Energy harvesting from car suspension using a single magnet device
Notice bibliographique
Résumé
The need for renewable energy sources and harvesting devices has increased over the years for environmental and economical reasons. Cars, for example, have gone through important transformations over the past decade, which led to the inception of the hybrid type. The idea is to harness some of the dissipated energy and reuse it to operate a vehicle. A lot of energy is dissipated into the environment from the suspension system; therefore, harnessing that energy could be very useful for powering up electrical systems in a car. A magnetic mass-spring system to harvest the vibrational energy dissipated from the car’s suspension system that maximizes electricity generation and minimizes ride discomfort is presented in this work. The comfort level for the passenger via three dimensionless indices, including a regenerated electricity transmissibility, displacement transmissibility performance, and ride comfort performance, is introduced. To maximize the regenerated electricity indicator and minimize the discomfort indices, a multi-objective function based on the above indices and three weighted factors in conjunction with the Simulated Annealing method is used to obtain the optimal physical parameters for the harvesting device. The theoretical developments are demonstrated under constant and varied driving speeds, and the simulation results show that the energy harvester is capable of producing reasonable amounts of electricity while maintaining a good comfort level. In fact, it was shown that the harvester can generate 0.045 V when the car travels at 60 km/h with an acceleration of 0.43 m/s 2 and assumed base excitation amplitude of 0.05 m. Higher voltages were achievable with larger base excitation amplitudes and (or) accelerations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».