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Enregistrement W2901322934 · doi:10.1115/smasis2018-8197

Experimental Studies on a Compressive-Mode Piezoelectric Transducer for Low-Frequency and Wide-Band Energy Harvesting

2018· article· en· W2901322934 sur OpenAlexaff
Zhongjie Li, Hani E. Naguib

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Energy Harvesting Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransducerBandwidth (computing)PiezoelectricityAcousticsEnergy harvestingAmplitudeVibrationTrussBifurcationMaterials scienceNonlinear systemAdded massPhysicsEnergy (signal processing)EngineeringOpticsStructural engineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we report a low-frequency and wide-bandwidth piezoelectric energy transducer. The transducer is designed based on a piezoelectric plate, a truss mechanism, a spring-mass system and a stopper. The spring-mass system receives kinetic energy from excitation and induces forces, which are further transmitted, amplified by the truss mechanism and applied onto the piezoelectric plate. The stopper is added to truncate the amplitude of the mass. The mass and the stopper interact through impacts. The impact force triggers dynamic bifurcation in the transducer. By taking advantage of the superharmonic resonances and nonlinearity born from the bifurcation, the transducer is able to work efficiently with a wide bandwidth. Through experiment studies on a fabricated prototype, the lowest resonant frequency is around 3.2Hz with the peak-peak voltage output up to 55V. The bandwidth of the transducer is approximately 4.5Hz out of our targeted frequency domain [2.5Hz, 10Hz], broadened by up to 20 times compared to that of the linear system without the stopper.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,913

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,261 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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