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J-GLOBAL ID：201902230878179595   整理番号：19A2517652

ハイブリッド最適化技術を用いた振動ベース圧電エネルギーハーベスタの強化【JST・京大機械翻訳】

Enhancement of vibration based piezoelectric energy harvester using hybrid optimization techniques

著者 (3件)： Mangaiyarkarasi P. (Department of Electrical and Electronics Engineering, Anna University, Chennai, India) ,  Lakshmi P. (Department of Electrical and Electronics Engineering, Anna University, Chennai, India) ,  Sasrika V. (Department of Electrical and Electronics Engineering, Anna University, Chennai, India)
資料名： Microsystem Technologies  (Microsystem Technologies)
巻： 25  号： 10  ページ： 3791-3800  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2056A  ISSN： 0946-7076  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： MEMSユニモルフ圧電振動エネルギーハーベスタを設計し,ハイブリッド最適化技術[遺伝的アルゴリズム(GA),バットアルゴリズム(BA),灰色最適化(GWO),ハイブリッドコウモリアルゴリズム調整遺伝的アルゴリズム(HBAGA),およびハイブリッド灰色最適化調整遺伝的アルゴリズム(HGWOGA)]に基づいて最適化した。本研究では,圧電エネルギーハーベスタから収集された電圧と電力の量を決定するために導出された解析方程式を用いて,ユニモルフ圧電振動エネルギーハーベスタをモデル化した。これらの導出された解析方程式は,パラメータを最適化することによって,ユニモルフ圧電エネルギーハーベスタから収集された電力と電圧の量を改善するための設計最適化技術であるハイブリッド最適化技術の適合関数として使用され,これらの技術の中で比較がなされる。固有振動数と応力に及ぼす形状最適化の影響も研究した。非最適化結果を最適化結果(GA,BA,GWO,HBAGAおよびHGWOGA)と比較し,得られた結果は,最適化した結果が全ての面でより効率的であり,圧電ハーベスタの効率を大幅に改善することを証明した。最後に,最適化技術の中で比較を行い,HGWOGAがHBAGA,GWO,BA,GAより効率的であることを証明し,MEMS圧電振動エネルギーハーベスタの本研究をMATLABソフトウェアを用いてシミュレーションした。Copyright 2019 Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  圧電気振動 ,  電圧 ,  電力 ,  *最適化手法 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *圧電気 ,  ソフトウェア ,  固有振動数 ,  形状最適化 ,  モデリング ,  MEMS
準シソーラス用語： 設計最適化 ,  *エネルギーハーベスタ ,  *ハイブリッド最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： エネルギー変換装置  (LC01020U) ,  圧電デバイス  (NC03110I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ハイブリッド最適化 ,  圧電 ,  エネルギーハーベスタ ,  強化