MEMS加速度计封装特点

MEMS封装具有专用性、复杂性、空间性、保护性、可靠性和经济性等特点。它需要为可动部分提供空间,保护器件免受环境影响,同时确保在恶劣条件下的可靠性。封装成本占产品总价的较大比例,且技术需适应MEMS的独特需求,不能直接套用IC封装。

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MEMS技术是一门相当典型的多学科交叉渗透、综合性强、时尚前沿的研发领域,几乎涉及到所有自然及工程学科内容,以单晶硅Si、Si02、SiN、SOI等为主要材料。Si机械电气性能优良,其强度、硬度、杨式模量与Fe相当,密度类似A1,热传导率也与Mo和W不相上下。在制造复杂的器件结构时,现多采用的各种成熟的表面微bD工技术以及体微机械加工技术,正向以LIGA(即深度x射线刻蚀、微电铸成型、塑料铸模等三个环节的德文缩写)技术、微粉末浇铸、即刻掩膜EFAB为代表的三维加工拓展。因而MEMS封装具有与IC芯片封装显著不同的自身特殊性:
(1)专用性
MEMS中通常都有一些可动部分或悬空结构、硅杯空腔、梁、沟、槽、膜片,甚至是流体部件与有机部件,基本上是靠表面效应工作的。封装架构取决于MEMS器件及用途,对各种不同结构及用途的MEMS器件,其封装设计要因地制宜,与制造技术同步协调,专用性很强。
(2)复杂性
根据应用的不同,多数MEMS封装外壳上需要留有同外界直接相连的非电信号通路,例如,有传递光、磁、热、力、化等一种或多种信息的输入。输入信号界面复杂,对芯片钝化、封装保护提出了特殊要求。某些MEMS的封装及其技术比MEMS还新颖,不仅技术难度大,而且对封装环境的洁净度要求达到100级。
在这里插入图片描述
(3)空间性
为给MEMS可活动部分提供足够的活动、可动空间,需要在外壳上刻蚀或留有一定的槽形及其他形状的空间,灌封好的MEMS需要表面上的净空,封

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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