Electromechanical Performance of Biocompatible Piezoelectric Thin-Films
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The present study analyzed a computational model to evaluate the electromechanical properties of the AlN, BaTiO3, ZnO, PVDF, and KNN-NTK thin-films. With the rise in sustainable energy options for health monitoring devices and smart wearable sensors, developers need a scale to compare the popular biocompatible piezoelectric materials. Cantilever-based energy harvesting technologies are seldom used in sophisticated and efficient biosensors. Such approaches only study transverse sensor loading and are confined to fewer excitation models than real-world applications. The present research analyses transverse vibratory and axial-loading responses to help design such sensors. A thin-film strip (50 × 20 × 0.1 mm) of each sample was examined under volumetric body load stimulation and time-based axial displacement in both the d31 and d33 piezoelectric energy generation modes. By collecting evidence from the literature of the material performance, properties, and performing a validated finite element study to evaluate these performances, the study compared them with lead-based non-biocompatible materials such as PZT and PMN-PT under comparable boundary conditions. Based on the present study, biocompatible materials are swiftly catching up to their predecessors. However, there is still a significant voltage and power output performance disparity that may be difficult to close based on the method of excitation (i.e., transverse, axial, or shear. According to this study, BaTiO3 and PVDF are recommended for cantilever-based energy harvester setups and axially-loaded configurations.
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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 découle