Location-Dependent Performance Analysis and Dual-Functional Optimization of QZS Vibration Isolation Systems Integrated with Energy Harvesters
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 136
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JACM-12-2_023
تاریخ نمایه سازی: 1 تیر 1405
چکیده مقاله:
This study examines the co-optimization of energy harvesting and vibration suppression in quasi-zero stiffness (QZS) isolation systems. A multi-degree-of-freedom model is developed to analyze dual-functional optimization of vibration suppression and energy harvesting, incorporating harvester placement configurations. The Harmonic Balance Method derives frequency-amplitude responses under external excitation, validated through Runge-Kutta numerical simulations. Parametric studies assess stiffness/damping ratios and mass effects on system dynamics, emphasizing ۱:۳ internal resonance mechanisms. Results reveal that upper-positioned harvesters enhance energy capture while preserving isolation performance. Internal resonance excitation broadens operational bandwidth by amplifying nonlinear coupling effects between subsystems. The work establishes a framework for dual-functional QZS system optimization, targeting ultra-low-frequency vibration isolation coupled with energy harvesting capabilities, while providing theoretical insights for integrated mechanical-electrical design strategies.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Wanjie Zhang
School of Mechanical Engineering, Shijiazhuang Tiedao University, Shijiazhuang ۰۵۰۰۴۳, China
Jianhui Qi
School of Mechanical Engineering, Shijiazhuang Tiedao University, Shijiazhuang ۰۵۰۰۴۳, China
Congbin Li
School of Mechanical Engineering, Shijiazhuang Tiedao University, Shijiazhuang ۰۵۰۰۴۳, China
Jiangchuan Niu
School of Mechanical Engineering, Shijiazhuang Tiedao University, Shijiazhuang ۰۵۰۰۴۳, China
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :