Fluid-Structure Interaction Analysis on Cantilever Beams for Micro-Energy Harvesting of Cross-flow Turbine
Notice bibliographique
Résumé
The harvested electrical energy is used in a variety of electronic equipment such as remote sensors, automobiles, medical or military equipment, etc.As the energy demand increases, the need for an efficient energy harvesting system increases and the relevant researches are actively carried out [1][2][3][4][5].Cross-flow turbine is a water impulse turbine with relatively low efficiency, but it can be adjusted at various flow rates and is easy to maintain.As the working fluid passes through the impeller of the cross-flow hydraulic turbine and forms a vortex field at downstream, the induced vortex flow can be used for converting the kinetic energy inherent in vibrations to electricity using energy harvesters such as cantilevers, membranes or other structures.In this study, the cantilever beams were located at the downstream of cross-flow hydraulic turbine for microenergy harvesting.Numerical analysis was conducted using the commercial code, ANSYS CFX 18.1 with the k-ω based shear stress transport (SST) turbulence model.The effect of distance between cantilever beams on stress and strain was evaluated using 2-way fluid-structure interaction (FSI) analysis.As a result, the maximum von-Mises stress of the cantilever beam was calculated as 163.5MPa, and the maximum deformation was calculated as 2.29mm.In addition, the results were graphically depicted with various geometrical and flow conditions.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».