Optimizing Energy Output of Piezoelectric Microcantilevers
Notice bibliographique
Résumé
This work presents some new methods in optimizing electrical energy, harvested using a micro piezoelectric cantilever. Both mechanical and electrical aspects have been considered. Mechanically, two items have been considered to maximize the generated voltage: geometry of the cantilever and placement of the electrodes. It has been shown that for given sizes of length and width of the harvester and for a given natural frequency, the output voltage can be increased by adjusting the thickness of the beam and the proof mass and consequently increasing the amplitude of vibration. As well, the placement of the electrodes plays a very important role in optimizing output voltage. It has also been shown that piezoelectric cantilevers with shorter top electrodes induce higher voltage than cantilevers with longer top electrodes. Overall results agree with the analytical equations reported in literature so far. Moreover, distribution of top electrodes along the width of the cantilever has been taken into consideration. It has been shown how output voltage can be approximately doubled by using two narrower top electrodes along the width of the cantilever. All analysis in this work was carried out in ANSYS. In this research, to improve the electrical efficiency, diodes have been considered in the circuit to reduce electrical losses in comparison to rectifiers which have been used in conventional harvesters. Applying these methods to particular test cases, a 71% increase in output voltage was observed for the case of geometry optimization, a 116% increase was observed for the case of shortening the top electrode and losses in the electrical circuit were reduced by approximately 50% by using diodes comparing to using rectifiers. While these results focused on cantilever based harvesters, the ideas contained are equally applicable to other structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».