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Enregistrement W4403202748 · doi:10.1016/j.apenergy.2024.124622

Innovative electromagnetic vibration energy harvester with free-rotating mass for passive resonant frequency tuning

2024· article· en· W4403202748 sur OpenAlexafffund
David Alexander Ells, Christopher Mechefske, Yongjun Lai

Notice bibliographique

RevueApplied Energy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Energy Harvesting Technologies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVibrationAcousticsEnergy (signal processing)PhysicsEnergy harvestingResonance (particle physics)Electrical engineeringEngineeringAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vibration energy harvesters (VEHs) can be used to power wireless electronic devices by converting mechanical energy into electrical energy. However, these harvesters are generally resonant structures with narrow bandwidth, posing challenges with respect to the operating frequency range. This paper presents a novel electromagnetic VEH with a structure that passively tunes its resonant frequency. The proposed design is primarily composed of a flat spring and a freely rotating mass. The design was simulated and tested experimentally. Tests showed that the mass can rotate towards the resonant position, dynamically changing the resonant frequency of the structure, to match the vibration frequency. The VEH demonstrated a resonant frequency range of 10 Hz, from 60 to 70 Hz, and when compared to the same structure with a fixed mass, it showed a 90 % improvement in bandwidth, from 12 to 22 Hz. These results show that passive resonant frequency tuning can significantly improve the operating frequency range of VEHs for practical use. The normalized power density of the VEH was 1.64 kgs/m 3 in vibrations of 60 Hz and 1 g, demonstrating that it is capable of powering wireless electronics. • First passive tuning of resonant frequency in an electromagnetic vibration harvester with a free-rotating mass. • A passive resonant frequency range of 10 Hz is demonstrated. • The bandwidth is improved by 300 %, from 5 Hz to 20 Hz, when compared to a fixed mass. • A normalized power density of 1.64 kgs/m 3 is demonstrated in 60 Hz and 1 g vibrations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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