A Hybrid Generator with Electromagnetic Transduction for Improving the Power Density of Triboelectric Nanogenerators and Scavenging Wind Energy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Due to the low output power of triboelectric nanogenerators (TENGs) in harvesting wind energy, this work proposes a hybridization scheme with electromagnetic generators (EMGs) to improve the power density of TENGs. Then, a novel configuration is designed and experiments of impedance matching and output power are conducted to compare the power density of triboelectric nanogenerators with/without electromagnetic generators under a wind speed of 5.5 m s−1. According to the experimental results, the power density of the hybrid generator is 29.8 times higher than that of the triboelectric nanogenerator without electromagnetic generators (TENG‐WEMGs). To further demonstrate the output performance of the hybrid generator, experiments of charging capacitors and powering electronics are implemented at the same wind speed. Based on the experimental results, a capacitor of 2.2 mF is charged to 25.7 V within 20 s, 170 LEDs are lit, and the Bluetooth tracker is driven to transmit signals in real time. In addition, this work investigates the influences of different resistant loads of EMG on the average power of TENGs. This work can be of great significance to further develop self‐powered sensors.
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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 ».