La teoria dei circuiti e la dinamica non lineare hanno ispirato soluzioni per applicazioni di raccolta di energia

The growing prevalence of technologies such as the Internet of Things (IoT), wireless sensor networks (WSNs), and wearable devices has driven an urgent demand for sustainable power solutions tailored to low-power electronic systems. Traditional batteries face critical limitations, including low energy density, finite lifespans, and maintenance challenges, especially in remote or harsh environments. As an alternative, energy harvesting technologies convert ambient energy such as mechanical vibrations, heat, light, or electromagnetic waves into usable power. However, conventional energy harvesters typically rely on linear resonators whose narrow frequency range restricts their performance and adaptability in dynamic environments with fluctuating vibration frequencies. This thesis applies advanced circuit theory principles to optimize energy management in energy harvesting systems. By incorporating impedance matching and power factor correction, the proposed circuits minimize energy losses and ensure efficient power transfer from the mechanical to the electrical domains. Stochastic modeling and numerical simulations further validate the superior performance of the proposed nonlinear systems compared to their linear counterparts, in terms of output power and efficiency under random vibrations.\\ This research also introduces a novel energy harvesting methodology that integrates circuit theory with nonlinear dynamics to overcome these constraints. The approach leverages the unique properties of nonlinear systems, including multi-stable states and frequency hopping, to significantly broaden the operating frequency range and enhance energy conversion efficiency. A detailed analysis of nonlinear vibration models reveals their ability to adapt to diverse environmental conditions by switching between stable states and capturing energy over wide frequency ranges. The results of this research offer a transformative path for autonomous power systems, which addresses critical challenges in IoT, wearable devices, and remote monitoring technologies. The proposed solutions may not only reduce dependence on traditional power sources but may also align with global sustainability goals by minimizing electronic waste and supporting green energy initiatives. By combining nonlinear dynamics, circuit theory, optimization techniques, and multi-physics coupling, this study paves the way for innovative, efficient, and environmentally friendly energy harvesting technologies. This work has profound implications for sustainable electronic systems, laying the foundation for further advancements in materials science, microelectronics, and energy management, and driving the evolution of intelligent and self-sufficient devices.

La crescente diffusione di tecnologie come Internet of Things (IoT), reti di sensori wireless (WSN) e dispositivi indossabili ha spinto una domanda urgente di soluzioni di alimentazione sostenibili su misura per sistemi elettronici a bassa potenza. Le batterie tradizionali affrontano limitazioni critiche, tra cui bassa densità energetica, durate di vita limitate e sfide di manutenzione, soprattutto in ambienti remoti o difficili. In alternativa, le tecnologie di energy harvesting convertono l'energia ambientale come vibrazioni meccaniche, calore, luce o onde elettromagnetiche in energia utilizzabile. Tuttavia, gli energy harvester convenzionali in genere si basano su risonatori lineari la cui stretta gamma di frequenza limita le loro prestazioni e adattabilità in ambienti dinamici con frequenze di vibrazione fluttuanti. Questa tesi applica i principi avanzati della teoria dei circuiti per ottimizzare la gestione dell'energia nei sistemi di energy harvesting. Incorporando l'adattamento di impedenza e la correzione del fattore di potenza, i circuiti proposti riducono al minimo le perdite di energia e garantiscono un efficiente trasferimento di potenza dai domini meccanico a quello elettrico. La modellazione stocastica e le simulazioni numeriche convalidano ulteriormente le prestazioni superiori dei sistemi non lineari proposti rispetto alle loro controparti lineari, in termini di potenza di uscita ed efficienza sotto vibrazioni casuali. \ Questa ricerca introduce anche una nuova metodologia di raccolta di energia che integra la teoria dei circuiti con dinamiche non lineari per superare questi vincoli. L'approccio sfrutta le proprietà uniche dei sistemi non lineari, inclusi stati multistabili e salti di frequenza, per ampliare significativamente la gamma di frequenza operativa e migliorare l'efficienza di conversione dell'energia. Un'analisi dettagliata dei modelli di vibrazione non lineare rivela la loro capacità di adattarsi a diverse condizioni ambientali passando da stati stabili a cattura di energia su ampie gamme di frequenza. I risultati di questa ricerca offrono un percorso trasformativo per i sistemi di alimentazione autonomi, che affronta le sfide critiche nell'IoT, nei dispositivi indossabili e nelle tecnologie di monitoraggio remoto. Le soluzioni proposte potrebbero non solo ridurre la dipendenza dalle fonti di energia tradizionali, ma potrebbero anche allinearsi agli obiettivi di sostenibilità globale riducendo al minimo i rifiuti elettronici e supportando iniziative di energia verde. Combinando dinamiche non lineari, teoria dei circuiti, tecniche di ottimizzazione e accoppiamento multifisico, questo studio apre la strada a tecnologie di raccolta di energia innovative, efficienti e rispettose dell'ambiente. Questo lavoro ha profonde implicazioni per i sistemi elettronici sostenibili, gettando le basi per ulteriori progressi nella scienza dei materiali, nella microelettronica e nella gestione dell'energia e guidando l'evoluzione di dispositivi intelligenti e autosufficienti.