FEM-Inclusive Transfer Learning for Bistable Piezoelectric MEMS Energy Harvester Design
Notice bibliographique
Résumé
In this article, a bistable piezoelectric MEMS energy harvester is presented to operate in a low-frequency range, around 100–200 Hz. The proposed design has an M-shaped structure with a couple of proof masses to not only lower the operating frequencies but also enlarge the frequency bandwidth. This specific structure has multidegrees of freedom, making it fit for a bistable piezoelectric energy harvester on the MEMS scale. An artificial neural network (ANN) is used to tackle this design in order to facilitate the optimization process and determine proper physical dimensions. To improve the accuracy and boost the training process of deep neural network (DNN), we utilize a transfer learning technique in this work. The analytical modeling and finite-element modeling (FEM) simulation data have been used for the DNN model training. Here, a DNN is first trained with a large dataset computed from the lumped-parameter model, and then, the trained network is transferred to a new DNN model for another round of training with a small dataset of highly accurate FEM simulation data samples to further reduce the estimation error. It is shown that the new model can estimate the device features with over 94% accuracy, which is considerably higher than the regular DNN. Next, the trained model is used as a performance estimator in a genetic algorithm (GA) to optimize the topology of the device to improve the operating frequency range and the generated voltage. An optimized design with a total volume of 1.02 mm3 was fabricated by the micromachining process. Our experimental results confirm that the proposed transfer-learning-based method can not only reduce the prototype’s first and second resonant frequencies to 123.8 and 175.7 Hz, respectively, but also enhance the generated power up to <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$2.83 ~\mu \text{W}$ </tex-math></inline-formula> under 0.2-g input acceleration.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».