Tunable broadband sliding-mode triboelectric energy harvester utilizing loaded string vibrations

摩擦电效应 弦(物理) 宽带 振动 能量收集 模式(计算机接口) 声学 能量(信号处理) 物理 电气工程 材料科学 工程类 计算机科学 光学 复合材料 量子力学 操作系统
作者
Tao Liu,Chaoyang Zhao,Yaowen Yang,Weifeng Yuan
出处
期刊:Journal of Intelligent Material Systems and Structures [SAGE Publishing]
卷期号:36 (14): 963-978
标识
DOI:10.1177/1045389x251359715
摘要

The utilization of lateral sliding-mode triboelectric energy harvesters (LSTEH) for harvesting low-frequency ambient vibration energy holds immense promise but also presents considerable challenges. While most research has focused on material innovation, there is a noticeable gap in application-oriented studies on broadband triboelectric energy harvesters, especially those designed for vibration energy harvesting. This paper introduces a tunable broadband LSTEH using a loaded-string configuration. An electromechanical coupled model of the LSTEH is established, accounting for variable tension during string vibration and electrostatic forces between tribo-pairs. Experimental results align well with theoretical results, demonstrating both the broadband characteristics of the LSTEH and the accuracy of the model. Under an excitation of 4 mm in amplitude at 10 Hz, a single tribo-pair of the LSTEH achieves an output power of 41.1 μW. Even at a slightly lower frequency of 9.5 Hz with the same excitation amplitude, the output power remains at 17.6 μW. The LSTEH, with a mass ratio of 81.9, exhibits a peak frequency of 11.5 Hz and a bandwidth of 2.6 Hz at a 5 mm excitation amplitude. These results demonstrate the LSTEH’s ability to capture low-level vibrational energy while maintaining broadband characteristics. The resonant frequency of the LSTEH can be fine-tuned through both tension control and block mass modification. The proposed LSTEH is a cost-effective solution with great potential for harvesting energy from low-frequency vibrational resources.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
啊啊缘发布了新的文献求助10
2秒前
Ava应助英勇的胡萝卜采纳,获得10
3秒前
3秒前
4秒前
烟花应助房恩羽采纳,获得10
4秒前
知韵墨客完成签到 ,获得积分10
4秒前
东1991发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
爆米花应助售后延长采纳,获得30
5秒前
5秒前
thinking发布了新的文献求助10
5秒前
8秒前
8秒前
仁爱曼荷完成签到,获得积分10
9秒前
ikun发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
11秒前
Dr.Dream完成签到,获得积分10
11秒前
能干的忆之完成签到,获得积分20
11秒前
冷静的康发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
12秒前
wxr完成签到 ,获得积分10
12秒前
Mic应助thinking采纳,获得10
13秒前
Iyanna完成签到,获得积分10
13秒前
Dr-Luo发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
高高发布了新的文献求助10
16秒前
慕汐完成签到,获得积分10
16秒前
沉默访旋发布了新的文献求助50
17秒前
追寻向雁发布了新的文献求助10
18秒前
失约于月光应助lee采纳,获得10
18秒前
吖桶发布了新的文献求助30
18秒前
大模型应助Nitchi采纳,获得10
18秒前
淡定的夜梦完成签到,获得积分10
18秒前
JamesPei应助GENIUS采纳,获得10
20秒前
CipherSage应助冷静的康采纳,获得10
21秒前
21秒前
quxm完成签到,获得积分10
23秒前
领导范儿应助东1991采纳,获得10
24秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Römisch-Germanische Forschungen 1000
APA handbook of comparative psychology: Basic concepts, methods, neural substrate, and behavior 1000
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7610004
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9185692
关于积分的说明 19677665
捐赠科研通 7183640
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3270335
关于科研通互助平台的介绍 2434013
邀请新用户注册赠送积分活动 2264954