dor_id: 45396

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506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-SA 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico gabriel.ascanio@icat.unam.mx

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001.#.#.#: 074.oai:ojs2.localhost:article/503

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520.3.#.a: Este trabajo presenta un modelo no lineal para un acelerómetro microelectromecánico de tipo capacitivo (MEMA). Asimismo, en él se desarrollan parámetros de sistema de el acelerómetro utilizando el efecto del término cúbico del resorte de flexion plegado. Para resolver esta ecuación, usamos el método FEA. La red neuronal (RN) usa el método Levenberg?Marquardt (LM) para entrenar al sistema a fin de que tenga una respuesta más exacta. La RN diseñada puede identificar y predecir el desplazamiento de la masa móvil del acelerómetro. Los resultados de la simulación son muy prometedores.

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doi: https://doi.org/10.22201/icat.16656423.2009.7.02.503

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245.1.0.b: Capacitive MEMS accelerometer wide range modeling using artificial neural network

last_modified: 2024-03-19 14:00:00

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