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使用该能量管理电路，国永0.01m-2的TENG在脉冲模式下功率密度可达11.13kWm-2。C，不磨成功驱动4*4并联的温湿度计的实际效果图。

B，记忆与TENG匹配的中高频变压器实际图，记忆C，经火花放电开关后，TENG使用不同AP值（变压器磁芯的横截面积与窗口面积乘积）的2000：27变压器给220F电容器供电的电压，D，E，分别是使用75：1，不同匝数的变压器在220F电容器的第一充电周期的电压和最大输出能量。F，自行G，H分别是采用3000：40的变压器给220F电容器供电的第一充电周期的电压，输出能量，输出电流。图4，国永使用匹配的能量管理电路后TENG的输出性能。

G，不磨1Hz低频下驱动3个无线传感器的示意图，包括了运动传感器，光强传感器，温湿度传感器，手机作为无线信号接收端。A，记忆变压器工作原理，包含续流过程。

然而，自行TENG具有的高电压（kV），自行小电流（μA）特点，导致了其在实际应用中输出能量和能量利用效率并不高，因此，迫切需要通过高效的能量管理方案，进一步发挥TENG在实际应用中的重要作用。

D，国永能量管理后，TENG在1Hz点亮108个并联的直径10mm的大功率LED灯。当我们进行PFM图谱分析时，不磨仅仅能表征a1/a2/a1/a2与c/a/c/a之间的转变，不磨而不能发现a1/a2/a1/a2内的反转，因此将上述降噪处理的数据、凸壳曲线以及k-均值聚类的方法结合在一起进行分析，发现了a1/a2/a1/a2内的结构的转变机制。

记忆这就是最后的结果分析过程。首先，自行构建深度神经网络模型（图3-11），自行识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。

利用k-均值聚类算法，国永根据凹陷中心与红线的距离，对磁滞回线的转变过程进行分类。另外7个模型为回归模型，不磨预测绝缘体材料的带隙能（EBG），不磨体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。