본 연구는 액체의 식별을 위해 유전 알고리즘을 통해 최적화된 레고(Lego) 영감의 재구성 가능 포닉스 결정(phononic crystal) 센서를 제안한다. 기존의 방법과 달리, 이 접근법은 조율 가능한 밴드갭(band gap)과 결함 공진(defect resonance)을 실시간으로 액체를 구별하는 데 활용할 수 있게 한다. 센서의 모듈형 설계는 특정 액체와 주파수에 대한 적응성을 용이하게 한다. 센서의 최적화는 밴드갭을 최대화하고 공진 피크를 구별하는 것을 목표로 하는 2단계 과정으로 달성된다. 실험적 검증을 통해 센서가 글리세롤(glycerol), 에탄올(ethanol), 미네랄 오일(mineral oil)을 정확하게 식별할 수 있음이 확인되었으며, 이를 통해 센서의 다용도성이 입증되었다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.