A machine learning-guided design and manufacturing of wearable nanofibrous acoustic energy harvesters
Notice bibliographique
Résumé
Nanofibrous acoustic energy harvesters (NAEHs) have emerged as promising wearable platforms for efficient noise-to-electricity conversion in distributed power energy systems and wearable sound amplifiers for assistive listening devices. However, their real-life efficacy is hampered by low power output, particularly in the low-frequency range (< 1 kHz). This study introduces a novel approach to enhance the performance of NAEHs by applying machine learning (ML) techniques to guide the synthesis of electrospun polyvinylidene fluoride (PVDF)/polyurethane (PU) nanofibers, optimizing their application in wearable NAEHs. We use a feed-forward neural network along with solving an optimization problem to find the optimal input values of the electrospinning (applied voltage, nozzle-collector distance, electrospinning time, and drum rotation speed) to generate maximum output performance (acoustic-to-electricity conversion efficiency). We first prepared a dataset to train the network to predict the output power given the input variables with high accuracy. Upon introducing the neural network, we fix the network and then solve an optimization problem using a genetic algorithm to search for the input values that lead to the maximum energy harvesting efficiency. Our ML-guided wearable PVDF/PU NAEH platform can deliver a maximal acoustoelectric power density output of 829 µW/cm3 within the surrounding noise levels. In addition, our system can function stably in a broad frequency (0.1–2 kHz) with a high energy conversion efficiency of 66%. Sound recognition analysis reveals a robust correlation exceeding 0.85 among lexically akin terms with varying sound intensities, contrasting with a diminished correlation below 0.27 for words with disparate semantic connotations. Overall, this work provides a previously unexplored route to utilize ML in advancing wearable NAEHs with excellent practicability.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».