弯曲压电振动能量采集动力学机理与建模方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    11902282
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    杨征保
  • 依托单位：
    香港城市大学深圳研究院
  • 学科分类：
    A0707.神经与智能系统动力学
  • 结题年份：
    2022
  • 批准年份：
    2019
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Vibration energy harvesting is a nascent alternative energy technology. It holds great potential to achieve self-powered and long-lifespan operation of wireless electronic devices. Currently one of the major bottlenecks constraining the applications of energy harvesters is their low power output. This project is proposed to significantly improve energy harvester performance by replacing the commonly used flat piezoelectric energy conversion element with curved piezoelectric elements. We will develop a comprehensive analytical model, and theoretically and experimentally investigate the dynamic and electrical responses of curved piezoelectric energy harvesters under different excitations. The main research activities include (1) development of a distributed-parameter electromechanical-coupling model for energy harvester of a single curved piezoelectric element; (2) development of a distributed-parameter electromechanical-coupling model for analyzing structures with multiple series-connected curved elements; (3) design, analysis and test of high-performance curved energy harvesters. The implementation of the proposed project will lay a theoretical and experimental foundation for the development of high-performance piezoelectric energy harvesters, which will ultimately promote the development of related self-powered sensors such as the Internet of Things and implantable medical devices.
振动能量采集是一新兴能源技术，具有实现电子设备自供电长久运行的巨大潜力。然而当前技术的能量产出率低，不能够满足大部分潜在应用的用电需求，这是能量采集技术面临的一个主要困难。为此本项目提出将弯曲压电单元运用到能量采集器中来替代普遍采用的压电平板的新思路，力求显著提高振动能量采集器的综合性能。我们将采用理论建模、仿真分析和实验相结合的方法，探索研究基于弯曲压电单元的振动能量器在不同激励状态和电载荷情况下的动态响应和能量输出特征。具体研究内容叙述涵括三个方面：1）建立基于单个弯曲压电单元的离散参数解析动力学-机电耦合模型；2）建立一个动力学-机电耦合模型分析多个弯曲压电单元串联的连续体结构；3）设计、制造、实验弯曲压电能量采集器。项目申请人在振动学和能量采集方面具有丰富经验。本项目的实施将为高效能量采集器的开发奠定理论和实验基础，加快其在物联网和植入式医疗设备等方面的应用。

结项摘要

振动能量采集是一新兴能源技术，具有实现电子设备自供电长久运行的巨大潜力。然而当前技术的能量产出率低，不能够满足大部分潜在应用的用电需求，这是能量采集技术面临的一个主要困难。为此本项目提出将弯曲压电单元运用到能量采集器中来替代普遍采用的压电平板的新思路，力求显著提高振动能量采集器的综合性能。我们将采用理论建模、仿真分析和实验相结合的方法，探索研究基于弯曲压电单元的振动能量器在不同激励状态和电载荷情况下的动态响应和能量输出特征。具体研究内容叙述涵括三个方面：1）建立基于单个弯曲压电单元的离散参数解析动力学-机电耦合模型；2）建立一个动力学-机电耦合模型分析多个弯曲压电单元串联的连续体结构；3）设计、制造、实验弯曲压电能量采集器。项目申请人在振动学和能量采集方面具有丰富经验。本项目的实施将为高效能量采集器的开发奠定理论和实验基础，加快其在物联网和植入式医疗设备等方面的应用。

项目成果

期刊论文数量（4）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
A distributed-parameter electromechanical coupling model for a piezoelectric energy harvester with variable curvature
变曲率压电能量收集器的分布参数机电耦合模型
  • DOI：
    10.1088/1361-665x/abad4e
  • 发表时间：
    2020-11-01
  • 期刊：
    SMART MATERIALS AND STRUCTURES
  • 影响因子：
    4.1
  • 作者：
    Wang, Biao;Li, Zhongjie;Yang, Zhengbao
  • 通讯作者：
    Yang, Zhengbao
Thickness-variable composite beams for vibration energy harvesting
用于振动能量收集的厚度可变复合梁
  • DOI：
    10.1016/j.compstruct.2020.112232
  • 发表时间：
    2020-07-15
  • 期刊：
    COMPOSITE STRUCTURES
  • 影响因子：
    6.3
  • 作者：
    Wang, Biao;Luo, Xiaowei;Yang, Zhengbao
  • 通讯作者：
    Yang, Zhengbao
A distributed-parameter electromechanical coupling model for a segmented arc-shaped piezoelectric energy harvester
分段弧形压电能量收集器的分布参数机电耦合模型
  • DOI：
    10.1016/j.ymssp.2020.107005
  • 发表时间：
    2021-01-01
  • 期刊：
    MECHANICAL SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING
  • 影响因子：
    8.4
  • 作者：
    Zhou, Weijian;Wang, Biao;Yang, Zhengbao
  • 通讯作者：
    Yang, Zhengbao
Flexible and translucent PZT films enhanced by the compositionally graded heterostructure for human body monitoring
通过成分梯度异质结构增强的柔性半透明 PZT 薄膜，用于人体监测
  • DOI：
    10.1016/j.nanoen.2021.105984
  • 发表时间：
    2021-03-16
  • 期刊：
    NANO ENERGY
  • 影响因子：
    17.6
  • 作者：
    Zou, Deng;Liu, Shiyuan;Yang, Zhengbao
  • 通讯作者：
    Yang, Zhengbao

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ patent.updateTime }}

其他文献

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败，请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题，我已根据课题信息分析并撰写以下内容，帮您拓宽课题思路：

AI项目思路

AI技术路线图

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者：{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
关闭
close
客服二维码