Energy Harvesting From Pneumatic Tires Using Piezoelectric Transducers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The concept of harvesting energy in our surrounding has recently drawn global attention. Harvesting the ambient energy of the deflected tire and convert it to electricity is discussed in this paper. An Elastic pneumatic tire deflects due to the load it carries. This deflection appears as a contact patch to the road surface. Initially, the concept of the tire deflection will be discussed. This deflection is then related to the wasted energy used for deflection. The dependency of this energy to some important parameters such as the tire air pressure, vehicle speed and tire geometry and forces are primarily discussed. To harvest the deflection energy different well established methods are exists. Due to the tire environment, piezoelectric transducers can serve as the best option. Those transducers are traditionally used to produce mechanical motion due to the applied electrical charges. This material is also capable of generating electrical charges by mechanical motion and deflections. For the tire energy harvesting application, the piezoelectric stacks can be mounted inside a tire structure such that electric charge is generated therein as the wheel assembly moves along a ground surface. For this application, lead-zirconate-titanate (PZT) is selected. The PZT inside the tire is modeled as a cantilever beam vibration in its first mode of vibration. The frequency of vibration is calculated based on the car speed, tire size, and PZT stack length. A mathematical model for this energy harvesting application is derived. Based on this model, the optimum load of the electrical circuit is also found. Finally the amount of energy harvested from tire using PZT is calculated. Although this energy is not significantly high, it will be enough to provide power for wireless sensors applications.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle