Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Analysis, evaluation, and optimization of bio-medical thermo-resistive micro-calorimetric flow sensor using an analytical approach

Tytuł:
Analysis, evaluation, and optimization of bio-medical thermo-resistive micro-calorimetric flow sensor using an analytical approach
Autorzy:
Babaelahi, Mojtaba
Sadri, Somayyeh
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2051855.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
thermo-resistive
micro-calorimetric
sensor
temperature
variable conductivity
analytical solution
optimization
Źródło:
Metrology and Measurement Systems; 2022, 29, 1; 109-125
0860-8229
Język:
angielski
Prawa:
CC BY-NC-ND: Creative Commons Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne - Bez utworów zależnych 3.0 PL
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Sensitive MEMS-based thermal flow sensors are the best choice for monitoring the patient’s respiration prompt diagnosis of breath disturbances. In this paper, open space micro-calorimetric flow sensors are investigated as precise monitoring tools. The differential energy balance equation, including convection and conduction terms, is derived for thermal analysis of the considered sensor. The temperature-dependent thermal conductivity of the thin silicon-oxide membrane layer is considered in the energy balance equation. The derived thermal non-linear differential equation is solved using a well-known analytical method, and a finite-element numerical solution is used for the confirmation. Results show that the presented analytical model offers a precise tool for evaluating these sensors. The effects of flow and thin membrane film parameters on thermo-resistive micro-calorimetric flow sensors’ performance and sensitivity are evaluated. The optimization has been performed at different flow velocities using a genetic algorithm method to determine the optimum configuration of the considered flow sensor. The geometrical parameters are selected as a decision variable in the optimization procedure. In the final step, using optimization results and curve-fitting, the expressions for the optimum decision variables have been derived. The sensor’s optimum configuration is achieved analytically based on flow velocity with the analytical terms for optimum decision variables.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies