Avec les progrès de l'Internet des objets (IoT), les dispositifs électroniques miniatures à faible consommation sont devenus prévalents dans les applications de détection de vibrations. Cependant, les récupérateurs d'énergie piézoélectriques miniaturisés en porte-à-faux présentent souvent une puissance insuffisante à basses fréquences. Pour remédier à cette limitation, cette étude propose un récupérateur d'énergie à coefficient de Poisson négatif avec une épaisseur de paroi de supercellule à gradient non linéaire (NEH). Le récupérateur proposé est comparé à un récupérateur d'énergie classique (PEH) et à un récupérateur d'énergie à coefficient de Poisson négatif à épaisseur de paroi uniforme (UEH) à l'aide d'une modélisation 3D paramétrique, d'analyses par éléments finis et d'évaluations expérimentales. Les résultats indiquent que le NEH présente une fréquence de résonance fondamentale plus basse, ainsi qu'une distribution contrainte-déformation plus uniforme conduisant à une tension et une puissance de sortie plus élevées. Par la suite, une optimisation multi-objectifs visant à maximiser la puissance et à minimiser la contrainte est menée à l'aide d'un plan d'expérience par hypercube latin optimal, d'un réseau de neurones et d'un algorithme génétique de tri non dominé II (NSGA-II). Ce processus aboutit à un récupérateur d'énergie optimisé (OEH), qui réduit la contrainte maximale de 11.85% par rapport au NEH et atteint une densité de puissance de 124.89 μ W/g, représentant des augmentations de 94.1%, 186.8% et 348.56% par rapport au NEH, à l'UEH et au PEH, respectivement. L'OEH atteint une densité de puissance normalisée de 374.11 μ W cm − 3 Hz − 1 qui surpasse les travaux précédents. Enfin, un système de détection sans fil alimenté par les vibrations (VPSS) est mis au point pour valider les performances des récupérateurs d'énergie proposés, permettant une transmission de données sur environ 200 m. Sous une excitation de 5 m/s 2 , l'OEH permet la transmission du signal de température avec une efficacité 37.5% supérieure à celle du NEH, démontrant un potentiel significatif pour la surveillance sans fil auto-alimentée d'équipements vibrants. • Proposition d'un récupérateur d'énergie à coefficient de Poisson négatif avec une épaisseur de paroi de supercellule à gradient non linéaire. • Application d'un cadre d'optimisation multi-objectifs basé sur l'apprentissage automatique pour l'amélioration des performances. • Validation expérimentale de sa haute densité de puissance et de sa durabilité mécanique sous excitations à basse fréquence. • Possibilité de détection sans fil auto-alimentée sur 200 m dans les systèmes IoT.
Fang et al. (Wed,) ont étudié cette question.