Performance Evaluation of Capacitive Accelerometer Piezoelectric Energy Harvester Using GaAs Material
Notice bibliographique
Résumé
A novel method of obtaining energy from natural sources is MEMS (Micro-Electro Mechanical System) energy harvesting.Being a renewable, nearly endless energy source, it has a lot of potential for wireless sensor applications.A micro energy harvester is a crucial part of the self-sustaining integrated micro-electromechanical systems (MEMS) and microelectronics that will be widely used in the upcoming Internet of Things (IoT) era, or the so-called trillion sensors.GaAs is used in the capacitive accelerometer's design, and the specs are listed below.In this piece.The proof mass of the capacitive accelerometer is 0.5 microns, and its thickness is 2 microns.The distance between its springs is 1 micron, and their overlap is 120 microns.The relationship between acceleration and the sense voltage for various materials namely Si, ZnO, GaAs, Ge has been simulated using COMSOL software.The results show that GaAs give the better performance when compared with the other materials.The acceleration and the total energy are obtained which is shown in the graph.The acceleration is adjusted, and the related capacitance for various materials is examined in order to assess the behaviour of energy harvesting.Hence with different analysis it is identified that GaAs is well suited for applications where a low cost microsensors is required.Thus the work shows that GaAs is the better choice for energy harvesting.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».