Power capacity from earcanal dynamic motion
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.
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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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 | 0,000 |
| 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 découle