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Enregistrement W2036877463 · doi:10.1177/1045389x13498315

Design and development of a broadband magnet-induced dual-cantilever piezoelectric energy harvester

2013· article· en· W2036877463 sur OpenAlexaff
Wei-Jiun Su, Jean W. Zu, Yang Zhu

Notice bibliographique

RevueJournal of Intelligent Material Systems and Structures · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Energy Harvesting Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCantileverMagnetBistabilityBandwidth (computing)PiezoelectricityEnergy harvestingBroadbandAcousticsBeam (structure)Power (physics)PhysicsElectrical engineeringEngineeringOpticsStructural engineeringOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, a broadband magnet-induced dual-cantilever piezoelectric energy harvester is designed and developed. The dual-cantilever structure consists of an outer and an inner beams with magnets attached to the tips. The magnets generate nonlinear repulsive force between the two beams and make the structure bistable. In the theoretical model, each beam is considered as a single-degree-of-freedom system with magnetic force applied at the free end. From the simulation results, chaotic motion is observed in a wide frequency range. A prototype of the harvester is built and verified with the simulation results. The simulation and experimental results show good agreement with respect to the power bandwidth and amplitude. The distance between magnets is adjusted to observe its effect on the power response of the harvester. The inner and outer beams are simulated and tested independently first to observe the performance of each beam. Finally, an interface circuit is designed to combine all piezoelectric plates to acquire the overall performance. By comparing with the traditional piezoelectric energy harvester, the new design is shown to provide a significant improvement in bandwidth.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations105
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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