Additively manufactured substrates for vibration-based piezoelectric energy harvesting: design, fabrication and experimental validation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Piezoelectric (PZT) energy harvesting technologies have regained popularity due to the increasing global demand for renewable electricity capacity and the sustainability requirements to be met by 2028. The evolution of this technology involves exploring various geometries to meet the natural frequency and power spectral density requirements. The rise of additive manufacturing has unlocked new possibilities for producing more complex geometries to further meet these requirements. This research focuses on the design, fabrication, and testing of a low-frequency, PZT-based vibration energy harvesting unit that employs additively manufactured substrates. The proposed unit is biologically inspired by the geometry of a golden tortoise beetle wing, known for its high flexibility, strength, and robust protection. The design features a rim structure divided into six equally sized sections, each with a PZT unit shaped in a meandering pattern made of beams with nonuniform thicknesses. The symmetry of each unit prevents charge cancellation caused by torsional effects. The substrate was 3D printed using the laser powder bed fusion technique. A two-step heat treatment process was employed to enhance the substrate’s mechanical properties, such as yield strength. The PZT material was fabricated using dicing techniques and bonded to the substrate using electrically conductive epoxy. In addition to the conducted experiments to obtain the power spectrum for excitations at the fundamental natural frequency, the harvester was modeled using COMSOL software to obtain the natural frequency and power plots. The model and test results were in good agreement and the power density demonstrates its excellence compared to notable similar works in the literature.
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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 ».