A new framework for optimizing energy harvesting from smart composites integrated with piezoelectric patches utilizing lamination parameters
Notice bibliographique
Résumé
Amongst various structures, 2D panels are widely used in many industries and in each application, there are many ambient vibrations which can be converted into electrical energy. The very efficient method to utilize can be using piezoelectric patches which are stuffiest enough for various applications like energy harvesting. This study presents a novel approach for investigating energy harvesting in smart structures using composite panels integrated with piezoelectric patches. The panels are chosen to symmetry-balanced laminated composites, and modal and harmonic analysis conducted using the Rayleigh-Ritz method. To compute the kinetic and potential energy components of the piezoelectric patches at a local level, piecewise Heaviside functions are employed, and these energy components are integrated into the equations of motion together with those of the host composite plate. The results of the numerical method are validated by a commercial finite element software (FEM) COMSOL and there is a good match between FEM and this paper results. By subjecting the laminated composite with piezoelectric patches to forced vibration while varying the lamination parameter, the power output is optimized. The findings emphasize the substantial impact of the lamination parameter on power output, indicating that modifications can result in significant power output increase.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».