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研究テーマ
IT・IoT・AI・ロボティクスエネルギー・環境
学科の分類
工学部機械工学科

圧電素子を用いた音響振動発電機の試作

工学部

機械工学科

環境エネルギー材料研究室

山浦真一 教授

再生可能エネルギー環境発電エネルギーハーベスト

自動車や電車、飛行機、工事現場など、我々の周囲は様々な音で溢れています。音もエネルギーを持っていますが、そのエネルギー密度はとても低いため、現状では回収できずに捨てられているのが現状です。本研究では、市販のPZT圧電素子とヘルムホルツ型共振器を用いて音響振動発電機を試作しました。音の周波数550Hzで共振するように設計・試作したところ、550Hzと425Hzで発生電圧が高まりました。120dBの音(すごくうるさい)を聞かせたところ、最大で0.8mWの電力を発生できました。今後はより小さい音でより大きな発電力が得られるように改良していきたいと思っています。

自動車や電車、飛行機、工事現場など、我々の周囲は様々な音で溢れています。音もエネルギーを持っていますが、現状では回収できずに捨てられているのが現状です。もし騒音から電気を作ることができれば、いずれは交通信号の電気を賄ったり、省電力機器を稼働させたり、いろいろと省エネに貢献できると思いませんか?

本研究では、市販のPZT圧電素子とヘルムホルツ型共振器を用いて、音響振動発電機を試作しました。

音の振動数550Hzで共振して最大電力が得られることを期待して、上記製作①の式に基づいて設計しました。出来上がった発電機は右上の通りです。この音響振動発電機の発電特性を以下の図に示します。

左上の図は音量と発生電圧の関係を示しています。音量(デシベルdB)が大きくなるほど、発生電圧も大きくなることが分かります。また、右上のグラフは音量一定で、音の周波数を変えた時の発生電圧の変化を表しています。図を見ると、設計周波数550Hzの他に、425Hzでも電圧が高くなっていることが分かります。この理由は、圧電体の重量によって、ヘルムホルツ容器底部の振動板の振動状態が変化したからと考えられます。

次に、発生した電力(エネルギー)を左上の図に示します。本研究で試作した音響振動発電機では、550Hzの音を音量120dBで聞かせた時に最大で0.8mWの出力が出ました。また、右上にはコンデンサへの充電の様子を示します。本発電機でコンデンサに徐々に電荷が貯まって電圧が上昇している様子が分かります。

本研究では、音響振動発電機を試作し、音からのエネルギーの回収を試みました。まだまだ改良の余地が多いですが、より大きな出力が得られるように研究を進めていきたいと考えています。

論文

「市販の圧電素子とヘルムホルツ型共振器を用いた音響発電の基礎的研究」(2023)山浦真一『日本AEM学会誌』31(2)p.350-356.

「ヘルムホルツ型共振器を用いた音響発電機の製作とその発電特性」(2023)南武志『材料の科学と工学』60(4)p.137-143.

研究者INFO: 工学部 機械工学科 環境エネルギー材料研究室 山浦真一 教授

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田中 一成

空間の「ゆがみ」と避難経路

都市居住者の認知空間を取り出し,居住者が認知するまちの姿と現実空間の差違を明らかにすることで,都市空間における「ゆがみ」を抽出することを目的としています。最終的には,このゆがみをもとに,災害時の避難経路と避難場所の設定手法を提案することを目標とします。早く着きたいと思いながら避難しつつなかなか進まない経路と,よく知っていて好きな道であっという間に着く経路がある可能性があり,広く,安全なというイメージも合わせて日常的に接する形成されている可能性をみいだしました。

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杉川 智

リアクティブスケジューリングのための数理モデル

システム開発や建設業などのプロジェクトにおいて,スケジュール作成時点では,わからない不確定な事象によってスケジュールの変更を余儀なくされることがある.さらに,昨今の社会では即応性が求められるため,十分に吟味されないままスケジュールを作成し後で変更することもあります.本研究は,それらのスケジュール立案後の変更を考慮したスケジューリングモデルのための基本的な考え方,分類,数理モデルを提案します.本モデルによりスケジュールの変更をふまえた新しいスケジュールを作成すること,新しい解法を提案することが可能になります.

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河北 真宏

光線空間情報の撮影と裸眼3D映像表示

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神田 智子

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+1
河合 紀彦

映像中から物体をリアルタイムで除去する隠消現実感

隠消現実感(Diminished Reality)とは、映像中の不要物体の上に背景画像を重畳することで、不要物体をリアルタイムで視覚的に取り除く技術であり、映像中に仮想的な物体を重畳する拡張現実感(Augmented Reality) とは反対の概念を持ちます。本シーズでは、画像修復技術を用いて不要物体の周辺情報から尤もらしい背景画像を生成し、かつ背景の形状を推定することで、移動するカメラの映像から物体をリアルタイムで取り除きます。

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羽賀 俊雄

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小谷 直樹

転移学習を使った強化学習エージェントの学習能力の向上

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皆川 健多郎

ものづくり人材育成のための教材開発とその検証

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+1
河合 紀彦

VRのための360度全方位画像・映像からの撮影者や動物体の消去

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中西 淳

言語理解AIを活用した「単語の使い分けマップ」の開発

英作文を書いていて「この英単語はこのタイミングで使っていいのかな?」と迷うことは多くの英語学習者に共通する悩みだと思います。一方,どの英単語がどの文脈で使用できるかどうかを調べるのは簡単ではなく,結果的に馴染みのある単語を繰り返し使ってしまう傾向にあることが様々な研究で報告されています。本研究では,英語学習者が様々な単語の適切な使い方を学習できるように,近年注目を集めている言語理解AI(GPT・BERT)を活用して,様々な用例や類語の関係性を視覚化することのできる「単語使い分けマップ」の開発を目指しています。

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