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可再生能源电动自行车柔性无线充电器的系统架构、设计和优化
摘要 — 无线电力传输 (WPT) 是电动汽车 (EV) 轻松充电技术的突破之一。人们提出并实施了不同类型的无线充电器拓扑结构，以满足各种约束，如电力传输效率、无线传输距离和错位公差。然而，对于电动自行车和电动滑板车等中低功率电动汽车的非接触式充电，耦合分离和传输效率仍未得到充分开发。为了在容易出现错位问题的车辆中实现远距离 WPT，使用串联 (SS) 补偿 WPT。传统的 SS 补偿 WPT 使用电压馈送转换器进行电力转换。但这些拓扑结构的组合允许系统中的反向电流流动，这将影响源的传输效率和寿命。为了防止这种情况，可以使用反向阻塞二极管或电流馈送转换器。虽然反向电流问题可以解决，但这些方法似乎进一步降低了电力传输效率。本文试图优化基于电流馈电转换器的 SS-WPT，以实现比传统设计更高的耦合分离、更高的电力传输效率和更高的错位容差。为实现此目的，对电流馈电转换器的输入电感器和 SS-WPT 的初级线圈进行了调整，而不会影响磁共振条件。在耦合分离为 200 毫米时，传输效率为 94%，比传统的基于电压源逆变器的可再生能源供电的 SS-WPT 充电效率高出 20%。在原型设计中验证了该概念后，通过在实时电动自行车中对其进行测试来验证结果。
基于谐振电感耦合和阻抗匹配的微型机器人无线电力传输框架 Kin Yun Lum、Jyi-Shyan Chow、Kah Haur Y
微型机器人属于微型机器人领域，尺寸为几厘米甚至几毫米。传统上，这些小型机器人通常由电池供电。电池会占用大量空间并导致系统笨重。将储能组件与机器人本身隔离是进一步缩小机器人尺寸的良好替代方案。这可以通过结合无线电力传输 (WPT) 技术来实现。然而，小型 WPT 的研究通常报告效率较低。本文的目的是通过采用谐振电感耦合和阻抗匹配技术为微型机器人提供一种高效的无线电力传输框架。将讨论理论和设计过程。然后，进行了一个简单的原型实验来验证提出的框架。结果表明，在 0.5 厘米的传输距离上实现了 35% 的传输效率。该框架还成功为 4 瓦微型机器人原型供电，传输效率约为 16%，其接收线圈位于发射线圈上方 3.5 厘米处。
神经植入物能量传递机制的比较分析
随着神经植入技术的快速发展，对其供电机制的细致了解变得不可或缺，尤其是考虑到长期的生物相容性风险，如氧化应激和炎症，这些风险可能会因反复手术（包括更换电池）而加剧。本综述深入进行了全面分析，首先考虑了能量存储单元和传输方法的生物相容性。本综述重点介绍了为神经植入物供电的四种主要机制：电磁、声学、光学和直接连接到身体。其中，电磁方法包括近场通信 (RF) 等技术。使用高频超声波的声学方法在电力传输效率和多节点询问能力方面具有优势。光学方法虽然仍处于早期开发阶段，但使用近红外 (NIR) 光显示出良好的能量传输效率，同时避免了电磁干扰。直接连接虽然有效，但也存在相当大的安全风险，包括感染和神经组织内的微运动干扰。本综述采用了特定吸收率 (SAR) 和能量传输效率等关键指标来对这些方法进行细致的评估。它还讨论了最近的创新，例如扇形多环超声波换能器 (S-MRUT)、Stentrode 和 Neural Dust。最终，这篇评论旨在帮助研究人员、临床医生和工程师更好地了解为神经植入物供电的挑战，并可能创造新的解决方案。
优化脑启发神经网络中的信息处理
摘要。人们认为，大脑网络保持高传输效率的方式是理解大脑活动的基础。由更多细胞组成的大脑使信息传输更加可靠，对噪声的鲁棒性更强。另一方面，在更大的网络中处理信息需要额外的能量。最近的研究表明，复杂性、连通性和功能多样性，而不仅仅是神经元的大小和数量，可能有利于记忆、学习和更高级认知的进化。在本文中，我们使用香农信息理论定量解决传输效率问题。我们将神经网络描述为通信通道，然后将信息测量为刺激和网络响应之间的互信息。我们采用基于 Levy 和 Baxter 提出的方法的概率神经元模型，该模型包含基本的定性信息传输机制。在本文中，我们概述并讨论了我们之前关于大脑启发网络的定量结果，并在更广泛的文献背景下探讨了它们的定性后果。结果表明，在非常嘈杂的环境中，例如，只有三分之一的输入脉冲被允许通过嘈杂的突触并深入网络，互信息通常会最大化。此外，我们还表明，抑制连接以及适当位移的长距离连接通常可以显著提高传输效率。从高等数学的角度深入理解大脑过程对于解释大脑效率的本质起着重要作用。我们的研究结果证实，在进化过程中出现的基本大脑成分是为了优化传输性能而产生的。
提交给高能化学分子内振动能量传输如何随着分子的刚性和极性而变化
摘要。低聚聚乙二醇 (PEG) 链中的振动能量传输可以通过光学振动链带以弹道方式进行，表现出快速而恒定的传输速度和高传输效率，从而提供了将超过 1000 cm -1 的大量能量传输到超过 60 Å 的远距离的方法。我们报告了分子内能量传输时间、链间传输速度和端基冷却速率如何取决于环境的刚性和极性。实验使用端基标记的 PEG 低聚物和二维红外 (2DIR) 光谱进行。弹道能量传输在链的一端通过在约 2100 cm -1 处激发叠氮基部分来启动，并通过探测琥珀酰亚胺酯的羰基拉伸模式在链的另一端记录下来。我们发现环境的刚性（聚苯乙烯 (PS) 基质与极性相似的溶液）不会对能量传输时间和链传输速度产生太大影响。这些结果表明，在弱极性介质中，尽管溶液中存在快速松弛成分，但溶液中发生的动态波动（但在固体基质中基本冻结）并不是链状态失相的主要原因。不同介质中传输时间的相似性表明二级链结构对 PEG 链中的传输影响不大。溶剂极性显著影响分子内传输：极性 DMSO 中的传输效率比非极性 CCl 4 或 PS 中的传输效率小约 1.6 倍。在极性更强的溶剂中，琥珀酰亚胺酯端基的冷却时间缩短，影响等待时间依赖形状，从而影响能量到达报告器的时间。本文分析了从数据中提取能量到达时间的不同方法。观察到的链间传输时间对溶剂极性的依赖性表明存在多个以不同群速度在 PEG 链中传播的波包。1. 简介。
多囊泡释放对带状突触传递感觉信息的影响
囊泡释放的统计数据决定了突触如何传递信息，但经典的独立释放泊松模型并不总是适用于视觉和听觉的最初阶段。在那里，带状突触还将感觉信号编码为由两个或多个同时释放的囊泡组成的事件。这种协调的多囊泡释放 (MVR) 对脉冲产生的影响尚不清楚。在这里，我们使用纯速率代码研究了与泊松突触相比，MVR 如何影响感觉信息的传输。我们使用了泄漏积分和激发模型，结合了实验测量的斑马鱼（两种性别）视网膜双极细胞谷氨酸能突触的释放统计数据，并将它们与假设泊松输入受限于以相同平均速率运行的模型进行了比较。我们发现 MVR 可以增加每个囊泡产生的脉冲数量，同时减少脉冲间隔和第一次脉冲的延迟。综合效应是在模拟不同大小的目标神经元的一系列条件下提高信息传输效率（每个囊泡的位数）。当触发脉冲所需的收敛较少时，MVR 在具有短时间常数和可靠突触输入的神经元中最为有利。在单个输入驱动神经元的特殊情况下，如哺乳动物的听觉系统中，当脉冲产生需要多个囊泡时，MVR 会增加信息传输。这项研究表明，与泊松统计描述的速率代码相比，MVR 对囊泡的突触前整合如何提高感官信息的传输效率。