随着近年来物联网及无线传感网络的急速发展，对分布式能源的需求越来越大。但是现有的电池的供能方式需要大量人力物力进行维护，环境能量收集技术的有望在环境能量富集区域解决这一问题，其中，基于摩擦起电原理的纳米发电机(TENG)，由于其大输出、低成本等特性收到越来越多的关注。TENG的能量输出特性难以同时满足大输出功率和小输出阻抗的特性，因此，需要通过TENG器件结构的设计来获得最优的器件性能，但是目前尚未有可用于现实复杂结构的通用高效的TENG结构设计方法。
针对这个难题，课题组首先结合有限元方法和半解析法构建了复杂TENG结构的通用高准确性仿真模型，通过结合各种计算加速方法，将计算速度大幅提升至最高900倍，同时对比评估了仿真和实验结果的高度一致性。接下来，基于普适的仿真模型，结合遗传算法筛选出满足帕累托最优前沿的TENG结构设计，最终获得了一套普适性的TENG计算机辅助自动化设计方法。最后，制备了TENG并用于自供能无线传感系统中，得益于其优化设计的输出性能，可以保证系统仅需充电7秒即可进行传感与无线发射。
该研究以题为“Computer aided design automation for triboelectric nanogenerators”的论文发表在国际能源顶级刊物《Nano Energy》上，并被选为封面文章(Back Cover)。周浩硕士研究生、刘富海博士研究生为论文共同第一作者，陈金凯副教授和骆季奎教授为论文通讯作者，孙玲玲教授，王骏超副教授，轩伟鹏副教授以及浙江大学的董树荣教授，金浩副教授等为共同作者。研究工作得到国家自然科学基金和浙江省自然科学基金的支持。
