Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
100
Lista 2021
Status:
Autorzy: Yang Kai, Su Kewei, Wang Junlei, Wang Jinfeng, Yin Kai, Litak Grzegorz
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2020
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 7
Wolumen/Tom: 29
Strony: 1 - 12
Impact Factor: 3,585
Web of Science® Times Cited: 49
Scopus® Cytowania: 52
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 15 czerwca 2020
Abstrakty: angielski
This study performs a comprehensive parametric study and optimization of a piezoelectric wind energy harvester subjected to the conjunction of vortex-induced vibration (VIV) and galloping. The mathematical model of the harvester undergoing both the VIV and galloping is formulated, which is experimentally validated through the wind tunnel tests. The experimental results uncover that different combinations of the aerodynamic parameters of the model significantly influence the system dynamic behaviors. Changing the bluff body's cross-section shape can alter the aerodynamic parameters. In the experiment, a unique hump phenomenon due to the coupled VIV and galloping is discovered, which significantly improves the voltage output. The influence of each aerodynamic parameter on the system performance is revealed, and the aerodynamic parameter's effect is also mathematically interpreted by the terms in the governing equations. Finally, this study presents an effective structural optimization method based on the genetic algorithm (GA) to seek the optimal structural natural frequency matching up the given aerodynamic parameters. Results show that the piezoelectric wind energy harvester with the optimal designed natural frequency outperforms the harvester with other values, and the performance is also robust against a certain range of the parametric uncertainties.