Resumen

BAHARODIMEHR, A.; ABOLFAZL SURATGAR, A.  y  SADEGHI, H.. Capacitive MEMS accelerometer wide range modeling using artificial neural network. J. appl. res. technol [online]. 2009, vol.7, n.2, pp.185-192. ISSN 2448-6736.

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.

Palabras llave : Acelerómetro; MEMS; rigidez cúbica; red neuronal.