Analysis of dynamic pull-in for lumped MEMS model of atomic force microscope with constant magnetic excitation

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1016/j.jsv.2025.119215
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

We study the dynamical behavior of electromagnetically actuated MEMS cantilevers used in atomic force microscopy (AFM) in the non-contact working state. The nonlinear nature of the MEMS sensor’s tip-sample interaction, considered in the dynamic operation mode, must be appropriately modeled due to the van der Waals-type attraction/repulsion force. The resulting one-degree-of-freedom lumped parameter model constitutes the initial value problem for singular oscillator equation. The occurrence of pull-in solutions for this model with one magnetic excitation parameter is thoroughly analyzed. In particular, due to the Lorentz force-based electromagnetic actuation, we investigate two dynamic pull-in scenarios corresponding to a nonlinear system for which pull-in thresholds are analytically determined. Moreover, sufficient conditions for occurrence of pull-in or oscillatory solutions are rigorously derived and validated numerically. These results generalize those given previously, and can be useful for designing single-degree-of-freedom models of electromagnetically actuated MEMS cantilevers. Finally, we present and discuss a comparison between experimental data and theoretical predictions for a defined benchmark case.