I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m pu t er   Science   Vo l.   39 ,   No .   1 J u l y   2 0 2 5 ,   p p .   1 10 ~ 1 17   I SS N:  2 5 0 2 - 4 7 5 2 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / ijeec s . v 39 .i 1 . p p 1 10 - 1 17          110     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ee cs.ia esco r e. co m   O ptimi zing   str ess  resista nce  in ME M inertial s enso rs throug ma terial a nd t hic kness  va ria tions       M ila din a   Rizk a   Aziz a 1 ,   O nn y   Set y a wa t i 2 ,   J um ia di 3   1 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g ,   U n i v e r si t a s I sl a m   N e g e r i   M a u l a n a   M a l i k   I b r a h i M a l a n g ,   M a l a n g ,   I n d o n e s i a   2 D e p a r t me n t   o f   El e c t r i c a l   En g i n e e r i n g B r a w i j a y a   U n i v e r si t y M a l a n g ,   I n d o n e s i a   3 D e p a r t me n t   o f   M e c h a n i c a l   E n g i n e e r i n g U n i v e r si t a s   M e r d e k a   M a l a n g ,   M a l a n g ,   I n d o n e s i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u l   26 2 0 2 4   R ev is ed   Feb   27 2 0 2 5   Acc ep ted   Mar   26 2 0 2 5       S tres o n   t h e   m icro - e lec tro m e c h n ica l   sy ste m   ( M EM S )   se n s o rs  si g n ifi c a n t ly   d e c re a se se n so a c c u ra c y .   Th e rm o m e c h a n ica stre ss e in d u c e d   b y   t h e   p a c k a g in g   a ss e m b ly   p r o c e ss   a n d   e x tern a l o a d d u r in g   o p e ra ti o n   in d u c e   a   sh ift   in   t h e   o u tp u sig n a (o ffs e t)  o M EM S   se n s o rs.  To   a c h iev e   h ig h   p re c isio n   i n   a c c e lero m e ters ,   g y r o sc o p e s,  a n d   o th e M E M S   d e v i c e s,  it   is  c ru c ial  to   e m p l o y   a d v a n c e d   m o d e li n g   a n d   sim u latio n   tec h n iq u e t o   m it ig a te   stre ss - in d u c e d   o ffse d rif t.   Th e re f o re ,   th is p a p e a ims   to   e x p l o re   a n d   sim u late   stre ss   o n   in e rti a se n so rs  b y   d e sig n in g   a   g y ro sc o p e   tu n in g   fo rk   with   a   p e rfo ra ted   p r o o f   m a ss   to   re d u c e   th e   d a m p i n g   e ffe c t.   O u f in d in g p ro v id e   in sig h ts  f o d e c re a sin g   stre ss   b y   v a ry i n g   th e   m a teria a n d   t h ick n e ss   o th e   in e rti a se n so r.   Th e   lea st  stre ss   wa o b tain e d   fro m   a n   in e rti a sili c o n   se n so with   5   a n d   2 0   m m   th ick n e ss e s.   K ey w o r d s :   I n er tial sen s o r   Ma ter ial   MEMS   T h ick n ess   Vo n   m is es st r ess   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Milad in R izk Aziz a   Dep ar tm en t o f   E lectr ical  E n g i n ee r in g ,   U n iv er s itas   I s lam   Neg er i M au lan Ma lik   I b r ah im   Ma lan g   6 5 1 4 4 ,   Ma lan g ,   I n d o n esia   E m ail:  m ilad in ar izk a@ u in - m a lan g . ac . id       1.   I NT RO D UCT I O N   T h d ev elo p m en o f   m icr o - ele ctr o m ec h an ical  s y s tem   ( ME M S)  tech n o lo g y   h as  in tr o d u ce d   n u m er o u s   n ew  co n s u m er   a n d   in d u s tr ial  a p p licatio n s ,   with   in er tial  m ea s u r em en t   b ein g   o n o f   its   m o s t c r u cial  ap p licatio n   ar ea s   [1 ] [ 2] .   An   in e r tial  s en s o r   s er v es  as  d ev ice  th at   ca n   m ea s u r in er tia,   wh ich   g en e r ally   co n s is o f   two   ty p es,  ac ce ler o m eter s   wh ich   i s   u s ed   to   d etec th e   ex ac m a g n itu d o f   d ir ec tio n   a n d   ac ce l er atio n   ( o r   g - f o r ce ) ,   an d   g y r o s co p es  wh ich   is   u s ed   to   m ea s u r e   an g u lar   s p ee d   [ 3 ] .   B asically ,   ac ce ler o m eter   an d   g y r o s co p ca n   b e   m o d eled   as  s y s tem   co n s is ted   o f   p r o o f   m ass ,   s p r in g   an d   d am p er   [ 4 ] .   C ap ac itiv ac ce ler o m eter   with   p er f o r ate d   p r o o f   m ass   s tr u ctu r h as  b ee n   wid el y   u s ed   b ec au s it  r ed u ce s   air   atten u atio n   an d   s ig n i f ican tly   im p r o v es  s en s o r   p er f o r m an ce   [5 ] - [ 7] .   Vib r atio n s   o f   m ec h a n ical  elem en ts   wh ich   is   also   f o r m ed   in   p r o o f   m ass   ar u tili ze d   b y   g y r o s co p es to   d etec t r o tatio n .   M E M S   g y r o s c o p e s   a r e   c l a s s i f i e d   i n t o   s e v e r a l   s t r u c t u r e s ,   s u c h   a s   g i m b a l   g y r o s c o p e s ,   t u n i n g   f o r k   g y r o s c o p e s ,   v i b r a t i n g   r i n g   g y r o s c o p e s ,   a n d   s o l i d - s t a t e   g y r o s c o p e s   [ 8 ] .   A m o n g   t h e s e ,   t u n i n g   f o r k   g y r o s c o p e s   a r e   m o s t l y   f a v o r e d   d u e   t o   t h e i r   s u p e r i o r   p e r f o r m a n c e ,   w h i c h   i s   a t t r i b u t e d   t o   t h e i r   p l a n a r   s t r u c t u r e   f a c i l i t a t i n g   l a r g e - s c a l e   m a n u f a c t u r i n g ,   e f f e c t i v e   c o m m o n - m o d e   r e j e c t i o n ,   a n d   l o w   p o w e r   c o n s u m p t i o n   [9 ] - [ 11] .   H o w e v e r ,   a c h i e v i n g   h i g h   s e n s i t i v i t y   i n   t u n i n g   f o r k   g y r o s c o p e s   r e m a i n s   a   s i g n i f i c a n t   c h a l l e n g e   f o r   o p t i m a l   p e r f o r m a n c e   [ 1 2 ] [ 1 3 ] .   I n er tial  s en s o r s   h av e   b ee n   wid ely   em p l o y ed   t o   d eliv e r   p r e cise  p o s itio n   an d   m o tio n   m e asu r em en t   s o lu tio n   ac r o s s   n u m er o u s   k ey   s ec to r s ,   s u ch   as  ae r o s p ac e,   r o b o tics ,   h ea lth ca r e p o wer   elec tr o n ics,   n eu r o tech n o lo g ies  an d   p o r tab le  d ev ices   [ 1 4 ] - [ 1 9 ] .   T h d iv er s ity   o f   th ese  ap p licatio n s   r esu lts   in   d if f er en r eq u ir em e n ts   o n   in er tial  s en s o r s   r eg ar d in g   ac cu r ac y ,   s ize,   p o wer   co n s u m p tio n ,   a n d   co s t   [ 2 0 ] .   W ith   th Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2         Op timiz in g   s tr e s s   r e s is ta n ce   i n   MEMS   in erti a l sen s o r s   th r o u g h   m a teri a l a n d     ( Mil a d in a   R iz ka   A z iz a )   111   in cr ea s in g   d em an d   in   ME MS   tech n o lo g y ,   it  is   cr u cial  to   c o n s id er   v ar io u s   f ac to r s   af f ec t in g   ME MS  d ev ice  p er f o r m an ce ,   s u c h   as su r f ac t en s io n ,   v is co s ity ,   s q u ee ze   f ilm   d am p in g ,   an d   r esid u al  s tr ess   [ 2 1 ] .   Stre s s   o n   m icr o - elec tr o m ec h a n ical  s y s tem s   ( ME MS)   s en s o r s   ca n   lead   to   r ed u ce d   s en s o r   ac cu r ac y   [ 2 1 ] [ 22] .   ME MS  s en s o r s   m ig h u n d er g o   s h if in   th o u tp u s ig n al  ( o f f s et)   d u t o   th er m o m ec h an ical  s tr ess e s   ca u s ed   b y   th p ac k a g in g   ass em b ly   p r o ce s s   an d   e x ter n al  lo ad s   ap p lied   d u r in g   o p er atio n   [ 2 3 ] [ 24] Mo d elin g   an d   s im u latio n   to   m in im i ze   s tr ess - in d u ce s   o f f s et  d r if is   cr itical  to   ac h iev in g   h ig h   p r ec is io n   in   ac ce ler o m eter s ,   g y r o s co p es,  a n d   o t h er   ME MS  d e v ices   [ 2 5 ] .   Alth o u g h   th er m o m ec h a n ical  s tr ess   is   k n o wn   as  th s o u r ce   o f   er r o r   in   ME M d ev ices,  th r o le  o f   m ater i al  an d   th ick n ess   v ar iatio n s   in   en h an cin g   ME MS   d ev ice  p er f o r m an ce s   is   n o f u lly   ex p lo r ed .   T h is   r esear ch   aim s   to   ad d r ess   th ch allen g es  b y   f o cu s in g   o n   th e   s tr ess   b eh av io r   in   tu n in g   f o r k   g y r o s co p es  in er tial  s en s o r s .   Sp ec if ically ,   it  s im u late s   an d   an aly ze s   h o w   m ater ial  p r o p er ties   an d   s en s o r   d im e n s io n s   af f ec s tr ess   d is tr ib u tio n ,   with   th e   g o al  o f   m in im izin g   s tr ess - in d u ce d   er r o r s .   B y   o p tim izin g   th d esig n ,   p a r ticu lar ly   with   t h in clu s io n   o f   p er f o r ate d   p r o o f   m ass   to   r ed u c e   d am p in g ,   th is   s tu d y   co n t r ib u t es  to   en h a n cin g   th p r ec is io n   an d   r eliab ilit y   o f   ME MS  s en s o r s   u s ed   ac r o s s   v ar io u s   in d u s tr ies.       2.   M E T H O D   2 . 1 .     Dev ice   des ig n   Fig u r 1   illu s tr ates  th p r o ce s s   o f   d ev el o p in g   in er tial  s en s o r .   T h p r im ar y   co m p o n en t   o f   t h in er tial   s en s o r   co n s is ts   o f   th r ee   p ar ts th p r o o f   m ass ,   th h o le,   a n d   th ar m ,   as  s h o wn   in     Fig u r 1 ( a ) T ab le  1   d em o n s tr ates  th s tr u ctu r al  d i m en s io n s   o f   th e   in er tial  s en s o r .   T h to tal  d im en s io n s   o f   th i s   d ev ice  ar 1 5 0   in   len g th ,   1 9 0   m m   in   wid th ,   an d   1 0   m m   in   h eig h t.  T h d e v ice  was  d esig n ed   u s in g   Fre eC AD  s o f twar e,   th en   im p o r ted   in t o   Salo m s o f tw ar to   g en e r ate  m esh .   T h e   d esig n   was  ca teg o r ized   in to   s ev er al  g r o u p s :   Gr o u p GFix ,   Gr o u p GT o p ,   Gr o u p Go th e r s ,   an d   Gr o u p _ all ,   as  s h o wn   in   Fig u r 1 ( b ) .   Gr o u p GFix ,   s h o wn   in   o r an g e,   r ep r esen ts   th s tatio n ar y   p ar o f   th s en s o r .   Gr o u p GT o p ,   s h o wn   in   b lu e,   r e p r esen ts   th p ar o f   th e   s en s o r   wh er s tr ess   will  b e x er ted .   Me a n wh ile,   th e   Gr o u p Go th er s ,   s h o wn   in   g r ee n ,   ar g r o u p s   o th e r   th a n   Gr o u p GFix   an d   Gr o u p GT o p .   On ce   th m esh   was c r ea ted ,   al l p ar ts   ar g r o u p e d .       T ab le   1 .   Stru ctu r al   d im en s io n s   o f   in er tial sen s o r   S e n s o r   st r u c t u r e   Le n g t h × W i d t h × H e i g h t   ( mm )   B o x   ( P r o o f   M a ss)   H o l e   b o x   Arm   1 5 0 × 1 5 0 × 10   6 × 6 × 10   1 4 5 × 20 × 10             Fig u r 1 .   T h d esig n   o f   in e r tial sen s o r :   ( a)   in er tial sen s o r   s tr u ctu r an d   ( b )   th m esh   c r ea tio n   u s in g   s alo m e       2 . 2 .     Sim ula t i o n m et ho d   E lm er GUI   is   an   o p en - s o u r c f in ite  elem en s o f twar d esig n ed   f o r   m u lti - p h y s ical  p r o b lem s .     T h is   s o f twar s er v es  to   p r o v id tr ea tm en t o   in e r tial  s en s o r s .   Fig u r e   2   p r esen ts   th d e s ig n   an d   m esh in g   p r o ce s s   ca r r ied   o u t   in   E l m er G UI ,   wh ich   co r r esp o n d s   t o   th e   m esh   g en e r atio n   c o n d u cted   i n   Salo m s o f twar e.     Fig u r 2 ( a )   illu s tr ates  th m esh in g   o f   th s en s o r s   s tr u ct u r al  d esig n ,   d etailin g   v ar io u s   b o u n d ar y   g r o u p s :   Gr o u p GT o p   r e p r esen ts   th e   to p   an d   b o tto m   p ar t   o f   in er tia  s en s o r ,   wh e r e   s tr ess   will  b e x er ted   Fig u r 2 ( b ) ,   Gr o u p Go th e r s   in clu d all  r e g i o n s   ex ce p th e   to p   a n d   b o tto m   p ar ts   Fig u r 2 ( c) ,   Gr o u p _ al r ep r esen ts   th en tire   s en s o r   Fig u r 2 ( d ) ,   an d   G r o u p GFix   co r r esp o n d   to   f i x ed   ar ea   o f   th in er tia   s en s o r   th a r em ain   s tatio n ar y   Fig u r e s   2 ( e )   an d   2 ( f ) .   T h lin ea r   elasticity   eq u atio n   was  s et  to   ca lcu late  th s tr ess   v a lu o n   th o b ject.     T h eq u atio n   s ettin g   is   s h o wn   in   T a b le  2 ,   t h e   v alu e   o f   s tr ess   b o d y   f o r ce   was  f o r m u lated   in   ( 1 ) ,   an d   t h u s ,     th b o d y   f o r ce   ap p lied   o n   th o b ject  is   ex p r ess ed   in   ( 2 ) .   T h e   m ater ial  u s ed   f o r   th in e r tial  s en s o r   was  s ilico n .     T h p ar am eter s   u s ed   f o r   s ilico n   m ater ials   ar s h o wn   in   T a b le  3 .   I n   o r d er   t o   ar r an g th e   o b ject  s u r f ac th at   will b tr ea ted ,   th b o u n d ar y   c o n d itio n   n ee d   to   b s et.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  39 ,   No .   1 ,   J u ly   20 25 1 10 - 1 17   112         ( a)   ( b )   ( c)               ( d )   ( e)   (f)     Fig u r 2 .   T h d esig n   o f   th e   in er tia  s en s o r   an d   m esh in g   g r o u p ( a)   t h c o m p lete  s tr u ctu r e   o f   th in er tia  s en s o r   ( b )   b o u n d ar y   Gr o u p GT o p ,   ( c)   b o u n d ar y   Gr o u p G o th er s ,   ( d )   g r o u p _ all,   an d   ( e ) - ( f b o u n d ar y   Gr o u p GFix       T ab le   2 E q u atio n   s ettin g   i n   E l m er GUI   s o f twar e   Eq u a t i o n   C o n f i g u r a t i o n   i n   El m e r G U I   S o l v e r   1   Eq u a t i o n   =   Li n e a r   e l a s t i c i t y   P r o c e d u r e   =   S t r e ssS o l v e   S t r e ssS o l v e r   V a r i a b l e   =   - d o f 3   D i s p l a c e me n t   C a l c u l a t e   L o a d s =   Tr u e   C a l c u l a t e   S t r e ss e s =   Tr u e   Ex e c   S o l v e r   =   A l w a y s   S t a b i l i z e   =   F a l se   B u b b l e s   =   F a l s e   Lu m p e d   M a ss   M a t r i x   =   F a l s e   O p t i mi z e   B a n d w i d t h   =   Tr u e   S t e a d y   S t a t e   C o n v e r g e n c e   To l e r a n c e   =   1 . 0 e - 6   N o n l i n e a r   S y s t e m   C o n v e r g e n c e   To l e r a n c e   =   1 . 0 e - 7   N o n l i n e a r   S y s t e m   M a x   I t e r a t i o n =   1   N o n l i n e a r   S y s t e m   N e w t o n   A f t e r   I t e r a t i o n =   3   N o n l i n e a r   S y s t e m   N e w t o n   A f t e r   T o l e r a n c e   =   1 . 0 e - 3   N o n l i n e a r   S y s t e m   R e l a x a t i o n   F a c t o r   =   1   Li n e a r   S y st e m S o l v e r   =   I t e r a t i v e   Li n e a r   S y st e m I t e r a t i v e   M e t h o d   =   C G   Li n e a r   S y st e M a x   I t e r a t i o n s =   2 0 0   Li n e a r   S y st e C o n v e r g e n c e   T o l e r a n c e   =   1 . 0 e - 6   Li n e a r   S y st e m Pr e c o n d i t i o n i n g   =   I LU 0   Li n e a r   S y st e m I LU T o l e r a n c e   =   1 . 0 e - 3   Li n e a r   S y st e m A b o r t   N o t   C o n v e r g e d   =   F a l se   Li n e a r   S y st e R e s i d u a l   O u t p u t   =   1   Li n e a r   S y st e m Pr e c o n d i t i o n   R e c o m p u t e   =   1   En d       T ab le   3 .   Ma ter ial  p a r am eter   M a t e r i a l   P a r a me t e r   V a l u e   S i l i c o n   D e n si t y   Y o u n g m o d u l u s   P o i ss o n   r a t i o   S t r e ss  b o d y   f o r c e   2 . 3 3 0   g / c m 3   1 9 0   G p a   0 . 2 7   2 . 2834   ×   10 8    /  3   G e r man i u m   D e n si t y   Y o u n g m o d u l u s   P o i ss o n   r a t i o   S t r e ss  b o d y   f o r c e   5 . 3 2 3   g / c m 3   1 0 3   G p a   0 . 2 6   5 . 2165   ×   10 8    /  3   G a l i u m A r se n i d e   D e n si t y   Y o u n g m o d u l u s   P o i ss o n   r a t i o   S t r e ss  b o d y   f o r c e   5 . 3 1 8   g / c m 3   8 5 . 5   G P a   0 . 3 1   5 . 2136   ×   10 8    /  3       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2         Op timiz in g   s tr e s s   r e s is ta n ce   i n   MEMS   in erti a l sen s o r s   th r o u g h   m a teri a l a n d     ( Mil a d in a   R iz ka   A z iz a )   113   T h v alu o f   s tr ess   b o d y   f o r ce   was   in   ( 1 ) .     Str e s s   B ody   F or c e = G r a vity   F or c e   x   De n s ity   ( 1)     T h u s ,   th b o d y   f o r ce   ap p lied   t o   th o b ject  is   ex p r ess ed   in   th e   ( 2 ) :              = 9 . 8   / 2   2330  / 3   ( 2)            = 22834    / 2 2     B ec au s e   th s tr ess   in p u was  in f lu en ce d   b y   g r av itatio n al  f o r ce s ,   th v alu o f   v o lu m f o r ce s   was   ap p lied   to   th e   z - ax is .   T h n e g ativ s ig n   in d icate s   th o p p o s ite  d ir ec tio n .   T h p r ess u r was  s et  to   0   wh ich   in d icate s   n o   is o tr o p ic  p r ess u r e   o n   th b o d y   s en s o r .       3.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   Vo n   Mises   s tr ess   is   th s tr es s   lev el  th at  lead s   to   m ater ial   f ailu r wh e n   th e   m ater ial  e x p er ien ce s   tr iax ial  s tr ess   wh ich   p r o d u ce s   s tr ain   en er g y .   Failu r o cc u r s   wh en   th s tr ain   en er g y   f r o m   t h tr iax ial  s tr ess   is   eq u al  to   th s tr ain   en er g y   o b s er v ed   in   s tan d a r d   ten s ile  test   o f   th m ater ial s   y ield   p o in t.   B asically ,   s tr ess   i s   d ef in ed   as th f o r ce   e x er ted   p e r   u n it a r ea ,   as sh o wn   in   ( 3 ) .     σ = C 2 2   ( 3)     σ : stre s s   C co n s tan t   P:  p r ess u r e   l:  s tr u ctu r len g th   h s tr u ctu r th ick n ess   T h e   l i n e a r   e l as t i ci t y   e q u at i o n   c a n   b e   u s e d   t o   d e t e r m i n e   t h s t r es s   g e n e r a t e d   w i t h i n   a n   o b je c t .   E l m e r   s o f t w a r e   p r o v i d e s   a   g r a p h i c   u s e r   i n t e r f a c e   ( GUI )   t h a t   al l o ws   u s e r s   t o   v i e w   d es i r e d   r e s p o n s e s   a n d   c a p a b l e   o f   d e m o n s t r a t i n g   t h e   s o l u t i o n   o f   l i n e a r   e l a s t i c it y   e q u a t i o n   o n   a   3 D   o b j e c t .   I n   t h i s   c as e ,   t h e   3 D   o b j e c t   i s   a n   i n e r ti al  s e n s o r   c o m m o n l y   u s e d   i n   M E M S   s e n s o r s .   M a t h e m at i c a ll y ,   th e   s t r es s   e q u a ti o n   c a n   b e   d e s c r ib e d   i n   ( 4 )   a n d   ( 5 ) .      =    ( )   ( 4)     τ ( u ) =   (   . ) +   ( . + ( . ) )   ( 5)     wh er ε  is   th s tr ain   an d   C   is   th elastic  m o d u lu s .   T h p ar a m eter s   to   b co n s id er e d   in   th e   m ater ial  s elec tio n   ar d en s ity ,   Yo u n g s   m o d u lu s ,   an d   Po is s o n   R atio .     λ =   Y κ ( 1 + κ ) ( 1 2 )   ( 6)     =   Y 2 ( 1 + )   ( 7)     wh er is   Yo u n g m o d u l u s ,   κ  is   Po is s o n s   r atio ,   λ   an d   µ  ar m ater ial  f o r m i n g   p a r am eter s .   B ased   o n   th ( 6 )   a n d   ( 7 ) ,   it is   ev id en t th at  th s tr ess   lev el  ca n   b af f ec te d   b y   b o th   th e   ty p o f   m ater ial   an d   th th ick n ess   o f   d if f er en s tr u ctu r es.  T h er ef o r e,   th is   p ap er   will  d is cu s s   h o th m ater i al  an d   th ick n ess   o f   th in er tial sen s o r   im p ac t th r esu ltin g   s tr ess .   Acc o r d in g   to   s im u latio n   r es u lts   u s in g   E lm er   s o f twar e,   th m ax im u m   s tr ess   v alu ( in   r ed )   was  9 . 3 5 × 10 - MPa,   th o p tim al  s tr ess   v alu ( in   g r ee n )   was  4 . 6 8 × 10 - MPa,   an d   th m in im u m   s tr ess   was  ( in   b lu e)   7 . 4 7 × 10 - MPa,   as  s h o wn   i n   T ab le  4 .   Simu latio n   r esu lts   d em o n s tr ate   in   Fig u r 3   th at  t h s tr ess   p ar was  o n   th ar m .   On ce   f o r ce   is   ap p li ed   to   th s en s o r ,   d is p lace m en t   o cc u r s   an d   s tr ess   ap p ea r s   in   th s en s o r .   Sin ce   th p o r tio n   o f   th s en s o r   th at   r e m ain s   s tatio n ar y   is   in   th e   s en s o r   ar m ,   s tr ess   also   ap p ea r s   i n   th s en s o r   ar m ,   as   s h o wn   in   Fig u r 3 ( a ) .   T h is   o cc u r s   b ec au s th s en s o r   a r m s   ex p er ien ce d   ten s io n   to   p r ev en m o v em e n t.   Mo r eo v er ,   th s tr ess   was  co n ce n tr ated   at  th en d s   o f   th e   s en s o r   ar m   d u to   th f ac th at  th s m aller   th cr o s s - s ec tio n al  ar ea ,   th g r ea ter   th s tr ess   ex p er ien ce d .   Fig u r 3 ( b )   illu s tr ates  th co n v er g e n ce   g r ap h   o f   s im u latio n   r esu lts ,   it c an   b s ee n   th at  to   r ea ch   th lin ea r   s tate  it tak es u p   to   th 6 th   iter atio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  39 ,   No .   1 ,   J u ly   20 25 1 10 - 1 17   114       ( a)   ( b )     Fig u r 3 .   Vo n   Mises   s tr ess   s i m u latio n   o f ( a)   in e r tial sen s o r   at  1 0   m m   th ick n ess   an d   ( b )   c o n v er g en ce   h is to r y   o f   s ilico n   in er tial sen s o r       3 . 1 .     M a t er ia m o difica t io n si m ula t io n   I n   in er tial  s en s o r s ,   th m ater ial  u s ed   is   th k ey   f ac to r   th at  af f ec ts   s tr ess .   T h er ef o r e,   we  tr ied   to   s im u late  th in er tial  s en s o r   u s in g   d if f e r en m ater ials ,   as  s h o wn   in   Fig u r 4 .   T h v o n   Mises   s tr ess   s im u latio n   r esu lts   f o r   d if f er e n m ater ials   u s ed   in   th e   s en s o r   s tr u ct u r h ig h lig h t   th s p ec if ic   m ater ia s tr ess   d i s tr ib u tio n   th at  is   co n ce n tr ated   i n   th e   s en s o r   ar m s ,   as   illu s tr ated   in   Fig u r e s   4 ( a ) - ( c ) ,   r esp ec tiv ely ,   f o r   s ilico n ,   g e r m an iu m ,   an d   g alliu m   ar s en id e.   T a b le  4   an d   Fig u r 4 ( d )   d em o n s tr ates  th s im u latio n   r esu lts   o f   m a ter ial  m o d if icatio n .   T h m in im u m   s tr ess   o f   s ilico n ,   g er m an iu m ,   an d   g aliu m   ar s en id wer 7 . 4 7 × 10 - 7 ,   2 . 4 1 × 10 - 6 ,   an d   2 . 5 0 × 10 - 6 ,   MPa,   r esp ec tiv ely .   Me an wh i le,   th m a x im u m   s tr ess   o f   s ilico n ,   g er m an i u m ,   a n d   g aliu m   ar s en i d e   wer e   9 . 3 5 × 10 - 4 ,   2 . 2 3 × 10 - 3 ,   an d   2 . 0 2 × 10 - 3   MPa,   r esp ec tiv ely .   T h h ig h er   m ater ial  d en s ity   lea d s   to   g r ea ter   s tr ess ,   r esu ltin g   in   an   in cr e ase  in   v o n   Mises   s tr es s .   T h u s ,   th s tr ess   p r o d u ce d   b y   g er m an iu m   was  g r ea ter   th an   g alliu m   ar s en id an d   s ilico n ,   wh ich   was in   ac co r d a n ce   with   ( 6 )   an d   ( 7 ) .           (a )   ( b )           ( c)   ( d )     Fig u r e   4 Vo n   Mises   s tr ess   s i m u latio n   o f :   ( a)   s ilico n ,   ( b )   g e r m an iu m ,   ( c)   g aliu m   ar s en id e,   an d     ( d )   g r ap h   o f   v o n   Mises   s tr ess   with   d if f er en t m ate r ials       T ab le   4 Simu latio n   r esu lts   o f   i n er tial  s en s o r   with   m ater ial   m o d if icatio n   M a t e r i a l   M i n i m u m   st r e ss   B l u e   ( M P a )   O p t i mu m   st r e ss   G r e e n   ( M P a )   M a x i m u m   st r e ss   R e d   ( M P a )   S i l i c o n   G e r man i u m   G a l i u m A r se n i d e   7 . 4 7 × 10 - 7   2 . 4 1 × 10 - 6   2 . 5 0 × 10 - 6   4 . 6 8 × 10 - 4   1 . 1 2 × 10 - 3   1 . 0 1 × 10 - 3   9 . 3 5 × 10 - 4   2 . 2 3 × 10 - 3   2 . 0 2 × 10 - 3   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2         Op timiz in g   s tr e s s   r e s is ta n ce   i n   MEMS   in erti a l sen s o r s   th r o u g h   m a teri a l a n d     ( Mil a d in a   R iz ka   A z iz a )   115   3 . 2 .     T hick nes s   m o difica t io s im ula t io n   B esid es  th m ater ial  u s ed ,   th len g t h   an d   t h ick n ess   o f   t h s tr u ctu r e   ca n   also   im p ac t   th s tr ess   p r o d u ce d   b y   th e   in er tial  s en s o r .   I n   th is   r esear ch ,   we  ad j u s ted   th th ic k n ess   o f   t h s en s o r   wh ile  k ee p in g   th e   o th er   d im en s io n s   co n s tan t.  Fig u r 5   p r esen ts   th v o n   Mises   s tr es s   s im u latio n s   u s in g   v ar io u s   th ick n ess es,  h ig h lig h tin g   th ef f ec o f   th i ck n ess   o n   s tr ess   d is tr ib u tio n .   Fig u r 5 ( a ) - ( e )   illu s tr ates  th v o n   Mises   s tr ess   d is tr ib u tio n   with   d if f er e n th i ck n ess es  o f   5 ,   7 ,   1 0 ,   1 5 ,   a n d   2 0   m m ,   r esp ec tiv ely .   As  t h e   s en s o r s   th ick n ess   in cr ea s es,  th m in im u m   s tr ess   v alu ( s h o wn   in   b lu e )   d ec r ea s es,  wh ich   alig n s   with   th f o r m u la  in   ( 3 ) .   Fo r   th e   o p tim al  ( s h o wn   in   g r ee n )   an d   m ax im u m   ( s h o wn   in   r ed )   s tr ess ,   at  th ick n ess es  o f   1 0 ,   1 5 ,   an d   2 0   m m ,   g r ea ter   th ick n ess   r esu lts   in   h ig h er   s tr ess   v alu es.  Ho wev er ,   at  5   a n d   7   m m   th ick n ess es,  th e   o p ti m al  an d   m ax im u m   s tr ess   v alu es d ev iate  f r o m   th f o r m u la.   T h m in im u m   s tr ess   o f   th ick n ess   v ar iatio n   wer 2 . 3 1 × 10 - 6 ,   9 . 4 4 × 10 - 7 ,   7 . 4 7 × 10 - 7 ,   7 . 2 0 × 10 - 7 6 . 5 2 × 10 - 7   MPa,   r esp ec tiv ely ,   f o r   5 ,   7 ,   1 0 ,   1 5   an d   2 0   m m .   Me an wh ile,   th m a x im u m   s tr ess   o f   th ick n ess   v ar iatio n   wer 6 . 1 2 × 10 - 4 ,   8 . 8 7 × 10 - 4 ,   9 . 3 5 × 10 - 4 ,   8 . 1 1 × 10 - 4 ,   5 . 2 6 × 10 - 4   MPa,   r esp ec tiv ely ,   f o r   5 ,   7 ,   1 0 ,   1 5 ,   a n d   2 0   m m .   T h s im u latio n   r esu l ts   in d icate   th at  at  5   an d   7   m m ,   th d is tr ib u tio n   o f   m a x im u m   s tr ess   v alu es  i s   b r o ad e r   th a n   at   1 0 ,   1 5 ,   a n d   2 0   m m ,   as  s h o w n   in   T ab le   5   a n d   Fig u r 5 ( f ) .   T h is   d em o n s tr ates  th at  th i n n er   s en s o r   lead s   to   wid er   d is tr ib u tio n   o f   m ax im u m   s tr ess ,   wh ich   ca n   im p ac t t h s en s o r s   p er f o r m an ce .             ( a)   ( b )   ( c)               ( d )   ( e)   (f)     Fig u r e   5 Vo n   Mises   s tr ess   s i m u latio n   at :   ( a)   5   m m ,   ( b )   7   m m ,   ( c)   1 0   mm ( d )   1 5 ,   ( e)   2 0   mm   th ick n ess es,  an d   ( f)  g r a p h   o f   v o n   Mises   s tr ess   with   d if f er en t th ic k n ess es       T ab le  5 .   Simu latio n   r esu lts   o f   in er tial  s en s o r   with   th ick n ess   m o d if icatio n   Th i c k n e ss   M i n i m u m   st r e ss   B l u e   ( M P a )   O p t i mu m   st r e ss   G r e e n   ( M P a )   M a x i m u m   st r e ss   R e d   ( M P a )   5   mm   7   mm   1 0   mm   1 5   mm   2 0   mm   2 . 3 1 × 10 - 6   9 . 4 4 × 10 - 7   7 . 4 7 × 10 - 7   7 . 2 0 × 10 - 7   6 . 5 2 × 10 - 7   3 . 0 7 × 10 - 4   4 . 4 4 × 10 - 4   4 . 6 8 × 10 - 4   4 . 0 6 × 10 - 4   2 . 6 5 × 10 - 4   6 . 1 2 × 10 - 4   8 . 8 7 × 10 - 4   9 . 3 5 × 10 - 4   8 . 1 1 × 10 - 4   5 . 2 6 × 10 - 4       4.   CO NCLU SI O N   Stre s s   em er g es  as  cr u cial  p ar am eter   to   b c o n s id er ed   in   M E MS  s en s o r s   to   m ain tain   th eir   ac cu r ac y   an d   p er f o r m a n ce .   Ou r   f in d i n g s   p r o v id e   co n clu s iv e v id en ce   th at  th is   p h en o m en o n   is   ass o ciate d   with   th m ater ial  co m p o s itio n   an d   th e   th ick n ess   o f   th s en s o r ,   wh i ch   in cf lu e n ce   th e   lev el  o f   s tr ess   ex er ted R ec en t   o b s er v atio n s   s u g g est  th at  th h ig h er   m ater ial  d en s ity   c o r r el ates  with   h eig h ten ed   s tr ess   lev el,   th u s   Ger m an i u m   h as  th h ig h est  s tr ess   lev el   co m p ated   to   Sil ico n   a n d   Galiu m   Ar s en id e.   Fu r th er m o r e,   th ick er   s en s o r   d im en s io n s   lead   t o   a   r ed u ctio n   in   s tr ess   lev el .   I n er tial  s en s o r   with   th e   th ick n ess   o f   5   an d   7   m m   h av e   b r o ad er   d is tr ib u tio n   o f   s tr ess   v alu es th an   at  1 0 ,   1 5 ,   an d   2 0   m m   th ick n ess es.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  39 ,   No .   1 ,   J u ly   20 25 1 10 - 1 17   116   ACK NO WL E DG E M E NT S   T h is   wo r k   was  s u p p o r ted   b y   Un iv er s itas   I s lam   N eg er i   Ma u lan Ma lik   I b r ah im   M alan g   an d   B r awijay Un iv er s ity .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   Au th o r s   s tate  n o   f u n d in g   in v o lv ed .       AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T     Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Milad in R izk Aziz a                               On n y   Sety awa ti                               J u m iad i                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT     Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.       DATA AV AI L AB I L I T   Data   av ailab ilit y   is   n o ap p li ca b le  to   th is   p ap er   as  n o   n e d ata  wer cr ea ted   o r   an aly ze d   in   th is   s tu d y .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   D .   K .   S h a e f f e r ,   M E M S   i n e r t i a l   se n so r s:   a   t u t o r i a l   o v e r v i e w ,   I EEE   C o m m u n i c a t i o n M a g a zi n e ,   v o l .   5 1 ,   n o .   4 ,   p p .   1 0 0 - 1 0 9 ,   2 0 1 3 d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / M C O M . 2 0 1 3 . 6 4 9 5 7 6 8 .   [ 2 ]   Y .   X u   e t   a l . R e l i a b i l i t y   o f   M E M S   i n e r t i a l   d e v i c e s   i n   m e c h a n i c a l   a n d   t h e r mal   e n v i r o n me n t s :   a   r e v i e w ,   H e l i y o n ,   v o l .   1 0 ,   n o .   5 ,   p p .   e 2 7 4 8 1 ,   2 0 2 4 / 0 3 / 1 5 /   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . h e l i y o n . 2 0 2 4 . e 2 7 4 8 1 .   [ 3 ]   A .   C o l a g r o ssi ,   V .   P e sc e ,   S .   S i l v e st r i n i ,   D .   G o n z a l e z - A r j o n a ,   P .   H e r m o si n ,   a n d   M .   B a t t i l a n a ,   C h a p t e r   s i x   -   se n s o r s ,   i n   M o d e r n   S p a c e c r a f t   G u i d a n c e ,   N a v i g a t i o n ,   a n d   C o n t r o l ,   V .   P e sce ,   A .   C o l a g r o ssi ,   a n d   S .   S i l v e st r i n i ,   E d s.:   El se v i e r ,   2 0 2 3 ,   p p .   2 5 3 - 336 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / B 9 7 8 - 0 - 3 2 3 - 9 0 9 1 6 - 7 . 0 0 0 0 6 - 8.   [ 4 ]   S .   V e e n a ,   N .   R a i ,   H .   L .   S u r e s h ,   a n d   V .   S .   N a g a r a j a ,   D e si g n ,   mo d e l l i n g ,   a n d   si m u l a t i o n   a n a l y si o f   a   si n g l e   A x i M E M S - b a se d   c a p a c i t i v e   a c c e l e r o m e t e r ,   ArXi v ,   v o l .   6 9 ,   n o .   1 0 ,   p p .   8 2 - 88 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 4 8 5 5 0 / a r X i v . 2 1 1 1 . 0 3 8 1 6 .   [ 5 ]   G .   A .   K h o u q e e r ,   S .   S u g a n t h i ,   N .   A l a n a z i ,   A .   A l o d h a y b ,   M .   M u t h u r a ma m o o r t h y ,   a n d   S .   P a n d i a r a j ,   D e s i g n   o f   M E M S   c a p a c i t i v e   c o m b   a c c e l e r o m e t e r   w i t h   p e r f o r a t e d   p r o o f   m a ss  f o r   se i smi c   a p p l i c a t i o n s,   J o u r n a l   o f   K i n g   S a u d   U n i v e r si t y   -   S c i e n c e ,   v o l .   3 5 ,     n o .   3 ,   p .   1 0 2 5 6 0 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j k su s . 2 0 2 3 . 1 0 2 5 6 0 .   [ 6 ]   Y .   K a ma d a ,   A .   I so b e ,   T.   O sh i ma ,   Y .   F u r u b a y a sh i ,   T.   I d o ,   a n d   T.   S e k i g u c h i ,   C a p a c i t i v e   M E M S   a c c e l e r o met e r   w i t h   p e r f o r a t e d   a n d   e l e c t r i c a l l y   s e p a r a t e d   mass  st r u c t u r e   f o r   l o w   n o i se  a n d   l o w   p o w e r ,   J o u rn a l   o f   Mi c ro e l e c t ro m e c h a n i c a l   S y s t e m s,  v o l .   2 8 ,     n o .   3 ,   p p .   4 0 1 - 4 0 8 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / J M E M S . 2 0 1 9 . 2 9 0 3 3 4 9 .   [ 7 ]   S .   V e e n a ,   N .   R a i ,   A .   M .   R .   M o r e y ,   H .   L.   S u r e s h ,   a n d   H .   S h a i k ,   D e si g n   a n d   si m u l a t i o n   o f   M E M S   b a s e d   c a p a c i t i v e   a c c e l e r o m e t e r ,   S i n g a p o r e ,   2 0 2 2 :   S p r i n g e r   S i n g a p o r e ,   v o l .   2 ,   n o .   1 2 ,   p p .   2 0 7 - 2 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 9 8 1 - 16 - 2 9 1 9 - 8 _ 1 9 .   [ 8 ]   K .   L i u   e t   a l . Th e   d e v e l o p me n t   o f   mi c r o - g y r o s c o p e   t e c h n o l o g y ,   J o u r n a l   o f   M i c r o m e c h a n i c s   a n d   M i c r o e n g i n e e ri n g ,   v o l .   1 9 ,     n o .   1 1 ,   p .   1 1 3 0 0 1 ,   2 0 0 9 / 1 0 / 1 6   2 0 0 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 8 / 0 9 6 0 - 1 3 1 7 / 1 9 / 1 1 / 1 1 3 0 0 1 .   [ 9 ]   M .   N .   N g u y e n ,   N .   S .   H a ,   L.   Q .   N g u y e n ,   H .   M .   C h u ,   a n d   H .   N .   V u ,   Z - A x i mi c r o m a c h i n e d   t u n i n g   f o r k   g y r o s c o p e   w i t h   l o w   a i r   d a m p i n g,   M i c r o m a c h i n e s ,   v o l .   8 ,   n o .   2 ,   p p .   1 - 1 0 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / mi 8 0 2 0 0 4 2     [ 1 0 ]   M .   S .   W e i n b e r g   a n d   A .   K o u r e p e n i s ,   Er r o r   s o u r c e s   i n   in - p l a n e   s i l i c o n   t u n i n g - f o r k   M E M S   g y r o sc o p e s,   J o u r n a l   o f   Mi c r o e l e c t r o m e c h a n i c a l   S y s t e m s,   vo l .   1 5 ,   n o .   3 ,   p p .   4 7 9 - 4 9 1 ,   2 0 0 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / J M E M S . 2 0 0 6 . 8 7 6 7 7 9 .   [ 1 1 ]   R .   W a n g ,   P .   C h e n g ,   F .   X i e ,   D .   Y o u n g ,   a n d   Z.   H a o ,   A   m u l t i p l e - b e a m   t u n i n g - f o r k   g y r o sc o p e   w i t h   h i g h   q u a l i t y   f a c t o r s,   S e n so rs   a n d   Ac t u a t o rs  A:   P h y s i c a l ,   v o l .   1 6 6 ,   n o .   1 ,   p p .   2 2 - 3 3 ,   2 0 1 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . s n a . 2 0 1 0 . 1 2 . 0 2 4 .   [ 1 2 ]   Z.   L i ,   S .   G a o ,   L.   Ji n ,   H .   Li u ,   Y .   G u a n ,   a n d   S .   P e n g ,   D e si g n   a n d   me c h a n i c a l   s e n s i t i v i t y   a n a l y s i o f   a   M E M S   t u n i n g   f o r k   g y r o sc o p e   w i t h   a n   a n c h o r e d   l e v e r a g e   mec h a n i sm ,   S e n s o rs ,   v o l .   1 9 ,   n o .   1 6 ,   p p .   1 - 1 9 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s1 9 1 6 3 4 5 5     [ 1 3 ]   C .   X i o n g   e t   a l . D e si g n   a n d   o p t i mi z a t i o n   o f   a   n o v e l   M E M S   t u n i n g   f o r k   g y r o s c o p e   mi c r o st r u c t u r e ,   ( i n   e n g ) ,   Mi c r o m a c h i n e s   ( Ba se l ) ,   v o l .   1 3 ,   n o .   2 ,   p p .   1 - 1 4 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / mi 1 3 0 2 0 1 7 2 .   [ 1 4 ]   X .   R u ,   N .   G u ,   H .   S h a n g ,   a n d   H .   Zh a n g ,   M E M S   i n e r t i a l   s e n s o r   c a l i b r a t i o n   t e c h n o l o g y :   c u r r e n t   st a t u a n d   f u t u r e   t r e n d s ,   Mi c r o m a c h i n e s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   6 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / mi 1 3 0 6 0 8 7 9 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2         Op timiz in g   s tr e s s   r e s is ta n ce   i n   MEMS   in erti a l sen s o r s   th r o u g h   m a teri a l a n d     ( Mil a d in a   R iz ka   A z iz a )   117   [ 1 5 ]   N .   El - S h e i my   a n d   A .   Y o u ss e f ,   I n e r t i a l   se n s o r t e c h n o l o g i e f o r   n a v i g a t i o n   a p p l i c a t i o n s :   s t a t e   o f   t h e   a r t   a n d   f u t u r e   t r e n d s,   S a t e l l i t e   N a v i g a t i o n ,   v o l .   1 ,   n o .   1 ,   p .   2 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 4 3 0 2 0 - 019 - 0 0 0 1 - 5.   [ 1 6 ]   M .   F e n n e l ,   L .   D r i l l e r ,   A .   Ze a ,   a n d   U .   D .   H a n e b e c k ,   O b ser v a b i l i t y - b a s e d   p l a c e m e n t   o f   i n e r t i a l   se n so r o n   r o b o t i c   man i p u l a t o r s fo r   k i n e m a t i c   st a t e   e s t i m a t i o n ,   I FA C - P a p e rsO n L i n e ,   v o l .   5 6 ,   n o .   2 ,   p p .   5 2 9 3 - 5 2 9 9 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i f a c o l . 2 0 2 3 . 1 0 . 1 7 1 .   [ 1 7 ]   F .   C o i t o ,   A .   El e u t é r i o ,   S .   V a l t c h e v ,   a n d   F .   C o i t o ,   Tr a c k i n g   a   m o b i l e   r o b o t   p o si t i o n   u s i n g   v i si o n   a n d   i n e r t i a l   se n s o r ,   B e r l i n ,   H e i d e l b e r g ,   2 0 1 4 :   S p r i n g e r   B e r l i n   H e i d e l b e r g ,   v o l .   4 2 3 ,   p p .   2 0 1 - 2 0 8 ,   2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 6 4 2 - 5 4 7 3 4 - 8 _ 2 3     [ 1 8 ]   S .   S u n   e t   a l . ,   M E M S   u l t r a s o n i c   t r a n s d u c e r s   f o r   saf e ,   l o w - p o w e r   a n d   p o r t a b l e   e y e - b l i n k i n g   m o n i t o r i n g ,   Mi c r o s y st e m s   &   N a n o e n g i n e e r i n g ,   v o l .   8 ,   n o .   1 ,   p .   6 3 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s4 1 3 7 8 - 0 2 2 - 0 0 3 9 6 - w.   [ 1 9 ]   H .   T.   L e   e t   a l . M E M S   i n d u c t o r   f a b r i c a t i o n   a n d   e mer g i n g   a p p l i c a t i o n i n   p o w e r   e l e c t r o n i c a n d   n e u r o t e c h n o l o g i e s ,   Mi c r o s y st e m s   N a n o e n g i n e e r i n g ,   v o l .   7 ,   n o .   1 ,   p .   5 9 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 3 7 8 - 0 2 1 - 0 0 2 7 5 - w.   [ 2 0 ]   J.  C o l l i n ,   P .   D a v i d so n ,   M .   K i r k k o - J a a k k o l a ,   a n d   H .   L e p p ä k o sk i ,   I n e r t i a l   sen s o r a n d   t h e i r   a p p l i c a t i ons ,   i n   H a n d b o o k   o f   S i g n a l   Pro c e ssi n g   S y st e m s ,   S .   S .   B h a t t a c h a r y y a ,   E .   F .   D e p r e t t e r e ,   R .   Le u p e r s ,   a n d   J.   Ta k a l a ,   Ed s .   C h a m :   S p r i n g e r   I n t e r n a t i o n a l   P u b l i s h i n g ,   2 0 1 9 ,   p p .   5 1 - 85 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 3 - 319 - 9 1 7 3 4 - 4 _ 2 .   [ 2 1 ]   S .   D u t t a   a n d   A .   P a n d e y ,   O v e r v i e w   o f   r e s i d u a l   st r e ss   i n   M E M S   s t r u c t u r e s:   i t s   o r i g i n ,   me a s u r e me n t ,   a n d   c o n t r o l ,   J o u r n a l   o f   Ma t e r i a l S c i e n c e :   M a t e ri a l s   i n   E l e c t ro n i c s ,   v o l .   3 2 ,   n o .   6 ,   p p .   6 7 0 5 - 6 7 4 1 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 0 8 5 4 - 0 2 1 - 0 5 4 0 5 - 8.   [ 2 2 ]   G .   B o l d e i u ,   D .   V a s i l a c h e ,   V .   M o a g a r ,   A .   S t e f a n e sc u ,   a n d   G .   C i u p r i n a ,   S t u d y   o f   t h e   v o n   M i ses   s t r e ss   i n   R F   M EM S   sw i t c h   a n c h o r s,   i n   2 0 1 5   I n t e rn a t i o n a l   S e m i c o n d u c t o r   C o n f e r e n c e   ( C A S ) ,   2 0 1 5 ,   p p .   2 1 9 - 2 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / S M I C N D . 2 0 1 5 . 7 3 5 5 2 1 3 .   [ 2 3 ]   X .   Z h a n g ,   S .   P a r k ,   a n d   M .   W .   J u d y ,   A c c u r a t e   a ss e ssm e n t   o f   p a c k a g i n g   st r e ss  e f f e c t o n   M E M S   s e n s o r b y   mea s u r e me n t   a n d   sen s o r p a c k a g e   i n t e r a c t i o n   s i m u l a t i o n s ,   J o u r n a l   o f   M i c r o e l e c t r o m e c h a n i c a l   S y st e m s,  v o l .   1 6 ,   n o .   3 ,   p p .   6 3 9 - 6 4 9 ,   2 0 0 7 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / J M E M S . 2 0 0 7 . 8 9 7 0 8 8 .   [ 2 4 ]   M .   H o ss e i n i - P i sh r o b a t ,   D .   Er k a n ,   a n d   E.   Ta t a r ,   A n a l y t i c a l   a n d   e x p e r i m e n t a l   st u d y   o f   st r e ss   e f f e c t s   i n   a   M EM S   r i n g   g y r o sc o p e ,   S e n so rs  a n d   A c t u a t o rs  A:   P h y s i c a l ,   v o l .   3 6 2 ,   p .   1 1 4 6 3 9 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . s n a . 2 0 2 3 . 1 1 4 6 3 9 .   [ 2 5 ]   X .   H a n   e t   a l . A d v a n c e i n   h i g h - p e r f o r man c e   M E M S   p r e ss u r e   se n s o r s:   d e s i g n ,   f a b r i c a t i o n ,   a n d   p a c k a g i n g ,   Mi c r o s y st e m &   N a n o e n g i n e e r i n g ,   v o l .   9 ,   n o .   1 ,   p .   1 5 6 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 3 7 8 - 023 - 0 0 6 2 0 - 1 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS         Mi la d i n a   Riz k a   Az iza           is  a   Lec tu re in   th e   De p a rtme n o El e c tri c a En g i n e e rin g ,   Un iv e rsitas   Isla m   Ne g e ri   M a u l a n a   M a li k   I b ra h im  M a lan g ,   I n d o n e sia .   S h e   re c e iv e d   a   Ba c h e lo r d e g re e   in   El e c tri c a En g i n e e rin g   De p a rtme n t,   Bra wij a y a   Un iv e rsity   in   2 0 1 8 .   S h e   g o t   a   m a ste r s   d e g re e   i n   I n tern a ti o n a C u rricu l u m   f o A d v a n c e d   M a teria ls  P ro g ra m   (iCA M P ) ,   Na ti o n a Ch e n g   Ku n g   Un i v e rsit y ,   Taiwa n ,   in   2 0 2 0 .   He sp e c iali z a ti o n   is  o rg a n ic  m a teria ls,   re n e wa b le  e n e rg y ,   a n d   sk y rm io n .   He re se a rc h   a re a a re   two - d ime n sio n a l   m a teria ls  fo wa ter   sp li tt i n g   a n d   sp in tr o n ics   a p p li c a ti o n .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il m il a d in a rizk a @u in - m a lan g . a c . id .       O n n y   S e ty a w a ti           is  a   Lec t u re in   th e   De p a rtme n t   o f   El e c tri c a En g i n e e rin g ,   Bra wijay a   Un iv e rsity ,   In d o n e sia .   S h e   re c e iv e d   a   b a c h e lo r s   d e g re e   in   t h e   El e c tri c a l   En g i n e e rin g   De p a rtme n fro m   U n iv e rsitas   G a d jah   M a d a ,   a n d   a   m a ste r d e g re e   fro m   In stit u t   Tek n o lo g Ba n d u n g   a n d   t h e   Un i v e rsity   o Ka ss e in   G e rm a n y .   Th e n   sh e   c o n ti n u e d   h e P h . D .   i n   th e   sa m e   u n iv e rsit y ,   t h e   Un i v e rsity   o f   Ka ss e l.   He re se a rc h   a re a a re   n a n o tec h n o l o g y ,   ph o to n ics ,   a n d   o p ti c a e n g in e e ri n g .   S h e   is  th e   h e a d   o f   th e   El e c tro n ics   La b o ra to r y   in   th e   De p a rtme n o El e c tri c a l   E n g i n e e rin g ,   a Bra wijay a   Un i v e rsity S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :   o se ty a wa ti @u b . a c . i d .       J u m i a d i           is  a   Lec tu re in   th e   De p a rtme n o M e c h a n ica En g i n e e rin g ,   Un i v e rsita s   M e rd e k a   M a lan g ,   In d o n e sia .   He   re c e iv e d   Ba c h e lo r d e g re e   in   M e c h a n ica En g i n e e rin g   De p a rtme n fro m   Un iv e rsitas   M e rd e k a   M a lan g   in   1 9 8 8 .   He   g o a   M a ste r d e g re e   in   M e tallu rg y   En g in e e rin g ,   Un i v e rs it a In d o n e s ia  in   2 0 0 3   wit h   a   sp e c ializa ti o n   in   m e tal  tes ti n g   a n d   a n a ly sis.   His  re se a rc h   a re a a re   h a rd n e ss   a n d   m icro stru c t u re ,   frictio n   we ld i n g ,   re n e wa b le   e n e rg y ,   a n d   c o rr o sio n .   He   is  t h e   h e a d   o t h e   m e tal  tes ti n g   Lab   in   t h e   De p a rtme n o f   M e c h a n ica En g in e e rin g ,   Un i v e rsitas   M e rd e k a   M a lan g .   He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il ju m iad i@u n m e r. a c . id .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.