Study on High Efficiency Energy Harvesting Using Piezoelectric Coupled Beam With Self-Tuning Process
Notice bibliographique
Résumé
Studies on renewable energy harvesting have experienced significant growth due to the increasing demand of portable electronic devices and wireless sensor networks. We introduce the first time a beam energy harvester coupled with piezoelectric layers and stack actuators subjected to harmonic base excitation for achieving efficiency energy harvesting with a new developed self-frequency-tuning process. The self-frequency-tuning process of the harvester is realized by an adjustable axial force, which is generated by a piezoelectric stack actuator, through a feedback filtering electrical circuit. By the feedback filtering circuit, the value of axial force is determined by the amplitude of the output voltage generated on piezoelectric layers to tune the first natural frequency of the beam harvester close to the excitation frequency leading to a resonance of the harvester system. To describe and simulate the energy harvesting and the self-tuning process, a mathematical model is presented to calculate the dynamic response of the harvester as well as the output electric charge and voltage from piezoelectric layers for adjusting the axial force. It is noted that an iteration process is indispensable for the tuning process because of the transient nature of the vibrating system. A novel iteration numerical model is hence developed, and the whole energy harvesting process is divided into many short periods to represent the iteration steps and the self-tuning process. From numerical simulations, it shows that the self-tuning process helps increase the efficiency of the harvester, especially when the harvester is tuned close to its resonant state.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».