Vibrational energy harvested from the bridge excitation due to the traffic flow or the wind load can be supplied to sensors in a Structural Health Monitoring (SHM) system and help prolong its service life, reduce chemical battery waste and enable its use in remote locations. A common approach to designing a Piezoelectric Energy Harvester (PEH) consists in tuning its fundamental frequency to some target value (e.g., the fundamental frequency of a bridge). However, such approach does not answer the question if the chosen target frequency is optimal, and does not take into account the possibility to have multiple design configurations with the same fundamental frequency. In this work, we approach the problem of a PEH design optimisation in a rigorous way, using a PEH model based on the Kirchhoff-Love plate theory and Isogeometric Analysis (IGA), coupled with the Modal Order Reduction (MOR) approach and Runge-Kutta time integration method. The model is further equipped with the Particle Swarm Optimisation (PSO) algorithm that allows finding geometry which maximises energy output from a given base acceleration signal. A comprehensive study is conducted to infer the impact of a PEH geometry on its energy harvesting performance in a real-world setting by considering field health monitoring data of a large-scale cable-stayed bridge in NSW, Australia. A shape optimisation framework is developed based on acceleration events, i.e., where the level of response exceeds a certain threshold. Designs obtained in the event-based optimisation are then clustered to propose several best candidates for continuous energy generation. This work represents the first study on PEH design optimisation for real operational conditions.


翻译:由于交通流量或风负荷而从桥梁振动中获取的振动能量,可以提供给结构健康监测系统的传感器,帮助延长其服务寿命,减少化学电池废物,使其在偏远地区使用。设计Piezozer Electer Energy Researcher(PEH)的通用方法是将其基本频率调整到某些目标值(例如桥梁的基本频率),但是,这种方法并不能回答问题,如果所选目标频率是最佳的,并且没有考虑到以同样基本频率设置多个设计配置的可能性。在这项工作中,我们以严格的方式处理PEH设计的优化问题,使用基于Kirchoff-loved 板的PEEH模型和Isogeo度分析(IGA)的PEH模型模型,连同Modal 降序(MOR) 方法和Runge-Kutta时间整合方法。该模型进一步配备了基于Partlem Swarm Opptimination(PSOF)的算法,从而能够找到从一个基准加速信号上实现能源输出最大化的多度。在实际加速度的PHeleximal-roupal laimal laimal Prodeal laimal laimal laim a a laim lades 进行一项全面观测测测测测测测算,在澳大利亚的大规模观测到大规模的大规模观测数据到大规模观测数据到大规模观测到大规模测测测测测测算,在澳大利亚的大规模测算法,这是一种测算法,一个基于大规模的实地测算模型,这是根据地的大规模测算法,这是一项根据地压模型测测算法,这是一种测算法。

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