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Enregistrement W4389584805 · doi:10.17118/11143/20918

Finite element analysis of bimorph piezoelectric actuators consideringthermopiezoelectricity

2023· article· en· W4389584805 sur OpenAlexaff
Rafael Toledo, Sascha Eisenträger, Ryan Orszulik

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAeroelasticity and Vibration Control
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBimorphFinite element methodActuatorPiezoelectricityComputer scienceStructural engineeringAcousticsMaterials scienceEngineeringPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Piezoelectricity is a phenomenon in which an electric field is generated by a material when mechanical pressure is applied, or conversely, mechanical strain is produced when an electric field is applied. The application of piezoelectric actuators in smart structures is a rapidly developing field, especially in aerospace environments, and it has received significant attention in recent years. The performance of the actuators must be also ensured when large temperature variations are considered, which is the case particularly in aerospace environments and therefore, the theory of thermopiezoelectricity must be applied. Thermopiezoelectricity takes into account the thermal field in addition to the mechanical and electrical fields. Consequently, the coupling effects among these three fields must be considered, including the pyroelectric (electric potential change when temperature is applied) and electrocaloric (temperature change when electric field is applied) effects. This work considers a fully-coupled three field approach and implements a finite element code to examine how the coupling affects piezoelectric bending actuators. Specifically, this work generates both static and dynamic models to quantify the influence that the pyroelectric and electrocaloric effects exert on the positioning and dynamic performance of bimorph actuators.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,913

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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