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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0 es_ES
dc.contributor Aurelio Dominguez Gonzalez es_ES
dc.creator Angel Perez Cruz es_ES
dc.date 2009-10
dc.date.accessioned 2018-12-14T17:33:36Z
dc.date.available 2018-12-14T17:33:36Z
dc.date.issued 2009-10
dc.identifier.uri http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/948
dc.description La aplicación de los sistemas microelectromecánicos (MEMS) en sensado permite medir variables físicas con frecuencias cada vez más altas; teniendo éstos limitantes en el tamaño de sus partes móviles y amortiguamiento por capa de compresión, mismas que se encuentran relacionadas por el factor Q. En este trabajo se presenta el diseño de una microviga cantilever, por medio de la optimización del factor Q para mejorar la sensibilidad a altas frecuencias de la microviga; proponiendo la incorporación de perforaciones en la microviga. Para evaluar el factor Q se utilizó el método de elemento finito, lo que permitió integrar a la solución modal de la microviga la interacción del fluido circundante mediante un modelo desarrollado a partir las ecuaciones de Naiver-Stokes. Dado que la variable a optimizar no es continua se eligió el método de algoritmos genéticos, tomando como variables de diseño la geometría y el número de perforaciones de la microviga. La implementación de este método se combinó con un analizador que determinara las condiciones de trabajo de la viga como es el caso del método de elemento finito. Como primera prueba se demostró que al incluir perforaciones en los diseños convencionales de microvigas se logró aumentar el factor Q; posteriormente resultado de la optimización, se obtuvieron dos diseños con factor Q casi diez veces mayor comparado con los diseños convencionales, lo que representa señales más rápidas y fáciles de detectar. Los diseños obtenidos podrán ser aplicados en la construcción de sensores, por ejemplo, en la detección de masas; para ello es necesario ajustar las variables de diseño a las reglas de diseño de la tecnología MEMS. Por otra parte con este trabajo se inicia el desarrollo de tecnología MEMS en la Universidad Autónoma de Querétaro. es_ES
dc.description The application of micro electromechanical systems (MEMS) to sensing can measure physical variables with increasingly higher frequencies. It has two principle limitations the size of its moving parts and the squeeze film both of them related by the factor Q. This work presents the design of a microcantilever beam through the Q factor optimization to improve the sensitivity at higher frequencies through holes in the microcantilever. To evaluate the Q factor, finite element method was applied, which integrates the modal solution of microcantilever with the damping model developed from the Naiver-Stokes equations. Since the variables to optimize are not continuous, genetic algorithms are applied considering as design variables the geometry and number of holes in the microcantilever. The implementation of this method was combined with the programming of finite element analysis. A first test demonstrated that the incorporation of holes in conventional designs of microcantilevers increased the Q factor. The result of optimization procedure gives two designs with almost ten times higher Q factor compared with conventional designs. This is an advantage since it represents sensing signals which are faster and more detectable. The designs obtained can be applied on sensors development, for instance, the detection of mass. To reach this, it is necessary to adjust the variables to the design rules of MEMS technology. Furthermore this work begins with the development of MEMS technology at the Autonomous University of Queretaro. es_ES
dc.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso Español es_ES
dc.relation.requires Si es_ES
dc.rights Acceso Abierto es_ES
dc.subject Factor Q es_ES
dc.subject MEMS es_ES
dc.subject Microcantilever es_ES
dc.subject Microviga es_ES
dc.subject Q factor es_ES
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es_ES
dc.title Diseño óptimo de una microviga para mejorar su sensibilidad por medio de algoritmos genéticos es_ES
dc.type Tesis de maestría es_ES
dc.creator.tid curp es_ES
dc.contributor.tid curp es_ES
dc.creator.identificador PECA841027HQTRRN07 es_ES
dc.contributor.identificador DOGA680925HQTMNR02 es_ES
dc.contributor.role Director es_ES
dc.degree.name Maestría en Ciencias (Instrumentación y Control) es_ES
dc.degree.department Facultad de Ingeniería es_ES
dc.degree.level Maestría es_ES


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