MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2548753181 · doi:10.1109/ccece.2016.7726698

A survey on recent energy harvesting mechanisms

2016· article· en· W2548753181 sur OpenAlex
Abdulrahman M. El‐Sayed, Kevin Tai, Mohammad Biglarbegian, Shohel Mahmud

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Energy Harvesting Technologies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnergy harvestingPiezoelectricityVoltageMechanical energyElectrical engineeringElectric potential energyEnergy (signal processing)VibrationPower (physics)Suspension (topology)Electricity generationAcousticsComputer scienceEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a summary of recent advancements in energy harvesting mechanisms is presented. These mechanisms are explained in three sections: electromagnetic, electrostatic, and piezoelectric. The energy density varies from different harvesting techniques where piezoelectric generates the highest, followed by electromagnetic and electrostatic. Piezoelectric and electromagnetic energy harvesters have a low voltage output compared to electrostatic energy harvesters and the maximum output power for electromagnetic, electrostatic, and piezoelectric can be up to 140mW, 50μW, and 12.5mW, respectively. The main drawback of piezoelectric energy harvesters is the price of the material, whereas other energy harvesters are less costly. The advancement on the applications of different energy harvesters can be seen in portable and implemented medical devices. They have a promising future for health monitoring systems and for cardiac implantations. It is expected that these technologies can be used for power generation in large-scale vibration applications such as vehicle suspension, civil structures, railway tracks, and human motion.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,436

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,189 · 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

En bref

Citations45
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetInnovative Energy Harvesting TechnologiesTravaux en français237 207