Studying effects of joint characteristics on the performance of a cantilever beam shaped piezoelectric energy harvester through joint identification
Notice bibliographique
Résumé
In energy harvesting systems, specifications of the generated electrical energy depend on the structure’s dynamics. This dependence can be used to identify the system’s joint characteristics. To this end, an innovative frequency-response-function (FRF) based identification method is presented. The investigated system is a cantilever beam shaped structure with an embedded bimorph piezoelectric bender, connected to a base via bolted joint as a depiction for wing of a UAV connected to fuselage. The implemented FRF is ratio of the piezoelectric output voltage to the base input displacement. The joint identification procedure consists of analytical modeling of the system with joint, experimental testing of the system and a real-coded Genetic Algorithm (GA) method. The joint is modeled as a combination of longitudinal and torsional springs, whose stiffnesses are obtained using the GA method. The obtained results indicate that the analytical model has good correlation with the experimental data. Then, effects of the joint characteristics on the energy harvester’s performance are investigated by comparison of the system with two different joint assumptions, namely, rigid and realistic joint. Finally, the effects of various joint characteristics on the energy harvester’s performance are presented and approaches to achieve the maximum performance of the system are suggested.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».