Nature of Power Generation and Output Optimization Criteria for Triboelectric Nanogenerators

摩擦电效应 能量收集 电阻抗 功率(物理) 信号(编程语言) 机械能 材料科学 计算机科学 电气工程 电子工程 工程类 物理 量子力学 复合材料 程序设计语言
作者
R.D.I.G. Dharmasena,Jonathan H. B. Deane,S. Ravi P. Silva
出处
期刊:Advanced Energy Materials [Wiley]
卷期号:8 (31) 被引量:118
标识
DOI:10.1002/aenm.201802190
摘要

Abstract Triboelectric nanogenerators (TENGs) are in the forefront of next‐generation energy harvesting technologies, having been demonstrated as a leading candidate for numerous applications in energy harvesting and self‐powered sensing. However, critical parameters affecting TENG output behavior and their optimization are not well understood. Herein, for the first time, the power output characteristics of TENGs are fully unveiled by vigorously analyzing their impedance behavior as a function of excitation source and device parameters. In this paper, Norton's theorem, first presented in 1926 for two terminal linear electrical networks, is extended to represent TENGs, allowing accurate visualization of their dynamic power output behavior via small signal analysis. TENG impedance plots are introduced to accurately determine the peak power point of a given design, which holds paramount importance in understanding and improving TENGs. The knowledge with empirical understanding for these variations results in the design and construction of more efficient TENG devices for future applications.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
在水一方应助枫林依旧采纳,获得10
1秒前
1秒前
1秒前
ACC完成签到 ,获得积分10
1秒前
首席或雪月完成签到,获得积分10
3秒前
张逸凡完成签到,获得积分10
3秒前
祖f完成签到,获得积分10
3秒前
botion发布了新的文献求助10
7秒前
欣欣发布了新的文献求助10
8秒前
南风完成签到,获得积分10
11秒前
zhu1230完成签到,获得积分10
13秒前
69完成签到,获得积分10
13秒前
小虾米完成签到 ,获得积分10
14秒前
15秒前
17秒前
小蘑菇应助yyz采纳,获得10
17秒前
18秒前
18秒前
123完成签到,获得积分10
19秒前
19秒前
渔舟唱晚完成签到,获得积分20
20秒前
sleep君发布了新的文献求助20
20秒前
emmmm发布了新的文献求助10
22秒前
123发布了新的文献求助10
22秒前
酷炫的天问完成签到,获得积分10
23秒前
23秒前
hexinyu完成签到,获得积分10
23秒前
骑羊完成签到,获得积分10
24秒前
华仔应助蔬菜沙拉采纳,获得10
24秒前
25秒前
CipherSage应助鸡炒米粉微辣采纳,获得10
25秒前
25秒前
0717完成签到 ,获得积分10
26秒前
炙热的元彤完成签到 ,获得积分10
26秒前
27秒前
28秒前
tiptip应助phil采纳,获得50
29秒前
大模型应助研友_ndo39L采纳,获得10
29秒前
30秒前
元谷雪发布了新的文献求助10
30秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1500
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
CLSI M100 Performance Standards for Antimicrobial Susceptibility Testing 36th edition 400
Cancer Targets: Novel Therapies and Emerging Research Directions (Part 1) 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6361045
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8174905
关于积分的说明 17220283
捐赠科研通 5416017
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2866116
邀请新用户注册赠送积分活动 1843351
关于科研通互助平台的介绍 1691365