Demonstration of Low Frequency and High-Power Density Aln-Based Piezoelectric Vibration Energy Harvesters Using High Density Tungsten Proof Masses
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we experimentally evaluate the performance of piezoelectric energy harvesters integrated with tungsten proof masses. A wafer level process was successfully developed to fabricate multiple devices. Tungsten proof masses were integrated in MEMS harvesters, which previously used silicon proof masses. This integration helped reduce the resonant frequency of the harvesters closer to ambient vibration and enhance device performance. The results demonstrate significant improvement in the Q factor for the tungsten-integrated devices, increasing from 250 to 2000 for one of the devices. Normalized power densities of $244.8 \mathrm{~mW} \cdot \mathrm{~g}^{-2} \cdot \mathrm{~cm}^{-3}$ at 50 Hz and $69.4 \mathrm{~mW} \cdot \mathrm{~g}^{-2} \cdot \mathrm{~cm}^{-3}$ at 553 Hz were achieved for different devices. These results demonstrated that we have achieved some of the highest performance levels among piezoelectric energy harvesters while operating at low frequencies typical of available ambient vibration in the environment of IoT devices, without the need for vacuum packaging.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».