Harvesting energy from human knee joint through a rope-driven mechanical motion switch

绳子 接头(建筑物) 机械能 膝关节 能量收集 运动(物理) 结构工程 能量(信号处理) 计算机科学 工程类 物理 医学 人工智能 量子力学 外科 功率(物理)
作者
Zhaofei Zhu,Lingling Xu,Hui Gao,Peiying Han,Y. R. Hou,Qingli Liu,Kangqi Fan
出处
期刊:Smart Materials and Structures [IOP Publishing]
标识
DOI:10.1088/1361-665x/adcbf7
摘要

Abstract The knee joint possesses immense biomechanical energy, and harnessing this energy offers the potential to deliver clean and sustainable power for portable wearable devices. Nevertheless, efficient methods for harvesting knee joint energy remain a great challenge. This study introduces a rope-driven energy harvesting device (REH) that employs a mechanical motion switch (MMS) to effectively capture the negative work generated by the knee joint. The MMS-REH utilizes coaxially reverse-wound ropes to drive the MMS, which incorporates a sliding gear, thereby transforming the knee joint's low-frequency oscillatory motion into high-speed unidirectional rotation of an electromagnetic power generation unit. This device is characterized by its simple design, insignificant impact on human motion, and high efficiency in harvesting the knee joint's negative work. Under a 240 Ω load, as human movement speed increases from 1 to 7 km/h, the MMS-REH output voltage rises from 3.6 to 7 V, and the output power increases from 10 to 80.1 mW. By integrating the signal characteristics generated by the MMS-REH with deep learning techniques, the device can not only generate power but also function as a sensor. This dual capability not only presents an innovative energy solution for wearable devices but also highlights its potential applications in motion monitoring, rehabilitation therapy, and elderly health management.
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
高高的哈密瓜完成签到 ,获得积分10
1秒前
czx完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
scihub完成签到,获得积分10
3秒前
wang5945发布了新的文献求助10
3秒前
强强仔仔完成签到 ,获得积分10
3秒前
lansechuanglian完成签到 ,获得积分10
5秒前
zhangnan完成签到 ,获得积分10
6秒前
clxgene完成签到,获得积分10
6秒前
自由飞翔完成签到,获得积分10
8秒前
It完成签到 ,获得积分10
8秒前
clx发布了新的文献求助10
9秒前
谦让以亦完成签到 ,获得积分10
10秒前
米豆完成签到 ,获得积分10
12秒前
15秒前
scihub发布了新的文献求助10
15秒前
科研通AI2S应助clx采纳,获得10
19秒前
20秒前
mochalv123完成签到 ,获得积分10
21秒前
进取拼搏完成签到,获得积分10
22秒前
youngornever88完成签到 ,获得积分10
22秒前
HuiJN完成签到 ,获得积分10
23秒前
FashionBoy应助科研通管家采纳,获得10
24秒前
24秒前
28秒前
木子发布了新的文献求助10
35秒前
J_B_Zhao完成签到 ,获得积分10
37秒前
上官完成签到 ,获得积分10
37秒前
38秒前
yy完成签到,获得积分10
38秒前
41秒前
科研通AI6.2应助欣喜绮玉采纳,获得10
43秒前
44秒前
阳春发布了新的文献求助10
44秒前
caianao完成签到 ,获得积分10
45秒前
luckweb完成签到,获得积分10
50秒前
52秒前
luckweb发布了新的文献求助10
53秒前
星星完成签到,获得积分10
55秒前
动听雨梅完成签到 ,获得积分10
57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
Introduction to Helicopter and Tiltrotor Flight Simulation, Second Edition 2500
卤化钙钛矿人工突触的研究 2000
Malcolm Fraser : a biography 700
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Software that combines deep learning,3D reconstruction and CFD to analyze the state of carotid arteries from ultrasound imaging 600
Bounds for Statistical Estimation in Semiparametric Models 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 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6497878
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8293853
关于积分的说明 17696327
捐赠科研通 5593700
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2917488
邀请新用户注册赠送积分活动 1894415
关于科研通互助平台的介绍 1754891