人工智能学院校智慧医疗科研创新团队在《IEEE Sensors Journal》

发表CMUT相关重要学术成果

2023年2月，人工智能学院硬件教研室，校智慧医疗科研科研创新团队在《IEEE Sensors Journal》发表题为 “An Improved Static Membrane Deflection Analysis for Collapse Mode CMUT Fabricated by Sacrificial Release Method” 的文章。王久江博士为本文第一作者，学院余远昱博士为本文通讯作者。

电容性微机械加工超声换能器（CMUT））是一种采用MEMS方式制造的超声传感器，可以广泛应用于智能手机、汽车、无人机、机器人、智能家居、医疗器械等领域。

该文章利用材料力学的知识，创新性地结合了衬底对振动膜的支撑力以及支撑壁受力形变的因素，将这两个因素的影响，合理地加入到了CMUT振动薄膜的控制方程中，从而可以更加准确地采用解析解的方法对CMUT进行仿真。项目组成员也成功地制造出了一些CMUT器件，并用自己制造的器件，对解析解模型进行了验证。

本文获得了四川省科技厅项目，校科研创新团队项目支持。

《IEEE Sensors Journal》于2001创刊，是传感器工程和技术领域的权威期刊，征稿涉及信号处理与分析、通信、网络与广播技术、元件、电路、器件与系统以及机器人与控制系统等和传感器技术密切相关的主题。《IEEE Sensors Journal》的2022年影响因子为4.325，JCR分区Q1。属于中科院Top期刊。

文章链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10006718