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利用 3D 打印技术低成本制造用于能量收集的单片谐振压电装置
摘要：物联网 (IoT) 的快速发展带动了低功耗传感器的开发。然而，物联网扩展的最大挑战是传感器的能量依赖性。为物联网传感器节点提供电源自主性的一个有前途的解决方案是从环境源收集能量 (EH) 并将其转换为电能。通过 3D 打印，可以创建单片收集器。这降低了成本，因为它消除了对后续组装工具的需求。得益于计算机辅助设计 (CAD)，收集器可以根据应用的环境条件进行专门调整。在这项工作中，设计、制造并电气表征了压电谐振能量收集器。还进行了压电材料和最终谐振器的物理表征。此外，还使用有限元建模对该设备进行了研究和优化。在电气特性方面，确定该设备在最佳负载阻抗为 4 M Ω 且受到 1 G 加速度时可实现 1.46 mW 的最大输出功率。最后，设计并制造了一个概念验证设备，目的是测量流过电线的电流。
应用科学 - IRIS Re.Public@polimi.it
摘要：本文介绍了一种采用突跳屈曲 (STB) 机制进行频率上转换 (FuC) 的压电能量收集器。该收集器由两个主要部件组成：双稳态机械结构和一个压电悬臂梁。该装置采用分析方法和数值模拟设计。制造了一个概念验证原型并在低频机械激励下进行了测试。实验结果表明，如果从第二个稳定配置回到未变形配置，如果诱发 STB，则可以获得 FuC，并且梁的响应会呈现很宽范围内的频率分量，即使悬臂梁的共振频率没有被激发。因此，结果与预期行为一致：如果强制处于第二个稳定配置的设备受到幅度超过阈值的低频激励，则会触发 STB，随后的 FuC 会导致梁振动频率范围扩大，从而显著提高功率输出效率。通过使用最佳电阻负载作为 STB，从双稳态机制的一个稳定配置触发另一个稳定配置，可获得 4 mW 的最大功率；如果采用带储能电容器的整流电路，可获得 4.5 µJ 的最大能量。
德士古德乐为农业行业
尽管许多农场的更换政策更频繁，但保养良好的拖拉机、收割机或喷雾器的使用寿命可以超过 15 年。在此期间，它们可能会暴露在极高或极低的温度以及非常潮湿或干燥的条件下，这会给发动机、零件和底盘带来压力。这就是为什么德士古润滑油不仅设计用于在运行过程中保护机械，而且足够耐用，可以处理几乎是农业所特有的周期性操作。
rehsense：通过射频能量收获
已经提出了不同的基于Wi-Fi的无线应用程序，从日常活动识别到生命体征监测。尽管具有显着的感知精度，但高能量的吸引力和对定制硬件修改的需求阻碍了现有传感解决方案的广泛部署。在本文中，我们提出了基于射频（RF）能量收集的节能无线传感解决方案Rehsense。不是依靠渴望耗电的Wi-Fi接收器，而是利用RF能量收割机作为传感器，并利用从环境Wi-Fi信号收获的电压信号来同时进行上下文感测和能量收获。我们使用商业货架（COTS）RF Energy Harvester设计和实施Rehsense。对三个细粒无线传感任务的广泛评估（即，呼吸监测，人类活动识别和手势识别）表明，Rehsense可以通过传统的基于Wi-Fi-fi-fi-fi-fi-dive的溶液实现可比的感测精度，同时适应不同的感应环境，从而减少传感的功耗。7％，最多收获4。RF能量的5 MW电源。RF能量的5 MW电源。
使用压电将声音转换为电能...
1硕士，科学与计算机研究学院，CMR大学，班加罗尔，卡纳塔克邦2 2号科学与计算机研究学院副教授，CMR大学，班加罗尔，卡纳塔克邦，卡纳塔克邦摘要，每天都有能源需求和环境问题的增加，需要可持续的替代方法。噪声污染一直是要担心的话题。因此，我们通过使用压电传感器将其转换为电能来利用噪声或声音。压电传感器使用压电效果将机械能将声波转化为电能。这项技术的潜在应用很多，包括从交通噪音，音乐甚至心跳收获能量。使用了压电能量收集传感器氟化物（PVDF）和锆甲酸铅（PZT）的研究。这些研究中实现的最大功率输出在0.77兆瓦至51.6兆瓦之间变化，具体取决于能量收割机的轮廓和所使用的声源的类型。使用压电传感器进行能源收集具有很大的潜力，可以从环境音源产生可再生能源。关键字：piezoelectric;聚偏二氟；铅锆钛酸铅；可再生能源；环境音源。引言压电材料自19世纪后期以来就以机械应力发电能力而闻名。最近，人们越来越关注使用压电传感器，从包括声波在内的环境机械振动中收集能量。在这项技术的帮助下，有可能提供可再生和可持续的能源，尤其是在噪声污染很高的城市环境中。压电能量收割机背后的基本概念是通过利用压电的材料将机械能（例如声波）转换为电能。当您施加压力（例如声波产生的振动）时，将产生电荷。该电荷可以被捕获并用于电动设备。最近的研究已研究了使用压电传感器从声波收集能量的潜力。这些查询涉及各种元素，例如选择压电材料的选择，能量收割机的构型以及声波的特征，涵盖了频率和振幅。这项研究的目的是微调压电能量收割机的设计以适合特定应用，例如从交通噪声，乐器甚至人体运动中提取能量。本质上，目的是为各种环境优化这些设备。更广泛的目标是建立压电传感器，作为从声波中收集能量的可靠方法，提供可持续和可再生能源。这具有巨大的希望，尤其是在有一个
2024年发布的研究建议作者...
运营成本，降低枯竭的旱地农业产量。MPKV开发的旱地农业开发的改进的工具包包括1个。拖拉机操作的Phule自动可逆MB犁2。拖拉机操作的Phule mole犁3。拖拉机操作的phule检查盆地前4。拖拉机操作的Phule Basin Lister 5。拖拉机操作的phule多功能架架平板6。小型HP（小于25 hp）拖拉机操作的Phule多螺旋播7。电力分配器绘制的Phule多功能种植者8。Power操作的Phule Chaff Cutter9。Bullock绘制多功能Phule Sheti Yantra（03 Tyne）10。手动操作的鼓槌收割机11。手动操作高粱驯鹿
在图形用户界面（GUI）
在本文中，我们将讨论在图形用户界面中认知科学研究的用法。在界面设计领域，基于实际认知科学研究缺乏准则。我们打算通过关注林业和林业经营者（尤其是他们的视觉认知工作负载）如何影响他们的学习过程，注意力跨度和决策来探索这一领域。我们将检查操作接口，其中最终生产取决于操作员的工作效率和与计算机接口的协作。使用认知科学研究中的信息，我们将设计图形用户界面作为现有树收割机界面的替代方法。通过旨在减少操作员的认知任务负荷，本文探讨了将认知科学研究纳入人类计算机界面（HCI）设计的可能性。
评估基于 ALS 的移除估计的准确性针对实际日志数据
机载激光扫描 (ALS)、现场图和预测模型的结合使用是当今芬兰森林管理导向清单中最重要的信息来源 (Maltamo 和 Packalén 2014)。ALS 也是国家森林清单 (Grafström 和 Hedström Ringvall 2013) 和收获前林分测量 (Peuhkurinen 等人2007)。在实际的森林规划中，树种需要信息 (Packalén 2009)。航空影像通常用于解释树木种类和其他难以通过激光扫描数据预测的属性（例如 Packalén 和 Maltamo 2007；Ørka 等人2013）。清单验证表明，基于 ALS 数据的清单（Wallenius 等人2012）比使用传统基于现场的方法（Suvanto 等人2005）获得的清单更准确。此外，无论是在评估树种特定属性（例如 Packalén 和 Maltamo 2007；Breidenbach 等人2010）还是在测量单个树木属性（例如 Korpela 等人2010；Vauhkonen 2010；Yao 等人2012；Silva 等人2016）时，准确度至少与传统的现场评估相同。然而，需要进一步研究以提高基于 ALS 的森林资源清查中树木质量评估的准确性（Wallenius 等人2012）。芬兰森林中心收集、维护和分发芬兰森林的林分属性信息（芬兰森林中心 2019a）。数据基于实地调查和遥感的结合使用。模型用于预测木材体积和更新数据。实地图用作训练数据，ALS 用于将结果推广到大面积调查区域。由于《森林信息法》的修订于 2018 年 3 月初生效，许多信息通过 Metsään.fi 服务（https://www.metsaan.fi/）向公众开放。关于按树种划分的锯木和纸浆木材采伐的信息对于木材销售和采伐作业规划至关重要。树木质量特征信息也很重要（Holopainen 等人2013 年）。在预测木材种类时，训练数据应具有关于锯木和纸浆木材移除量的精确林分水平信息，这在实践中只能由采伐机测量（Malinen 等人2003 年）。2012 年；White 等人2013 年）。先前关于 ALS 清单准确性的研究通常将基于 ALS 的林分属性估计与实地测量进行比较（例如，Næsset 2007；Wallenius 等人。这些比较的问题在于，部分实地“测量”是模型预测。例如，木材分类量就是这种情况，它基于锥度模型和预测的质量扣除。也有一些尝试将采伐机数据用于类似目的（Siipilehto 等人。2016；Pesonen 2017）。采伐机数据也被用作训练
低功率传感器的射频能量收集
摘要：无线传感器网络和物联网受益于近年来功耗方面的进步，以实现智能控制实体。电池技术的类似进步使这些系统变得自主。然而，这种方法不足以满足现代应用的需求。为这些传感器供电的另一种解决方案是使用其环境中可用的能量，例如热能、机械振动、光能或无线电频率。然而，传感器通常放置在功率密度较低的环境中。本研究调查了与其他来源相比的无线电频率能量收集。在展示了在宽频带上收集能量的潜力后，进行了一项统计研究，以确定城市环境和农村地区的射频功率密度。多频带射频收集器系统旨在收集多个频带中的能量，以显示何时有多个射频源可用。当系统设计为在宽频带上运行时，可以增加收集的能量量。在本研究中，使用高级设计软件 (ADS) 制作了为无线传感器供电的多频带射频能量收集器。根据设计结果，所提出的能源收集方案在 GSM900 和 GSM1800 频段上效果更好。 关键词：能源收集器；无线网络；无线电源 1 引言 如今，监控我们所处环境的需求越来越重要，这使我们能够管理自己的行为；一个典型的例子就是天气预报。 现代传感器是小型、独立的设备，可对其周围环境进行简单的测量。 它们用于观察许多物理现象，如温度、压力、亮度等，这对于许多工业和科学应用至关重要。 传感器的作用是将物理量转换为可利用的电量，例如计算机可用的数字信号。 接口可以通过有线链路或无线方式进行，多年来一直如此。 同时，微电子和微机械领域的最新进展使得能够以合理的成本生产体积为几立方毫米的组件，同时功耗要求不断降低。微型传感器可以制成一个完整的嵌入式系统，部署多个微型传感器以自主方式收集环境数据并将其传输到一个或多个收集点，从而形成无线传感器网络 (WSN)。为这些传感器供电的传统方式是使用电池，但电池的能量有限，耗尽时需要更换。更换电池的维护成本可能很高，尤其是对于位于难以接近位置的传感器。在这种情况下，另一种自供电方式将是有利的，而能量收集则提供了这一潜力。1.1 能量收集 用于为传感器供电的能量收集系统由五个不同的模块组成，如图 1 所示。系统的第一级是能量传感器。它提供物理量作为输出，可用作能量转换级的输入。传感器的工作原理基于物理或化学效应。主要有六类：热、机械、光学、磁、电和化学 [1]。
建模和比较无电池系统的转换器体系结构和能源收集IC
摘要 - 无孔的能量收获设备是一类新的嵌入式系统，可从存储在环境友好的电容器中的环境能量运行，并保证持久的持久，无维护的操作。由于紧密的能量构成，这些设备经常采用电压转换器和专用的集成电路（ICS），以最大程度地传输能量收割机，存储电容器和负载之间。正如我们在本文中所显示的那样，这种转换器电路的选择和配置很重要，但是非平凡，因为它们的性能高度取决于能量收集条件。因此，我们提供了五个现成的能源收集IC的模型，并将它们集成到无电池系统的开源模拟器中：这使从业人员和研究人员可以方便地探索设计权衡并预测可实现的性能。此外，我们使用这些模型对不同转换器体系结构进行系统比较，并得出具体建议。