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Modellierung gekoppelter Effekte in Mikrosystemen auf ...

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134 5 MODELLIERUNG AUF SYSTEMEBENE<br />

Gesamtsystems, das die Simulation des Systemverhaltens <strong>auf</strong> der Basis physikalischer<br />

und skalierbarer Modelle <strong>in</strong> konsistenter Weise erlaubt.<br />

Konsistente Simulationsumgebung: Das ML-Modell ist <strong>in</strong> analoger Hardware-<br />

Beschreibungssprache (VHDL-AMS, Spectre-HDL) realisiert und daher leicht <strong>in</strong><br />

gängige Systemsimulatoren <strong>in</strong>tegrierbar. Innerhalb e<strong>in</strong>er e<strong>in</strong>zigen Simulationsumgebung<br />

kann also e<strong>in</strong> Gesamtmodell für e<strong>in</strong> Mikrosystem erstellt werden, das alle<br />

physikalischen <strong>Effekte</strong> konsistent enthält und ihre Kopplungen untere<strong>in</strong>ander automatisch<br />

und <strong>auf</strong> natürliche Weise realisiert, ohne daß die Kopplung unterschiedlicher<br />

Simulatoren benötigt wird.<br />

Verwendung von Standardsoftware: Die E<strong>in</strong>bettung des Modells <strong>in</strong> e<strong>in</strong>en Standardsystemsimulator<br />

macht die Neuentwicklung von Software zur Lösung der<br />

Reynoldsgleichung überflüssig.<br />

Im folgenden werden nun Kompaktmodelle für Randeffekte und Perforationen abgeleitet.<br />

Dies s<strong>in</strong>d die beiden wichtigsten <strong>Effekte</strong> <strong>in</strong> Mikrobauelementen, die e<strong>in</strong>e Abweichung<br />

von der Reynoldsgleichung verursachen. Wegen der Modularität des ML-Ansatzes<br />

können diese Modelle an grundlegenden Strukturen – lange Rechteckplatten bzw. quadratische<br />

Plattensegmente, die e<strong>in</strong> Loch enthalten – getestet und leicht anhand von FEM-<br />

Rechnungen validiert und kalibriert werden, bevor sie zur Simulation komplexerer Mikrosysteme<br />

e<strong>in</strong>gesetzt werden, für die Untersuchungen <strong>auf</strong> kont<strong>in</strong>uierlicher Feldebene zu<br />

kompliziert und zeit<strong>auf</strong>wendig wären. Die Anwendung dieser grundlegenden Modelle <strong>in</strong><br />

der Simulation ganzer Mikrosysteme wird dann <strong>in</strong> Kap. 5.4.2 demonstriert.<br />

<strong>Modellierung</strong> von Rande<strong>in</strong>flüssen<br />

Um e<strong>in</strong> geeignetes Kompaktmodell für den E<strong>in</strong>fluß des Strukturrandes <strong>auf</strong> die Dämpfungskraft<br />

zu entwickeln, wurden lange, rechteckige Platten untersucht, die sich s<strong>in</strong>usförmig<br />

bezüglich e<strong>in</strong>er festen Oberfläche <strong>auf</strong>- und abbewegen. Wie bereits <strong>in</strong><br />

Kap. 5.3.3 dargelegt, gew<strong>in</strong>nen Rande<strong>in</strong>flüsse an Bedeutung, wenn die Strukturbreite ¢<br />

gegenüber der Dicke des Fluidfilms nicht groß genug ist, was schon bei<br />

�<br />

Werten<br />

� § §<br />

von<br />

¢<br />

zu signifikanten Abweichungen von der Reynoldsgleichung führt £<br />

(siehe<br />

Abb. 5.22, Kap. 5.3.3).<br />

Das ML-Modell für die Rechteckplatte ist <strong>in</strong> Abb. 5.25 dargestellt. Die mittels der<br />

Reynoldsgleichung berechnete Druckverteilung unter der Platte ist dort <strong>auf</strong> das Modell<br />

projiziert und zeigt für den dargestellten Zeitschritt das Druckmaximum <strong>in</strong> der Mitte der<br />

Platte. Das Modell besteht aus e<strong>in</strong>em FN-Modell, das die Reynoldsgleichung <strong>auf</strong> dem Gebiet<br />

der Rechteckplatte löst, und aus e<strong>in</strong>em Kompaktmodell, das die nichtidealen Randbed<strong>in</strong>gungen<br />

und somit die Randeffekte erfaßt. Die Seitenlänge ¢ der Platte wurde zwischen<br />

� ¢<br />

10 m und 50 m, das Verhältnis zwischen 3 und 100 variiert und das Dämpfungsverhalten<br />

¢ für unterschiedliche Squeezezahlen untersucht. Navier-Stokes-basierte FEM-<br />

Rechnungen entsprechender Strukturen wurden herangezogen, um wichtige Parameter zu<br />

identifizieren und zu extrahieren und so e<strong>in</strong> angemessenes Kompaktmodell ableiten, kalibrieren<br />

und schließlich h<strong>in</strong>sichtlich se<strong>in</strong>er Skalierbarkeit validieren zu können.

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