Design, modeling, and optimization of a stepped-beam piezoelectric energy generator under friction-induced vibration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A stepped-beam piezoelectric energy generator (PEG) is proposed to harness energy from friction-induced vibration. First, a mathematical model incorporating beam vibration theory, friction model, and piezoelectric equation is developed to describe the dynamics of the system. The energy output of the PEG is evaluated by transient charging simulation, which is validated by experiment in previous literature. A piezoelectric stepped beam prototype is fabricated, and experimental tests under different conditions are conducted to validate the model. Subsequently, a convolutional neural network—long short-term memory neural network is proposed and trained with simulation data, functioning as a surrogate model for predicting the charging process. The well-trained model is used as the fitness function, and genetic algorithm (GA) is employed for parameter optimization. Optimizations under constant total mass (CTM) and varying total mass (VTM) conditions are conducted. The thickness of different sections <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>H</mml:mi> <mml:mi>i</mml:mi> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:math> is selected as the tuning parameter. Improvements in energy output are achieved when comparing the best and worst fitness values, validating the feasibility of using GA for optimizing the geometry. With a 10% variation ratio and friction locations <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mi>d</mml:mi> <mml:mrow> <mml:mtext>f</mml:mtext> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mrow> </mml:math> = 0.09, 0.18, and 0.27 m, the results under CTM exhibit improvements of 42.9%, 30%, and 37.3%, while the results under VTM show improvements of 24.4%, 15.0%, and 23.2%. Further improvement can be achieved by further tuning the variation ratio and incorporating additional parameters. A potential application in wind energy harvesting and sensing is demonstrated, and the results indicate the feasibility of simultaneous energy harvesting and sensing.
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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 ».