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Enregistrement W4414144194 · doi:10.23977/jemm.2025.100120

Research and Application of PVDF Piezoelectric Film Accelerometer

2025· article· en· W4414144194 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering Mechanics and Machinery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorth University of China
Mots-clésAccelerometerPiezoelectric accelerometerSensitivity (control systems)Natural frequencyVibrationPiezoelectricityFinite element methodFrequency responseCalibration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PVDF piezoelectric film accelerometers can detect vibration signals due to their sensitive piezoelectric material components. Addressing the issues of low sensitivity and narrow frequency range in existing vibration monitoring sensors for turning processes, this paper proposes a PVDF piezoelectric film accelerometer based on a vertical compression structure. First, the mechanical model of the sensor under working conditions is established, analyzing the structural and material performance parameters related to its natural frequency and sensitivity. An ANSYS finite element model is built, and modal and harmonic response analyses of the model are performed. Simulation results show that the designed sensor's operating frequency and sensitivity can meet the requirements for vibration testing in turning. Calibration experiments on the sensor demonstrate that its natural frequency is 8900 Hz, its operating frequency range is 0.5-2900 Hz, and its charge sensitivity is 25.284 pC/(m·s⁻²). The sensor features a wide frequency range and high sensitivity, enabling its use for detecting vibration signals in turning experiments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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