modeling and
Simulation of Microsystems (MSM 2000), San Diego, CA,
USA, March 27-29, 2000, pp. 154 - 157
Gardner W.J., Varadan V.K., Awadelkarim O.O., Microsensor,
MEMS, and smart devices, JOHN WILEY & SONS, LTD, UK,
2001
Graham B.B., Using an accelerometer sensor to measure
human hand motion, M.Sc. thesis, thesis supervisor: Sodini
C.G., Massachusetts Institute of Technology, May 2000
365
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
[37]
[38]
[39]
[40]
[41]
[42]
[43]
[44]
[45]
[46]
366
Guckel H., Christenson T. R., Klein J., Earles T., MassoudAnsari S.: „Micro Electromagnetic Actuators Based on Deep
X-Ray
Lithography”,
International
Symposium
on
Microsystems, Inteligent Materiale and Robots, Sendai,
Japan, 1995.
Heiko W., Schmiedel R., Hiller K., Aurich T., Günther W.,
Kurth S., Mehner J., Dötzel W., Gessner T., Model building,
control design and practical implementation of a high
precision, high dynamical mems acceleration sensor,
Proceedings of SPIE: Smart Sensors, Actuators, and MEMS
II, Sevilla, Spain, May 09-11, SPIE vol. 5836, 2005, pp. 326340
Houlihan R., Kukharenka A., Gindila M., Kraft M., Analysis
and design of a capacitive accelerometer based on a electrostatically levitated micro-disk, Proceedings of SPIE
Conference on Reliability, Testing and Characterization of
MEMS/MOEMS, San Francisco, 2001, pp. 277-286
http://pl.wikipedia.org/wiki/wikipedia: encyklopedia internetowa
Huang W., Lu. G, Analysis of lateral instability of in-plane
comb drive MEMS actuators based on a two-dimensional
model, Sensors and Actuators, vol. 113, 2004, pp. 78-85
Iyer S., Mukherjee T., Fedder G. K.: „Multi-mode Sensitive
Layout
Synthesis
of
Microresonators”,
http://www.nsti.org/publ/
MSM98/T4104.pdf
Jenkins R. M., McNie M. E., Blockley A. F., Price N., J McQuillan, “Hollow Waveguides For Integrated Optics”,
Proc. European Conference on Optical Communications
(ECOC), Rimini (Italy), Sept. 2003
Jeong C., Seok S., Lee B., Kim H., Chun K., A study
on resonant frequency and Q factor tunings for MEMS
vibratory gyroscopes, Journal of Micromechanics and
Microengineering, vo.14, 2004, pp. 1530-1536
Jeong S.J., UV-LIGA micro-fabrication of inertia type
electrostatic transducers and their application, Phd
dissertation, Louisiana State University and Agricultural and
Mechanical College, May 2006
Judy J.W., Biomedical applications of MEMS, Proceedings
of the Measurement Science Conference, Anaheim, CA,
January 2000, pp. 403-414
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
[47]
[48]
[49]
[50]
[51]
[52]
[53]
[54]
[55]
[56]
Juneau T. et al.: „Micromachined Dual Input Axis Angular
Rate Sensor”, Solid-State Sensor and Actuator Workshop,
Hilton Head, SC, June 1996
Kamalian R., Takagi H., Agogino A.M., Optimized design
of MEMS by evolutionary multi-objective optimization with
interactive evolutionary computation, Proceedings of GECCO
2004, Genetic and Evolutionary Computation Conference,
Seattle, June 2004, pp. 1030-1041
Kamalian R., Zhou N., Agogino A. M., A comparison of MEMS
synthesis techniques, Proceedings of the 1st Pacific Rim
Workshop on Transducers and Micro/Nano Technologies,
Xiamen, China, July 2002, pp. 239-242
Knudson A.R., Buchner S., McDonald P., Stapor W.J.,
Campbell A.B., Grabowski K.S., Knies D.L., Lewis S., Zhao
Y., The effects of radiation on MEMS accelerometers, Nuclear
Science, IEEE Transactions on, vol. 43, issue 6, part 1,
December 1996, pp. 3122-3126
Kovacs G. T. A., „Micromachined transducers sourcebook”,
McGraw-Hill, New York, NY, 1998.
Kraft M., Closed loop digital accelerometer employing
oversampling conversion, Ph.D. dissertation, Coventry University 1997
Kraft M., Lewis C.P., System level simulation of a digital
accelerometer, Proceedings of the 1st International
Conference On Modeling and Simulation of Microsystems
(MSM 98), Semiconductors, Sensors and Actuators, Santa
Clara, USA, April 1998, pp. 267-272
Kraft M., Micromachined inertial sensors state of the art and
a look into the future, IMC Measurement and Control, vol. 33,
no. 6, 2000, pp. 164 - 168
Krishnamoorthy U., Li K., Yu K., Lee D., Heritage J.P.,
Solgaard O.: „Dual-Mode micromirrors for Optical Phased
Array Applications”, TRANSDUCERS ’01 EUROSENSORS
XV, The 11th International Conference on Solid-State Sensors
and Actuators, Munich, Germany, June 10 - 14, 2001.
Kuijpers A.A., Krijnen G., Wiegerink R.J., Lammerink T.S.J.,
Elwenspoek M., 2D-finite-element simulations for long-range
capacitive position sensor, Journal of Micromechanics
and Microengineering, vol. 13, issue 4, 2003, pp. S183-S189
367
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
[57]
[58]
[59]
[60]
[61]
[62]
[63]
[64]
[65]
[66]
[67]
368
Kwon T., Chuang W.H., Dash M.R., Zhao P., Li L., Cadou C.
(facilitator), Wafer-bonded gyroscope, Final report: Design
and Fabrication
of
Micro-Electro-Mechanical
Systems
(MEMS), University of Maryland, 2002
Lakdawala H., Temperature control of CMOS micromachined
sensors, Phd dissertation, Carnegie Mellon University,
April 2002
Lewis C.P., Kraft M., Simulation of a micromachined digital
accelerometer in SIMULINK and PSPICE, UKACC Int. Conf.
On Control, Exeter, UK, 1996, vol. 1, pp. 205 - 209
Liao Y.S., Chyuan S.W., Chen J.T., An alternatively efficient
method (DBEM) for simulating the electrostatic field and
levita-ting force of a MEMS combdrive, J. Micromech.
Microeng., vol. 14, August 2004., pp. 1258-1269
Lin Ma, Robust mask-layout and process synthesis in microelectro-mechanical-systems using genetic algorithms, Phd
dissertation, California Institute of Technology, Pasadena,
California, 2001
Lion, K.S. “Transducers: Problems and prospects”, IEEE
Transactions on Industrial Electronics and Control
Instrumentation, Vol. IECI-16, No. 1 July 1969, pp.2-5.
Liu Ch., Bar-Cohen Y.: „Scaling laws of microactuators
and potential applications of electoactive poymers in MEMS”,
Proceedings of SPIE’s 6th Annual International Symposium
on Smart Sturctures and Materials, 1-5 March, 1999, Newport
Beach, CA. Paper No 3669-33
Lorenz G.,Moms A.,Lakkis I., A top-down design flow for
MOEMS, Proc. of the SPIE - 4408, Design, Test, Integration,
and Packaging of MEMSNOEMS, Cannes, France, April
25-27,2001, pp. 126-37
Loughborough University: „An Introduction to MEMS”, PRIME
Faraday Partnership, 2002
Lüdtke O., Biefeld V., Buhrdorf A., Binder J., Laterally driven
accelerometer fabricated in single crystalline silicon, Sensors
and Actuators, Physical A, vol. 82, 2000, pp.149-154
Luo H., Fedder G. K., Carley L. R.: „A 1mG Lateral CMOSMEMS Accelerometer”, The Thirteenth Annual International
Conference on Micro Electro Mechanical Systems 2000.
MEMS 2000. Volume , Issue , 23-27 Jan 2000 pp 502 - 507
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
[68]
[69]
[70]
[71]
[72]
[73]
[74]
[75]
[76]
[77]
[78]
Maluf N., Williams K., An Introduction to Microelectromechanical Systems Engineering, Artech House, Boston,
London, 2004
Maluf N., Williams K., An Introduction to Microelectromechanical Systems Engineering, Artech House, Boston,
London, 2004
Masters N., Ye W., Fast BEM solution for coupled 3D
electrostatic and linear elastic problems, Engineering Analysis
with Boundary Elements, vol. 28 (9), 2004, pp. 1175-1186
MathWorks, Simulink. User’s Guide, MathWorks, 2002
McNie M. E., Jenkins R. M., Blockley A. F., Price N.,
McQuillan J.: „Hollow optical waveguides - an enabling optical
circuit technology and its applicability to optical MEMS”
http://www.integramplus.com/INTEGRAM/Library0.nsf/ab2836
84d03f231d80256b520047d321/7F8891B4B419F9458025716
F0075DB31/$file/Hollow%20optical%20waveguides%20Microt
ech%20paper.pdf
Meneroud P., Magnac G., Claeyssen F.: „Strengths and limits
of magnetic MEMS modeling tools”, http://www.cedrat.com/
applications/hardware/doc/article_M2EMS_WORKSHOP_200
5.pdf
Miller R. A., Burr G. W., Tai Y. Ch., Psaltis D.:
„Electromagnetic MEMS scanning mirrors for holographic data
storage”, Technical Digest, Solid-State Sensor and Actuator
Workshop, Hilton Head Island, SC, June 3-6 1996, pp. 183186
MINATECH, Reports on micro and nano technologies: A
World Wide View, European Report on Technologies,
European Report on Applications and Markets, MINATECH
Information Day / Conference on Micro and Nano
Technologies, Teltow, Germany, 12 December 2001
Mukherjee T., Mems design and verification, Proceedings
of International Test Conference, ITC-2003, September 30 October 2, vol. 1, 2003, pp. 681-690
Mukherjee T., Zhou Y., Fedder G.K., Automated optimal
synthesis of microaccelerometers, Twelfth IEEE International
Conference on Micro Electro Mechanical Systems, MEMS
'99,17-21 January 1999, pp. 326-331
Nagel D.J., Zaghloul M.E., MEMS-micro technology, mega
impact, Circuits and Devices, March 2001, pp.14-25
369
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
[79]
[80]
[81]
[82]
[83]
[84]
[85]
[86]
[87]
[88]
[89]
370
Nathanson H. C., Newell W. E., Wickstrom R. A., Davis J. R.,
The resonant gate transistor, IEEE Trans. on Electron
Devices, vol. 14, 1967, pp. 117-133
Nee J. T.: „Hybrid Surface-/Bulk-Micromachining Processes
for Scanning Micro-Optical Components ”, Rozprawa
Doktorska na Uniwersytecie Berkeley w Kalifornii 2001.
Orlikowski M., Mikroaktuatory krzemowe i mikrosystemy modelowanie przy użyciu opisu behawioralnego, praca
doktorska, IMSI, Politechnika Łódzka, Łódź 2002
Ostergaard D., Gyimesi M.: „Finite Element Based Reduced
Order Modeling of Micro Electro Mechanical Systems
(MEMS)”, Technical Proceedings of the 2000 International
Conference on Modeling and Simulation of Microsystems,
Chapter 17: Software tools, CAD Systems, pp. 684-687
Patterson R.P., Hah D., Nguyen H., Toshioshi H., ChaoR.,
Wu M.C., A scanning micromirror with angular comb drive
actuation, 15th IEEE International Conference on Micro
Electro Mechanical Systems (MEMS 2002), Las Vegas,
Nevada, USA, January 20-24, 2002, pp. 544-547
Pelikant A., Analiza polowo-obwodowa silników elektrostatycznych i elektromagnetycznych zasilanych impulsowo,
praca habilatycyjna, Politechnika Łódzka, Zeszyty Naukowe,
Łódź 2002
Perng J.K., Fisher B., Hollar S., Pister K.S.J., Acceleration
Sensing Glove (ASG), Proceedings of the Third International
Symposium
on
Wearable
Computers
(ISWC’99),
San Francisco, 1999, pp.178-180
Petersen K.E., Silicon as a Mechanical Material, Proceedings
of the IEEE, vol. 70, no. 5, May 1982, pp. 420-457
PRIME Faraday Partnership, An Introduction to MEMS (Microelectromechanical Systems), PRIME Faraday Technology
Watch, The Electronics-Enabled Products KnowledgeTransfer Network, United Kingdom, January 2002
(http://www.primetechnologywatch.org.uk)
Ristic, Lj. “Sensor Technology and Devices”, Artech House.
London, 1994.
Roessig T.: „Mirrors with Integrated Position-Sense
Electronics for Optical-Switching Applications”, Analog
Dialogue 36-04 (2002)
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
[90]
[91]
[92]
[93]
[94]
[95]
[96]
[97]
[98]
[99]
Roylance L.M., Angell J.B., A batch-fabricated silicon
accelerometer, IEEE Trans. Electron Devices, ED-26, 1979,
pp. 1911-1917
Sadler D. J., Liakopoulos T. M., Ahn C. H.: „A Universal
Electromagnetic
Microactuator
Using
Magnetic
Interconnection
Concepts”,
IEEE
Journal
of
Microelectromechanical Systems, vol. 9, no.4, pp. 460-468,
2000.
Salman A. W., Napieralski A., Wiak S., Di Barba P., Savini A.,
A new 3D analytical model of an electrostatic micromotor
using multi-objective approach, materiały konferencyjne
International Conference on Modeling and Simulation of
Microsystems, MSM 2001, Hilton Head Island, SC, USA,
March
19-21,
2001,
pp. 165-168
Salman A. W., Optimization and simulation of electrostatic
micromotors, praca doktorska, KMiTI, Politechnika Łódzka,
Łódź 2000
Sandia National Laboratories - Laboratoria MEMS:
http://www.mems.sandia.gov
Sane H.S., Yazdi N., Mastrangelo C.H., Modified sliding mode
control and its application to electrostatically controlled dualaxis micromirrors, Proceedings of the American Control
Conference, volv 3, 30 June-2 July, 2004, pp.1934-1939
Schwarz P., A tool-box approach to the simulation of multiphysics systems, Proceedings of 1st MIT Conference On
Computional Fluid and Solid Mechanics, Cambridge MA,
USA, June 12-15, 2001, pp. 1365-1368
Schwarz P., Haase J, Behavioral modeling of complex
heterogeneous microsystems, Proceedings of the 1st International Forum on Design Languagues (FDL’98), Lausanne,
September 1998, vol. 2, pp. 53-62
Schwarz P., Schneider P., Model library and tool support for
MEMS simulation, Conference on "Microelectronic and MEMS
Technology”, Edinburgh, Scotland, 30 May-1 June, SPIE
Proceedings Series, vol. 4407, 2001, pp. 1-14
Senturia S.D., Aluru N., White J., Simulating the behavior
of MEMS devices-computational methods and needs,
Computational Science and Engineering, IEEE, vol. 4, issue
1, January-March 1997, pp.30-43
371
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
[100] Sinha R., Liang V.C., Paredis C.J.J., Khosla P.K., Modeling
and simulation methods for design of engineering systems,
Journal of Computing and Information Science in Engineering.
JCISE01, vol. 1, 2001, pp. 84-91
[101] Smółka K. , Modele polowo - obwodowe trójwymiarowych
struktur grzebieniowych mikroaktuatorów elektrostatycznych
pracujących jako czujniki przyśpieszenia, rozprawa doktorska,
PŁ, Łodź 2008
[102] Sulima R. „Mikrostruktury i mikrosystemy -nowoczesne
metody wytwarzania” International XIII Symposium on
Micromachines & Servodrives. Krasiczyn 15-19. 09. 2002 str.
41-47
[103] Sun W., Multi-volume CAD modeling for heterogeneous object
design and fabrication, Journal of Computer Science and
Technology, vol 15, no. 1, 2000, pp. 27-36
[104] Sun Y., Piyabongkarn D., Sezen A., Nelson B.J., Rajamani R.:
„A high-aspect-ratio two-axis electrostatic microactuator with
extender travel range”, Sensors and Actuators A 102 (2002)
pp. 49-60
[105] Szaniawski Krzysztof, Projektowanie i symulacja scalonych
czujników wibracji i przyśpieszenia, praca doktorska, KMiTI,
Politechnika Łódzka, Łódź 2005
[106] Szermer Michał, Modelowanie oraz projektowanie układów
przetwarzania
analogowo-cyfrowego
ze
szczególnym
uwzględnieniem szybkośći transmisji danych w mikrosystemach krzemowych, praca doktorska, KMiTI, Politechnika
Łódzka, Łódź 2004
[107] Tang W.C., Nguyen T.-C.H., Howe R.T., Laterally driven
polysilicon resonant microstructures, Sens. Actuators,
November 1989, pp. 25-32
[108] Tay F.E.H., Ongkodjojo A., Liang Y.C., Backpropagation
approximation approach based generation of macromodels
for static
and
dynamic
simulations,
Microsystem
Technologies, vol. 7, issue 3, 2001, pp. 120-136
[109] Tuantranont A., Bright V. M., Liew L. A., Zhang W., Lee Y.:
„Smart Phase-Only Micromirror Array Fabricated by Standard
CMOS Process”, Micro Electro Mechanical Systems, 2000.
MEMS 2000. The Thirteenth Annual International Conference
on Volume, Issue, 23-27 January 2000 pp. 455-460
372
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
[110] Tuantranont A., Bright V. M., Zhang J., Zhang W., Lee Y. C.:
„Self-Aligned
Assembly
of
Microlens
Arrays
with
Micromirrors”, SPIE Vol. 3878, pp. 90-101
[111] Tuantranont A., Bright V. M., Zhang J., Zhang W., Neff J., Lee
Y.: „MEMS-Controllable Microlens Array for Beam Steering
and Precision Alignment in Optical Interconnect Systems”,
Proceedings of the 2000 Solid-State Sensor and Actuator
Workshop, Hilton Head Island, SC, June 2000, pp. 101-104
[112] Walker S.J., Nagel D.J., Optics & MEMS, Report: Naval
Research Laboratory, United States - Department of the Navy,
May 15, 1999
[113] Walsh S., Linton J., Grace R., et al: „MEMS and MOEMS
Technology and Applications”, SPIE -The International Society
for Optical Engineering, Bellingham, WA, Ch. 8, 2000
[114] Wang Y., Modeling and simulation of lab-on-a-chip,
Phd dessertation, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA.,
August 2005
[115] White, R.M. “A sensor classification scheme”, IEEE
Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics and Frequency
Control, Vol. UFFC-34, No. 2, March 1987,pp. 124-126.
[116] Wiak S., Smółka K., Mikrosilniki krzemowe - technologie
i konstrukcje (cz.1), IX Sympozjum: ”Podstawowe Problemy
Energoelektroniki i Elektromechaniki”, PPEE’2000, Wisła,
11-14 December 2000, pp. 227-232
[117] Wiak S., Smółka K., Optymalizacja konstrukcji mikrosilników
krzemowych (cz.2), IX Sympozjum: ”Podstawowe Problemy
Energoelektroniki i Elektromechaniki”, PPEE’2000, Wisła,
11-14 December 2000, pp. 233-239
[118] Wiak S., Smółka K., Zadrożny J., Optimal design of silicon
micromotors by use of field/circuit modeling, The 13th
COMPUMAG Conference on the Computation of Electromagnetic Fields, Evian , France, 2001
[119] Wiak S., Smółka K., Zadrożny J., Optimal design of silicon
micromotors with axial field by use of improved circuit models,
Electromagnetic fields in electrical Engineering. IOS Press,
Studies in Applied Electromagnetics and Mechanics, no. 22,
2002, pp. 331-334
[120] Xie H., Erdmann L., Jing Q., Fedder G. K., Simulation and
characterization of a CMOS z-axis microactuator with
electrostatic comb drives, in Proc. 2000 International
373
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
[121]
[122]
[123]
[124]
[125]
[126]
[127]
[128]
[129]
374
Conference
on
Modeling
and
Simulation
of
Microsystems\MSM 2000, San Diego, CA, March 27-29, 2000,
pp. 181-184
Yee Y., Nam H. J., Lee S. H. et al.: „PZT Actuated Micromirror
for Nano-Tracking of Laser Beam for High-Density Optical
Data Storage”, Micro Electro Mechanical Systems, 2000.
MEMS 2000. The Thirteenth Annual International Conference
on Volume , Issue , 23-27 January 2000 pp. 435 - 440
Yeh R., Hollar S., Pister K. S. J.: „ Single mask, large force,
and large displacement electrostatic linear inchworm motors”,
Journal of Microelectromechanical Systems, Volume 11, Issue
4, Aug 2002 pp. 330 - 336
Yurish S.Y., Kirianaki N.V., Myshkin I.L., World sensors and
MEMS markets - analysis and trends, Sensors & Transducers
Magazine (S&T e-Digest), vol.62, issue 12, December 2005,
pp.456-461
Zaman M.H., Bart S.F., Gilbert J.R., Swart N.R., Mariappan
M., An environment for design and modeling of electromechanical micro-systems, Journal of Modeling and
Simulation of Microsystems, vol. 1, no. 1, 1999, pp. 65-76
Zhang J., Bright V. M., Lee Y. C.: „Thermal Interaction
Between Laser and Micro-Mirror”, Spatial Light Modulators
and Integrated Optoelectronic Arrays (Optical Society of
America) P111-113, Snowmass, April 1999.
Zhang J., Tuantranont A., Bright V. M., Lee Y. C.: „Thermal
Management of Micromirror Arrays for High-Energy
Applications”, Proceedings of IPACK’01, July 2001
Zhang J., Tuantranont A., Hoivik N., Zhang W., Bright V. M.,
Lee Y. C.: „Flip Chip Transfer MEMS on a Transparent
Substrate for Optical Applications”, Proceedings of IPACK’01
The Pacific Rim/ASME International Electronic Packaging
Technical Conference and Exhibition July 8-13, 2001, Kauai,
Hawaii, USA
Zhang J., Zhang Z., Lee Y. C., Bright V. M., Neff J.: „ Design
and investigation of multi-level digitally positioned micromirror
for open-loop controlled applications”, Sensors and Actuators
A 103 (2003) pp. 271-283
Zhang Li J., Liu Q. X.: „Advanced fiber optical switches using
deep RIE (DRIE) fabrication” , Sensors and Actuators A 102
(2003) pp. 286-295.
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
[130] Zhou N., Agogino A., Pister K.S.J., Zhou. N, Agogino A.M.,
Automated design synthesis for micro-electro-mechanical
systems (MEMS), Proceedings of the ASME Design
Automation Conference, Montreal, Canada, September 29October 2, 2002
[131] Zhou N., Zhu B., Agogino A.M., Pister K.S.J, Evolutionary
synthesis of micromechanical system (MEMS) design,
Proceedings of ANNIE 2001: IEEE Neural Networks Council
and Smart Engineering Systems Laboratory, St. Louis,
Missouri, November 4-7, ASME Press, vol. 11, pp. 197-202
375
10. KOMPUTEROWE MODELE INTELIGENTNYCH MIKROSYSTEMÓW
376

Podobne dokumenty