Modeling and Evaluation of a Multi-Stable Hybrid Energy Harvester
Notice bibliographique
Résumé
This article develops a multi-stable hybrid energy harvester (MSHEH) which consists of a piezoelectric energy harvester (PEH) and an electromagnetic energy harvester (EMEH). By tuning two parameters, the MSHEH can achieve a mono-stable, bi-stable, and tri-stable state, respectively. A numerical procedure is developed to compute the EMEH’s transduction factor. The obtained result is validated experimentally. Using the equivalent magnetic 2-point dipole theory, the restoring force model of the magnetic spring is established. The obtained model is verified experimentally. The energy harvesting performances of the MSHEH under the four different configurations (linear, mono-stable, bi-stable and tri-stable) subjected to frequency sweep excitations are evaluated by simulation and validated by experiment. The comparative analysis focuses on power output, accumulated harvested energy, and effective energy-harvesting bandwidth. The optimum load resistances are investigated by Pareto front optimizations. The following key findings are obtained. When subjected to high-level frequency sweep excitation, the tri-stable configuration exhibits the widest frequency bandwidth and the highest total accumulated harvested energy. When subjected to low-level frequency sweep excitation, the bi-stable configuration is more efficient in energy harvesting. The best performance trade-off between the PEH and EMEH can be achieved by selecting the optimum load resistances properly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».