近日，best365官網(wǎng)機械工程學院魏克湘教授團隊與上海交通大學張文明教授團隊、西北工業(yè)大學周生喜教授聯(lián)合在Advanced Energy Materials (IF=29.698)上發(fā)表綜述論文"Mechanical intelligent energy harvesting: From methodology to applications"，并入選編輯精選。趙林川博士為本文的第一作者，鄒鴻翔博士為共同通訊作者，best365官方網(wǎng)站登錄入口為通訊單位。
近年來，能量采集技術蓬勃發(fā)展，然而機械能量采集技術仍面臨環(huán)境適應性差、可靠性低、輸出功率低以及電能品質(zhì)低等挑戰(zhàn)。機械智能是一種新穎的提高機械能量采集系統(tǒng)綜合性能的方法，可以通過機械設計提高系統(tǒng)的適應性，具備程序化能力。雖然已有研究人員設計了具有機械智能特征的各種能量采集系統(tǒng)，并取得了良好的效果，但是這種設計方法尚未被明確定義、分析和總結(jié)。論文為解決能量采集系統(tǒng)對復雜環(huán)境與工況的適應性難題，提出了機械智能能量采集概念，闡明了機械智能能量采集設計方法論，綜述了具有機械智能特征的能量采集系統(tǒng)典型設計，預測了機械智能能量采集的未來發(fā)展趨勢。該工作得到了國家自然科學基金等項目的支持。
機械智能能量采集的概述
Advanced Energy Materials是由Wiley Online Library出版發(fā)行的國際頂級期刊，是全球能源研究領域最具權威和影響力的學術期刊之一。
(審核：劉洞波 覃波 楊歡)
