Improving the Performance of a Piezoelectric Energy Harvester Using a Tip Spring-Mass System
Notice bibliographique
Résumé
Vibration-based energy harvesting using piezoelectric materials has gained considerable attention over the past decade. Currently, most piezoelectric energy harvesters (PEHs) are single resonance frequency based. The performance of a single-resonance PEH is often limited to only one resonance frequency. This paper discusses the possibility of improving the performance of a bimorph PEH by tuning the PEH using a spring-mass system attached to the bimorph’s free end. Through adding the spring-mass system, the PEH’s resonance frequency can be tuned to match the ambient vibration frequency, and its voltage/power-generating capability can be improved. An electromechanical model of the PEH is derived based on the Lagrange multiplier method. The model is then used in a harmonic base excitation case study, and the coupled electromechanical outputs are discussed. Simulation results show that the spring-mass attachment can create two resonant frequencies, making the PEH capable of working efficiently at two different frequencies in a low-frequency level. It is also shown that by properly selecting the spring stiffness and the mass, the voltage and power output of the PEH can be greatly increased as compared to a single bimorph without the spring-mass system.
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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 | 0,000 | 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 ».