关于压电能量收集与感知的联合优化：以斜拉桥为案例研究
摘要：压电能量收集器（PEHs）通常被用于为感测系统提供额外的能源来源。然而，研究表明PEH也可以作为传感器使用，通过分析产生的电压信号获取关于振动源的信息。这使得创建一个同时进行能量收集和感知（SEHS）的系统成为可能，其中一个硬件单元PEH既是收集器又是传感器。这引发了一个问题，是否可能设计一个具有最佳收集和感测性能的双功能PEH设备。在这项工作中，我们提出了一个双目标PEH设计优化框架，并显示在PEH设计空间内能量收集效率和感测精度之间存在一个权衡。所提出的框架基于从澳大利亚新南威尔士州的一座真实运行的斜拉桥收集的大量振动（应变和加速度）数据集。桥梁加速度数据被用作PEH数值模型的输入，以模拟电压信号并估计产生的能量。数值PEH模型基于Kirchhoff-Love板和等几何分析。为了感知，使用卷积神经网络AlexNet从电压CWT（连续小波变换）图像中训练以识别交通速度标签。为了提高方法的计算效率，构建了一个克里金模型，并使用遗传算法作为优化方法。结果以三个设计空间的帕累托前沿的形式呈现。
作者：Patricio Peralta-Braz, Mehrisadat Makki Alamdari, Rafael O. Ruiz, Elena Atroshchenko and Mahbub Hassan
论文ID：2205.06974
分类：Computational Engineering, Finance, and Science
分类简称：cs.CE
提交时间：2022-12-19