Vehicle-Level Modeling and Analysis of Onboard Energy Harvesters and Their Impact on Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Integrating energy harvesters into rail transit systems, such as vehicles, offers a sustainable power solution for onboard sensors, yet their impact on vehicle dynamics remains largely underexplored. This study proposes an approach that combines vehicle dynamics, energy harvesters, and interface circuits to thoroughly analyze bidirectional complex coupling effects between the subsystems. An equivalent circuit model (ECM) is developed by employing the mechanical-electrical analogy theory to simulate vehicle dynamics, and its accuracy is verified through comparison with a traditional dynamic model. Subsequently, electromagnetic and piezoelectric harvesters were integrated into the model, along with power-boosting interface circuits, to assess the combined effects. The energy-harvesting performance and the vehicle dynamic behaviors under harmonic and random excitations were investigated. Results indicated that the power-boosting interface circuits can significantly enhance energy harvesting efficiency and stabilize power output under different excitation conditions. However, the installation of energy harvesters deteriorates vehicle dynamics noticeably, and the power-boosting interface circuits further exacerbate these effects, particularly at low frequencies. In general, the proposed ECM presents a comprehensive method for the design and optimization of onboard energy harvesters and their interface circuits, offering insights from a system-level analysis for rail transit applications.
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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 | 0,001 | 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 ».