Electromechanical modelling of l-shaped bending-torsion piezoelectric energy harvesting systems
Notice bibliographique
Résumé
• Analytical modelling is performed to study and compare the performances of three L-shaped PEHs H 1 , H 2, and H 3 . • The effect of exploiting the face shear piezoelectric coefficient (d36) is shown. • The analytical results are validated using numerical and experimental data. • Effective design is performed for the PEHs H 2 and H 3 . Piezoelectric energy harvesting (PEH) has become an important concept in recent years, aiming to harvest energy from various mechanical vibrations. However, a significant gap has been noticed in the multimodal and multidirectional analytics of PEHs. In this context, this paper proposes an innovative approach to introduce a novel multimodal and multidirectional PEH design, which exploits both the face extension mode (d31) and the face shear mode (d36), to target low-frequency environments. The study investigates three bending-torsion L-shaped bimorph PEHs, namely H 1 , H 2 , and H 3 . To evaluate the performance of the proposed PEHs, a distributed parameter model is developed based on the assumptions of the Euler-Bernoulli beam. The validity of the model is confirmed by analytical, numerical, and experimental results from previous work. The exploitation of the d36 mode enhances the power output of H 1 , H 2 , and H 3 by 67.95%, 43.66%, and 31.83 respectively. The three PEHs performances are compared quantitatively and qualitatively, and H 1 is found to be the most efficient among them. The PEH H 1 requires a single excitation to perform the coupled bending-torsion motions, resulting in an outstanding average power output of 54.66 µW, which outperforms the other two PEHs by tenfold. The use of the d36 modes to expand the frequency bandwidth and improve the power output presents an excellent innovative and practical value for piezoelectric energy harvesting.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».