Power capacity from earcanal dynamic motion
Notice bibliographique
Résumé
In-ear devices, such as a hearing aids, electronic earplugs, and wearables, need electrical power to operate. Batteries are the current solution, but unfortunately they also create other problems. For example, several hundred million users, mostly elderly, must change their hearing aid batteries on a weekly basis, which represents not only significant financial costs but a negative environmental impact. A promising alternative involves harvesting energy by converting the dynamic jaw movements into electrical energy via the earcanal. The extent that jaw movements distort the earcanal is still unknown, making it difficult to design the appropriate energy harvesting system for the earplug. Moreover, the finite element methods are barely capable to model the behavior of the earcanal distortion because of the complexity of mechanisms that deform the earcanal. However, this paper presents an alternative method, based on analytical considerations, to understand in-ear mechanical quasi-static deformations using earcanal point clouds. This model quantifies the bending and compressive movements of the earcanal. It can therefore be used to select an appropriate deformation mode for harvesting energy from the earcanal’s dynamic motion. The value of this approach was illustrated by calculating the obtainable mechanical energy from 12 human subjects. On average, the bending energy in a human earcanal was found to be three times greater than the radial compression energy. This key finding will need to be considered in the design of future in-ear energy harvesting devices. Such an energy harvesting device has the potential to revolutionize the market for in-ear wearable devices and hearing aids by complementing or replacing battery technology.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».