Integration of PZT thick films on additively manufactured substrates for vibrational energy harvesting applications
Notice bibliographique
Résumé
This work aims to integrate screen-printed thick film (50–100 µm) Pb(Zr,Ti)O 3 (PZT) on additively manufactured stainless steel substrates for vibration energy harvesting. The manufacturing technologies advanced by this research opens new horizons for energy harvesting applications as it standardizes the development and manufacturing processes, thereby making vibration energy harvesters more feasible. Since the parts are built layer-by-layer, the thickness of the different layers of the substrate can be controlled. The substrates under study were manufactured using SLM (Selective Laser Melting) additive manufacturing technology from Stainless Steel 17-4 PH powder. Simple cantilever harvesters are chosen as an initial target to focus on the optimization of the screen-printing process. The sample is 15.6 mm long, 4.1 mm wide, and 0.35 mm thick cantilever beam with a 50 µm thick PZT screen-printed layer sandwiched between two gold electrodes. A dielectric layer printed on the stainless steel substrate was introduced to promote adhesion. Clamping 6.1 mm of the beam length, its resonant frequency was measured experimentally at ∼2 kHz. The maximum output power was 37 nW under a resonant base acceleration with an amplitude of 2.94 m/s 2 and a load resistance of 90 kΩ. A good fit was found between the experiment and a Finite Element Model with a difference of 12%. Thermal stress analysis was carried out to study the impact of the difference of Coefficient of Thermal Expansion on the bending of the harvester and the adhesion between the layers. The result shows the importance of matching the Coefficient of Thermal Expansion of the substrate with that of the PZT layer to avoid delamination between the layers and to improve adhesion. These initial results open routes for optimized designs of printed piezoelectric energy harvesters.
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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 | 0,000 |
| 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 ».