MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2092102156 · doi:10.1088/0964-1726/19/10/105020

Improving the performance of a piezoelectric energy harvester using a variable thickness beam

2010· article· en· W2092102156 sur OpenAlexaff
Simon Paquin, Yves St-Amant

Notice bibliographique

RevueSmart Materials and Structures · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Energy Harvesting Technologies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBimorphPiezoelectricityCantileverBeam (structure)Finite element methodAcousticsStructural engineeringMaterials scienceEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, researchers have shown a growing interest in the possibility of harvesting mechanical energy from vibrating structures. A common way to proceed consists of using the direct piezoelectric effect of a bimorph cantilever beam with integrated piezoelectric elements. Several studies focused on the development of analytical models describing the electromechanical coupling. Historically, most of these models have been limited to simple structures such as a constant cross-section cantilever beam harvester. This paper studies the effect of a variable thickness beam harvester on its electromechanical performance. A semi-analytical mechanical model was developed using Rayleigh–Ritz approximations with a trigonometric functions set. The model was next validated by a finite element (FE) modeling. Numerical simulations were then performed for different beam slope angles in order to find the optimum for a given maximal strain across the piezoelectric elements. For the case under study, it is shown that tapered beams lead to a more uniform strain distribution across the piezoelectric material and increase the harvesting performance by a factor of 3.6.

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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,182 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations100
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSmart Materials and StructuresMême sujetInnovative Energy Harvesting TechnologiesTravaux en français237 207