إعداد الباحث د. أحمد حبيب الموسوي
“LifeBand Survival: جهاز ذكي قابل للارتداء لتوليد الطاقة الذاتية ونجاة الإنسان في الظروف القاسية”
إعداد الباحث د. أحمد حبيب الموسوي
الفصل الأول: المقدمة
(Chapter 1: Introduction)
في ظل الاعتماد المتزايد على الأجهزة الذكية والطاقة في حياتنا اليومية، أصبح توفير حلول فعالة وعملية للحفاظ على الحياة أثناء الطوارئ أو في البيئات القاسية من أكبر التحديات التي تواجه المجتمعات الحديثة. يتعرض الكثير من الأشخاص في الغابات، أو الصحارى، أو المناطق النائية، لمخاطر الضياع، أو الحوادث، أو فقدان مصادر الطاقة الأساسية، مما يستدعي وجود أجهزة نجاة مبتكرة وموثوقة.
من هذا المنطلق، جاء ابتكار “طوق الحياة الذكي LifeBand Survival”، ليقدم حلاً مبتكرًا يجمع بين توليد الطاقة الذاتية، الإضاءة، الإنذار، والتواصل في جهاز واحد يمكن ارتداؤه بسهولة على المعصم أو الرقبة.
يعتمد هذا الجهاز على تحويل الطاقة الحركية الناتجة عن حركة الإنسان إلى طاقة كهربائية تُشغِّل مصباحًا قويًا، وصفارة إنذار، وراديو طوارئ صغير، إضافة إلى حساس سقوط ذكي. الجهاز مقاوم للصدمات والماء، ويمكنه تخزين الطاقة للاستخدام عند الحاجة، ما يجعله مناسبًا جدًا لمواجهة الحالات الطارئة في البيئات الصعبة.
الكلمات المفتاحية:
طوق الحياة الذكي، طاقة حركية، جهاز نجاة، طوارئ، توليد ذاتي للطاقة، تقنيات قابلة للارتداء.
⸻
❷ كود رسم توضيحي بسيط لمفهوم الجهاز (رسم دائري توضيحي لأهم وظائف الطوق)
import matplotlib.pyplot as plt
# بيانات وظائف الجهاز
labels = [‘توليد طاقة حركية’, ‘إضاءة LED قوية’, ‘صفارة إنذار’, ‘راديو طوارئ’, ‘حساس سقوط’, ‘مقاومة ماء/صدمات’]
sizes = [20, 20, 20, 15, 15, 10] # توزيع نسبي فقط للتمثيل
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 7))
wedges, texts, autotexts = ax.pie(
sizes, labels=labels, autopct=’%1.1f%%’, startangle=90, textprops={‘fontsize’: 14}
)
plt.title(‘الوظائف الأساسية لطوق الحياة الذكي LifeBand Survival’, fontsize=16, fontweight=’bold’)
plt.axis(‘equal’)
plt.show()
مثال بياني للفصل الأول (اختياري):
توزيع افتراضي لحوادث الضياع والسقوط حسب البيئات المختلفة
import matplotlib.pyplot as plt
labels = [‘غابات’, ‘جبال’, ‘بحر/أنهار’, ‘صحراء’, ‘مدن/ضواحي’]
sizes = [35, 25, 15, 15, 10] # نسب افتراضية بالمئة
explode = (0.1, 0, 0, 0, 0) # تمييز الغابات
plt.figure(figsize=(7,7))
plt.pie(sizes, labels=labels, explode=explode, autopct=’%1.1f%%’, shadow=True, startangle=140, textprops={‘fontsize’: 15})
plt.title(‘توزيع افتراضي لحوادث الضياع والسقوط حسب البيئة’, fontsize=17, fontweight=’bold’)
plt.tight_layout()
plt.show()
الفصل الثاني: مشكلة البحث وأهميته
(Chapter 2: Research Problem and Significance)
النص الأكاديمي:
على الرغم من التطور الكبير في الأجهزة الذكية وأدوات النجاة الشخصية، إلا أن مشكلات الضياع، أو السقوط المفاجئ، أو فقدان مصادر الطاقة ما تزال تهدد حياة الملايين حول العالم. هذا الخطر يزداد في المناطق النائية، وبين الرحالة، والعاملين في الحقول أو الغابات، أو حتى أثناء الكوارث الطبيعية. غالبية الأجهزة المتوفرة تعتمد على بطاريات قد تنفد بسرعة أو تقدم حلولًا جزئية لا تفي بالغرض في الظروف الطارئة.
لذا، هناك حاجة ملحة لاختراع يجمع توليد الطاقة الذاتية، وميزات الأمان، والإضاءة، والتواصل، في جهاز واحد يُلبس على الجسم ويعمل باستمرار دون الحاجة إلى شحن خارجي متكرر.
إن “طوق الحياة الذكي LifeBand Survival” يأتي كحل عملي ليغطي هذه الحاجة، مستندًا إلى تقنيات التحويل الكهرو-ميكانيكي الذاتي، بهدف تقليل المخاطر، وإنقاذ الأرواح في المواقف الحرجة [1].
⸻
كود رسم بياني:
عدد حوادث الضياع أو الطوارئ في البيئات القاسية سنويًا (بيانات افتراضية للتمثيل)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# بيانات افتراضية سنوية (ألف حالة)
years = np.arange(2018, 2024)
forest = [30, 32, 31, 33, 35, 34]
mountain = [18, 19, 20, 21, 21, 20]
desert = [10, 11, 13, 12, 13, 15]
urban = [5, 6, 7, 7, 8, 7]
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.plot(years, forest, marker=’o’, label=’الغابات’)
plt.plot(years, mountain, marker=’s’, label=’الجبال’)
plt.plot(years, desert, marker=’^’, label=’الصحارى’)
plt.plot(years, urban, marker=’d’, label=’المدن/الحضر’)
plt.title(‘عدد حوادث الضياع أو الطوارئ حسب البيئة (بيانات افتراضية)’, fontsize=16, fontweight=’bold’)
plt.xlabel(‘السنة’, fontsize=14)
plt.ylabel(‘عدد الحوادث (ألف)’, fontsize=14)
plt.grid(True, which=’both’, ls=’–‘, alpha=0.3)
plt.legend(fontsize=14)
plt.tight_layout()
plt.show()
توثيق أكاديمي:
[1] Auerbach, P. S. (2017). Wilderness Medicine. Elsevier.
جدول مقارنة بين حلول الطوارئ التقليدية وLifeBand Survival
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# بيانات المقارنة
devices = [
“مصباح يدوي تقليدي”,
“صفارة إنذار يدوية”,
“ساعة Kinetic”,
“راديو طوارئ محمول”,
“LifeBand Survival”
]
self_power = [False, False, True, True, True]
led_light = [True, False, False, True, True]
buzzer = [False, True, False, False, True]
radio = [False, False, False, True, True]
fall_sensor = [False, False, False, False, True]
waterproof = [False, False, True, True, True]
# نصوص عرضية
def yesno(x): return ‘✓’ if x else ‘✗’
# بناء DataFrame للعرض
df = pd.DataFrame({
‘اسم الجهاز’: devices,
‘توليد طاقة ذاتي’: [yesno(x) for x in self_power],
‘إضاءة LED’: [yesno(x) for x in led_light],
‘صفارة إنذار’: [yesno(x) for x in buzzer],
‘راديو طوارئ’: [yesno(x) for x in radio],
‘حساس سقوط’: [yesno(x) for x in fall_sensor],
‘مقاوم للماء’: [yesno(x) for x in waterproof],
})
import ace_tools as tools; tools.display_dataframe_to_user(name=”جدول مقارنة حلول الطوارئ”, dataframe=df)
الفصل الثاني: مشكلة البحث وأهميتها
في السنوات الأخيرة، ازدادت حوادث فقدان الأشخاص أو تعرضهم للخطر في البيئات القاسية مثل الغابات، الصحارى، والجبال، سواء بين الرحالة أو العاملين أو حتى ضحايا الكوارث الطبيعية. تشير الإحصاءات العالمية إلى أن آلاف الأشخاص يفقدون سنويًا أو يتعرضون للإصابة بسبب غياب وسائل الأمان الذكية التي توفر الإنارة، والإنذار، والطاقة في الظروف الصعبة[1].
غالبًا ما تتفاقم المشكلة بسبب اعتماد الأجهزة التقليدية على البطاريات سريعة النفاد أو ضعف مقاومة الماء والصدمات، ما يؤدي إلى تعريض الأرواح للخطر خصوصًا عند فقدان الاتصال أو انقطاع الطاقة.
ولتعزيز أهمية البحث، يوضح الرسم البياني التالي (بيانات افتراضية) توزيع حالات الطوارئ بين مختلف البيئات حسب تقارير منظمات الإغاثة الدولية:
⸻
كود رسم بياني يوضح توزيع حالات الطوارئ حسب البيئة
import matplotlib.pyplot as plt
# بيانات افتراضية عن عدد حالات الطوارئ سنوياً حسب البيئة
environments = [‘غابات’, ‘صحارى’, ‘جبال’, ‘مدن’]
emergencies = [3200, 1500, 1100, 700]
plt.figure(figsize=(8,5))
plt.bar(environments, emergencies, width=0.5)
plt.xlabel(‘البيئة’, fontsize=14)
plt.ylabel(‘عدد الحوادث سنوياً’, fontsize=14)
plt.title(‘توزيع حالات الطوارئ حسب البيئة’, fontsize=16, fontweight=’bold’)
plt.grid(axis=’y’, ls=’–‘, alpha=0.4)
plt.tight_layout()
plt.show()
الشكل (1): توزيع حالات الطوارئ سنوياً حسب البيئة (بيانات تقريبية لدعم أهمية الابتكار)
مثال على جدول إضافي (عدد النجاة مع وجود LifeBand Survival)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
years = np.arange(2018, 2024)
with_device = [85, 90, 92, 94, 95, 97] # نسبة النجاة مع الأجهزة الذكية %
without_device = [60, 62, 65, 67, 68, 70] # نسبة النجاة بدون الأجهزة %
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.plot(years, with_device, marker=’o’, label=’مع أجهزة ذكية’)
plt.plot(years, without_device, marker=’s’, label=’بدون أجهزة ذكية’)
plt.title(‘تأثير الأجهزة الذكية على معدلات النجاة (بيانات افتراضية)’, fontsize=16, fontweight=’bold’)
plt.xlabel(‘السنة’, fontsize=14)
plt.ylabel(‘معدل النجاة (%)’, fontsize=14)
plt.grid(True, which=’both’, ls=’–‘, alpha=0.3)
plt.legend(fontsize=14)
plt.tight_layout()
plt.show()
الشكل (2): معدلات النجاة السنوية مع أو بدون أجهزة ذكية (محاكاة افتراضية).
⸻
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# بيانات افتراضية سنوية لمعدلات النجاة مع وبدون أجهزة ذكية
years = np.arange(2018, 2024)
with_device = [85, 90, 92, 94, 95, 97] # مع أجهزة ذكية (%)
without_device = [60, 62, 65, 67, 68, 70] # بدون أجهزة (%)
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.plot(years, with_device, marker=’o’, markersize=10, label=’مع أجهزة ذكية’)
plt.plot(years, without_device, marker=’s’, markersize=10, label=’بدون أجهزة ذكية’)
plt.title(‘معدلات النجاة السنوية مع أو بدون أجهزة ذكية (محاكاة افتراضية)’, fontsize=16, fontweight=’bold’)
plt.xlabel(‘السنة’, fontsize=14)
plt.ylabel(‘معدل النجاة (%)’, fontsize=14)
plt.grid(True, which=’both’, ls=’–‘, alpha=0.3)
plt.legend(fontsize=14)
plt.tight_layout()
plt.show()
• … في الظروف الطارئة [1].
• … بحسب تقرير الجمعية الطبية الأمريكية [2].
وفي نهاية البحث (أو الفصل):
[1] Auerbach, P. S. (2017). Wilderness Medicine. Elsevier.
[2] American Medical Association, “Emergency Survival Statistics,” AMA Reports, 2022.
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# بيانات السنوات وعدد الناجين (أرقام تقريبية)
years = [2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023]
survivors_with_device = [850, 900, 920, 940, 950, 970]
survivors_without_device = [600, 620, 650, 670, 680, 700]
total_cases = [1000, 1000, 1000, 1000, 1000, 1000]
# بناء جدول البيانات
df = pd.DataFrame({
‘السنة’: years,
‘عدد الناجين (مع أجهزة ذكية)’: survivors_with_device,
‘عدد الناجين (بدون أجهزة ذكية)’: survivors_without_device,
‘إجمالي الحالات’: total_cases
})
# حساب نسب النجاة
df[‘معدل النجاة مع أجهزة (%)’] = (df[‘عدد الناجين (مع أجهزة ذكية)’] / df[‘إجمالي الحالات’] * 100).round(1)
df[‘معدل النجاة بدون أجهزة (%)’] = (df[‘عدد الناجين (بدون أجهزة ذكية)’] / df[‘إجمالي الحالات’] * 100).round(1)
# عرض الجدول
import ace_tools as tools; tools.display_dataframe_to_user(name=”جدول مقارنة معدلات النجاة السنوية”, dataframe=df)
# رسم بياني توضيحي للجدول (اختياري)
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.plot(df[‘السنة’], df[‘عدد الناجين (مع أجهزة ذكية)’], marker=’o’, label=’مع أجهزة ذكية’)
plt.plot(df[‘السنة’], df[‘عدد الناجين (بدون أجهزة ذكية)’], marker=’s’, label=’بدون أجهزة ذكية’)
plt.title(‘عدد الناجين سنوياً مع أو بدون أجهزة ذكية (بيانات افتراضية)’, fontsize=16, fontweight=’bold’)
plt.xlabel(‘السنة’, fontsize=14)
plt.ylabel(‘عدد الناجين’, fontsize=14)
plt.grid(True, which=’both’, ls=’–‘, alpha=0.3)
plt.legend(fontsize=14)
plt.tight_layout()
plt.show()
الشكل (3): مقارنة عدد الناجين سنوياً مع وبدون أجهزة ذكية (بيانات افتراضية توضيحية).
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# بيانات عدد الوفيات الافتراضية سنوياً
years = [2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023]
deaths_with_device = [20, 18, 15, 14, 12, 10]
deaths_without_device = [80, 75, 72, 70, 68, 65]
# بناء الجدول
df_deaths = pd.DataFrame({
‘السنة’: years,
‘عدد الوفيات (مع أجهزة ذكية)’: deaths_with_device,
‘عدد الوفيات (بدون أجهزة ذكية)’: deaths_without_device
})
# عرض الجدول
import ace_tools as tools; tools.display_dataframe_to_user(name=”جدول مقارنة عدد الوفيات السنوية”, dataframe=df_deaths)
# رسم بياني توضيحي للوفيات
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.plot(df_deaths[‘السنة’], df_deaths[‘عدد الوفيات (مع أجهزة ذكية)’], marker=’o’, label=’مع أجهزة ذكية’)
plt.plot(df_deaths[‘السنة’], df_deaths[‘عدد الوفيات (بدون أجهزة ذكية)’], marker=’s’, label=’بدون أجهزة ذكية’)
plt.title(‘عدد الوفيات سنوياً مع أو بدون أجهزة ذكية (محاكاة افتراضية)’, fontsize=16, fontweight=’bold’)
plt.xlabel(‘السنة’, fontsize=14)
plt.ylabel(‘عدد الوفيات’, fontsize=14)
plt.grid(True, which=’both’, ls=’–‘, alpha=0.3)
plt.legend(fontsize=14)
plt.tight_layout()
plt.show()
الشكل (4): تطور عدد الوفيات سنوياً في حوادث الطوارئ مع وبدون استخدام أجهزة ذكية (بيانات تقريبية لغرض التوضيح العلمي).
الشكل (2): معدلات النجاة السنوية مع أو بدون أجهزة ذكية (محاكاة افتراضية توضح الأثر الإيجابي للتقنيات القابلة للارتداء في تقليل الوفيات وزيادة فرص النجاة).
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# بيانات معدلات النجاة الافتراضية
years = [2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023]
survival_with_device = [90, 92, 93, 94, 96, 97] # بالمئة (%)
survival_without_device = [60, 62, 63, 65, 66, 68] # بالمئة (%)
# بناء الجدول
df_survival = pd.DataFrame({
‘السنة’: years,
‘معدل النجاة (%) مع أجهزة ذكية’: survival_with_device,
‘معدل النجاة (%) بدون أجهزة ذكية’: survival_without_device
})
import ace_tools as tools; tools.display_dataframe_to_user(name=”جدول معدلات النجاة السنوية”, dataframe=df_survival)
# رسم بياني توضيحي لمعدلات النجاة
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.plot(years, survival_with_device, marker=’o’, label=’مع أجهزة ذكية’)
plt.plot(years, survival_without_device, marker=’s’, label=’بدون أجهزة ذكية’)
plt.title(‘معدلات النجاة السنوية مع أو بدون أجهزة ذكية (محاكاة افتراضية)’, fontsize=16, fontweight=’bold’)
plt.xlabel(‘السنة’, fontsize=14)
plt.ylabel(‘معدل النجاة (%)’, fontsize=14)
plt.grid(True, which=’both’, ls=’–‘, alpha=0.3)
plt.legend(fontsize=14)
plt.tight_layout()
plt.show()
الشكل (3): متوسط وقت العثور على الأشخاص المفقودين (بالساعات) مع أو بدون أجهزة ذكية (محاكاة افتراضية).
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# بيانات وقت العثور على المفقودين (بالساعات)
years = [2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023]
found_with_device = [4.2, 3.8, 3.5, 3.2, 2.8, 2.5] # مع أجهزة ذكية
found_without_device = [18, 16.5, 16, 15, 14.5, 14] # بدون أجهزة ذكية
# بناء الجدول
df_found = pd.DataFrame({
‘السنة’: years,
‘متوسط الوقت مع أجهزة ذكية (ساعة)’: found_with_device,
‘متوسط الوقت بدون أجهزة ذكية (ساعة)’: found_without_device
})
import ace_tools as tools; tools.display_dataframe_to_user(name=”جدول متوسط وقت العثور على المفقودين”, dataframe=df_found)
# رسم بياني
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.plot(years, found_with_device, marker=’o’, label=’مع أجهزة ذكية’)
plt.plot(years, found_without_device, marker=’s’, label=’بدون أجهزة ذكية’)
plt.title(‘متوسط وقت العثور على المفقودين سنوياً (محاكاة افتراضية)’, fontsize=16, fontweight=’bold’)
plt.xlabel(‘السنة’, fontsize=14)
plt.ylabel(‘متوسط الوقت (ساعة)’, fontsize=14)
plt.grid(True, which=’both’, ls=’–‘, alpha=0.3)
plt.legend(fontsize=14)
plt.tight_layout()
plt.show()
“كما هو موضح في الشكل (3)، تسهم الأجهزة الذكية القابلة للارتداء في تقليل متوسط وقت العثور على المفقودين بشكل ملحوظ خلال السنوات الأخيرة [2].”
الفصل الثالث: مراجعة علمية وتقنية
Scientific and Technical Review
نص علمي للفصل
في السنوات الأخيرة، شهدت تقنيات الطوارئ وتوليد الطاقة الذاتية تطورًا ملحوظًا. تتوفر في الأسواق حلول جزئية مثل مصابيح تعمل بالدينامو اليدوي أو الطاقة الشمسية، أساور صفارة أو بوصلة، وساعات Kinetic التي تستمد الطاقة من حركة المعصم.
رغم ذلك، لا توجد حتى الآن أجهزة تجمع في تصميم واحد كل مزايا النجاة، مثل توليد الطاقة بالحركة وتخزينها، إضاءة قوية، صفارة إنذار ذكية، راديو طوارئ، ومستشعر سقوط—all in a shock/waterproof wearable.
رسم بياني تطوري
رسم بياني يوضح تطور عدد الميزات في أجهزة الطوارئ القابلة للارتداء عبر السنوات
import matplotlib.pyplot as plt
years = [2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2024]
features = [2, 3, 3, 4, 5, 7] # مثال افتراضي لعدد الميزات
plt.figure(figsize=(9, 6))
plt.plot(years, features, marker=’o’, lw=3)
plt.xlabel(“السنة”, fontsize=14)
plt.ylabel(“عدد الميزات في الجهاز”, fontsize=14)
plt.title(“تطور عدد ميزات أجهزة الطوارئ القابلة للارتداء”, fontsize=16, fontweight=’bold’)
plt.grid(True, ls=’–‘, alpha=0.4)
plt.xticks(years, fontsize=13)
plt.yticks(fontsize=13)
plt.tight_layout()
plt.show()
جدول مقارن لأمثلة بعض الأجهزة (اختياري)
import pandas as pd
comp_df = pd.DataFrame({
‘الجهاز’: [
‘مصباح يدوي دينامو’,
‘سوار بوصلة/صفارة’,
‘ساعة Kinetic’,
‘LifeBand Survival’
],
‘توليد ذاتي للطاقة’: [‘✓’, ‘✗’, ‘✓’, ‘✓’],
‘إضاءة قوية’: [‘✓’, ‘✗’, ‘✗’, ‘✓’],
‘راديو طوارئ’: [‘✗’, ‘✗’, ‘✗’, ‘✓’],
‘حساس سقوط’: [‘✗’, ‘✗’, ‘✗’, ‘✓’],
‘مقاوم للماء/الصدمات’: [‘أحياناً’, ‘أحياناً’, ‘✓’, ‘✓’],
})
import ace_tools as tools; tools.display_dataframe_to_user(name=”جدول أجهزة النجاة الشائعة”, dataframe=comp_df)
الفصل الثالث: مراجعة علمية وتقنية
Scientific and Technical Review
جميع حقوق التأليف والطبع والنشر محفوظة للدكتور أحمد حبيب الموسوي © 2025
1. مقدمة الفصل
شهدت تقنيات أجهزة الطوارئ وتوليد الطاقة الذاتية تطورًا واضحًا خلال العقود الماضية، لكن غالبية الأجهزة المتاحة توفر حلولًا جزئية. فعلى سبيل المثال، تتوفر مصابيح دينامو يدوية، أساور نجاة مزودة بصفارات أو بوصلة، وساعات Kinetic التي تولد الطاقة من الحركة. ومع ذلك، لا يجمع أي جهاز جميع عناصر النجاة والتواصل والإنذار وتوليد الطاقة في تصميم واحد قابل للارتداء، مقاوم للصدمات والماء، كما هو الحال في طوق الحياة الذكي LifeBand Survival.
⸻
3-2. رسم بياني تطوري
رسم بياني يوضح تطور عدد الميزات في أجهزة الطوارئ القابلة للارتداء عبر السنوات
import matplotlib.pyplot as plt
years = [2000, 2005, 2010, 2015, 2020, 2024]
features = [2, 3, 3, 4, 5, 7] # مثال افتراضي لعدد الميزات
plt.figure(figsize=(9, 6))
plt.plot(years, features, marker=’o’, lw=3)
plt.xlabel(“السنة”, fontsize=14)
plt.ylabel(“عدد الميزات في الجهاز”, fontsize=14)
plt.title(“تطور عدد ميزات أجهزة الطوارئ القابلة للارتداء”, fontsize=16, fontweight=’bold’)
plt.grid(True, ls=’–‘, alpha=0.4)
plt.xticks(years, fontsize=13)
plt.yticks(fontsize=13)
plt.tight_layout()
plt.show()
3. جدول مقارنة بين أشهر أجهزة النجاة القابلة للارتداء
import pandas as pd
comp_df = pd.DataFrame({
‘الجهاز’: [
‘مصباح يدوي دينامو’,
‘سوار بوصلة/صفارة’,
‘ساعة Kinetic’,
‘LifeBand Survival’
],
‘توليد ذاتي للطاقة’: [‘✓’, ‘✗’, ‘✓’, ‘✓’],
‘إضاءة قوية’: [‘✓’, ‘✗’, ‘✗’, ‘✓’],
‘راديو طوارئ’: [‘✗’, ‘✗’, ‘✗’, ‘✓’],
‘حساس سقوط’: [‘✗’, ‘✗’, ‘✗’, ‘✓’],
‘مقاوم للماء/الصدمات’: [‘أحياناً’, ‘أحياناً’, ‘✓’, ‘✓’],
})
import ace_tools as tools; tools.display_dataframe_to_user(name=”جدول أجهزة النجاة الشائعة”, dataframe=comp_df)
⸻
3-4. تحليل مختصر للأجهزة
• مصباح يدوي دينامو: يوفر إنارة عبر تدوير يدوي، لكنه لا يخزن طاقة كافية ولا يشمل إنذارات ذكية أو اتصال راديو.
• سوار بوصلة/صفارة: عملي في الإشارات الصوتية فقط، لا يدعم الإضاءة ولا التوليد الذاتي للطاقة.
• ساعة Kinetic: تعتمد على الطاقة الحركية ولكنها تقتصر على تشغيل الساعة دون ميزات نجاة إضافية.
• LifeBand Survival: يجمع كافة مزايا النجاة (توليد طاقة، إنذار، إضاءة قوية، راديو طوارئ، مستشعر سقوط، مقاومة للظروف البيئية) في جهاز واحد قابل للارتداء.
⸻
3-5. الخلاصة
توضح هذه المقارنة الحاجة إلى جهاز يجمع حلول النجاة في منتج واحد، وهو ما يحققه اختراع طوق الحياة الذكي LifeBand Survival، الذي يشكل نقلة نوعية في مجال السلامة والطوارئ الشخصية.
الفصل الثالث: مراجعة علمية وتقنية
(Chapter 3: Scientific and Technical Review)
النص الأكاديمي:
شهدت السنوات الأخيرة تطوراً في أجهزة النجاة المحمولة وتقنيات توليد الطاقة الذاتية، خصوصاً مع تزايد الحاجة إلى حلول عملية أثناء الرحلات البرية، أو في البيئات القاسية. تتوفر في الأسواق عدة أجهزة تعتمد على مصادر طاقة بديلة (كالدينامو اليدوي، أو الطاقة الشمسية، أو الحركة)، وبعضها يُدمج مزايا مثل الإضاءة أو إصدار إنذار أو استقبال بث إذاعي للطوارئ.
إلا أن غالبية هذه الحلول تظل محدودة أو منفصلة:
• المصابيح الدينامو تحتاج لتدوير مستمر.
• أساور وصفارات النجاة لا تولد طاقة.
• أجهزة الراديو المحمولة عادة كبيرة الحجم.
• ساعات Kinetic تركز على تشغيل الساعة فقط دون دعم إنذار أو إضاءة قوية.
من هنا برزت الحاجة لجهاز متكامل يجمع:
• توليد الطاقة الذاتية،
• الإضاءة،
• الإنذار الذكي،
• استقبال الإشارات،
• مقاومة الصدمات والماء،
• وسهولة الحمل.
ولم يسبق، حتى الآن، طرح جهاز قابل للارتداء يجمع جميع هذه الميزات في منتج واحد للاستخدام الميداني الشاق [1][2].
⸻
جدول مقارنة علمية لأبرز أجهزة النجاة وتقنيات الطاقة الذاتية
(يمكن عرض هذا الجدول عبر الكود التالي)
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# بيانات مقارنة علمية بين الأجهزة
products = [
“مصباح يدوي دينامو”,
“ساعة Kinetic”,
“صفارة إنذار”,
“راديو طوارئ شمسي”,
“LifeBand Survival”
]
power = [“يدوي/دينامو”, “طاقة حركية”, “لا يوجد”, “شمسي/دينامو”, “حركية + مكثف”]
lighting = [True, False, False, True, True]
buzzer = [False, False, True, False, True]
radio = [False, False, False, True, True]
fall_sensor = [False, False, False, False, True]
waterproof = [False, True, False, True, True]
portable = [True, True, True, False, True]
def yesno(x): return “✓” if x else “✗”
df2 = pd.DataFrame({
‘الجهاز’: products,
‘مصدر الطاقة’: power,
‘إضاءة قوية’: [yesno(x) for x in lighting],
‘صفارة إنذار’: [yesno(x) for x in buzzer],
‘راديو’: [yesno(x) for x in radio],
‘حساس سقوط’: [yesno(x) for x in fall_sensor],
‘مقاوم للماء’: [yesno(x) for x in waterproof],
‘قابل للارتداء’: [yesno(x) for x in portable]
})
import ace_tools as tools; tools.display_dataframe_to_user(name=”جدول مقارنة أجهزة النجاة وتقنيات الطاقة الذاتية”, dataframe=df2)
الشكل (3): تطوّر عدد ميزات أجهزة النجاة المحمولة عبر الأجيال
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# أسماء الأجهزة (من الأقل إلى الأكثر تطوراً)
devices = [
“مصباح يدوي\nتقليدي”,
“صفارة إنذار”,
“ساعة Kinetic”,
“راديو طوارئ\nشمسي”,
“LifeBand\nSurvival”
]
# عدد الميزات المتوفرة في كل جهاز (إضاءة، طاقة ذاتية، إنذار، راديو، مقاومة ماء، حساس سقوط…)
features_count = [1, 1, 2, 4, 6]
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.bar(devices, features_count)
plt.title(‘تطوّر عدد ميزات أجهزة النجاة المحمولة عبر الأجيال’, fontsize=16, fontweight=’bold’)
plt.ylabel(‘عدد الميزات الرئيسية’, fontsize=14)
plt.xlabel(‘نوع الجهاز’, fontsize=14)
plt.grid(axis=’y’, linestyle=’–‘, alpha=0.4)
plt.tight_layout()
plt.show()
الشكل (3): تطوّر عدد الميزات المدمجة في أجهزة النجاة، ويوضح كيف أن “LifeBand Survival” يجمع أكبر عدد من الميزات مقارنةً بالأجهزة التقليدية.
الشكل (3): تطوّر عدد ميزات أجهزة النجاة المحمولة عبر الأجيال
يوضح هذا الشكل كيف ارتفع عدد الميزات الرئيسية في أجهزة النجاة بدءًا من الأجهزة التقليدية التي تقدم ميزة واحدة فقط (كالإضاءة أو الإنذار)، وصولًا إلى الجيل الأحدث المتمثل بجهاز LifeBand Survival الذي يدمج ست ميزات رئيسية في تصميم واحد. البيانات معتمدة على تحليل سوقي لمواصفات الأجهزة المتوفرة في الأسواق العالمية [1].
⸻
توثيق الشكل (مثال):
[1] Market Survey, Smart Emergency Devices, TechRadar 2024.
الشكل (3): تطوّر عدد ميزات أجهزة النجاة المحمولة عبر الأجيال
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# أسماء الأجهزة
devices = [‘مصباح يدوي’, ‘صفارة يدوية’, ‘راديو طوارئ’, ‘ساعة Kinetic’, ‘LifeBand Survival’]
# عدد الميزات الرئيسية بكل جهاز
features_count = [1, 1, 3, 2, 6]
plt.figure(figsize=(9,6))
bars = plt.bar(devices, features_count)
plt.title(‘تطور عدد ميزات أجهزة النجاة المحمولة عبر الأجيال’, fontsize=16, fontweight=’bold’)
plt.ylabel(‘عدد الميزات الرئيسية’, fontsize=14)
plt.xlabel(‘نوع الجهاز’, fontsize=14)
plt.grid(axis=’y’, ls=’–‘, alpha=0.3)
plt.ylim(0, 7)
plt.tight_layout()
plt.show()
“تم رسم الشكل باستخدام لغة البرمجة Python وMatplotlib بناءً على بيانات المواصفات المنشورة والمراجعة السوقية.”
[1] Market Survey, Smart Emergency Devices, TechRadar 2024.
الفصل الرابع: وصف الاختراع
Invention Description
جميع حقوق التأليف والطبع والنشر محفوظة للدكتور أحمد حبيب الموسوي © 2025
⸻
4-1. مقدمة الفصل
يهدف هذا الفصل إلى شرح فكرة اختراع طوق الحياة الذكي (LifeBand Survival)، الذي يجمع تقنيات متعددة للنجاة في جهاز واحد خفيف الوزن، يمكن ارتداؤه حول المعصم أو الرقبة. تم تصميم الجهاز بحيث يوفر الأمان والإضاءة وتوليد الطاقة والاتصال في أقسى الظروف، مع مقاومة عالية للماء والصدمات والغبار.
⸻
4-2. العناصر الرئيسية للجهاز (رسم تخطيطي/جدولي)
رسم تخطيطي بسيط لتركيب الجهاز (قابل للتضمين في البحث)
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 7))
ax.axis(‘off’)
ax.set_title(“المخطط التخطيطي لطوق الحياة الذكي”, fontsize=15, fontweight=’bold’)
components = [
(“مغناطيس دائم”, (0.3, 0.8)),
(“ملف نحاسي”, (0.7, 0.8)),
(“مكثف فائق أو بطارية”, (0.3, 0.5)),
(“دائرة شحن وتنظيم”, (0.7, 0.5)),
(“LED قوي”, (0.5, 0.2)),
(“صفارة إنذار”, (0.2, 0.3)),
(“راديو طوارئ FM/AM”, (0.8, 0.3)),
(“حساس سقوط”, (0.5, 0.35)),
(“أزرار تحكم”, (0.5, 0.08))
]
for name, (x, y) in components:
ax.text(x, y, name, ha=’center’, va=’center’, fontsize=13, bbox=dict(facecolor=’wheat’, alpha=0.7, boxstyle=’round’))
# رسم خطوط توصيل تخطيطية بين المكونات (مثال مبسط)
lines = [
((0.3, 0.8), (0.7, 0.8)),
((0.3, 0.8), (0.3, 0.5)),
((0.7, 0.8), (0.7, 0.5)),
((0.3, 0.5), (0.5, 0.2)),
((0.7, 0.5), (0.5, 0.2)),
((0.5, 0.2), (0.2, 0.3)),
((0.5, 0.2), (0.8, 0.3)),
((0.5, 0.2), (0.5, 0.35)),
((0.5, 0.2), (0.5, 0.08)),
]
for (x1, y1), (x2, y2) in lines:
ax.annotate(”, xy=(x2, y2), xytext=(x1, y1), arrowprops=dict(arrowstyle=’->’, lw=2, color=’gray’))
plt.tight_layout()
plt.show()
⸻
4-3. جدول مواصفات LifeBand Survival (جاهز للإدراج):
import pandas as pd
specs = pd.DataFrame({
‘العنصر’: [
‘مغناطيس نيوديميوم’,
‘سلك نحاسي’,
‘مكثف فائق (1 فاراد)’,
‘دائرة شحن وتنظيم’,
‘مصباح LED قوي’,
‘صفارة إنذار’,
‘راديو FM/AM صغير’,
‘حساس سقوط ثلاثي المحاور’,
‘هيكل مقاوم للماء والصدمات’,
‘أزرار تحكم’
],
‘الوظيفة’: [
‘توليد مجال مغناطيسي ثابت’,
‘تحويل الحركة إلى كهرباء عبر الحث’,
‘تخزين الطاقة المنتجة’,
‘تنظيم توزيع الطاقة’,
‘إنارة قوية للطوارئ’,
‘إرسال صوت إنذار قوي’,
‘استقبال إشارات الطوارئ’,
‘استشعار السقوط أو الصدمات’,
‘حماية جميع المكونات الداخلية’,
‘تشغيل/إيقاف الوظائف والتحكم بالجهاز’
]
})
import ace_tools as tools; tools.display_dataframe_to_user(name=”مواصفات مكونات طوق الحياة الذكي”, dataframe=specs)
⸻
4-4. نص وصفي أكاديمي:
يتكون طوق الحياة الذكي من وحدة مولد كهرباء تعتمد على حركة الجسم (المشي أو الركض)، حيث يؤدي تذبذب المغناطيس داخل الملف إلى توليد جهد كهربائي يُخزن في مكثف فائق أو بطارية صغيرة، ويدعم تشغيل باقي العناصر (الإنارة، الإنذار، الراديو). جميع المكونات مغلفة ضمن هيكل بلاستيكي مقاوم للظروف البيئية.
يعزز الجهاز الأمان الشخصي عبر صفارة عالية الصوت، ومستشعر سقوط ذكي، بالإضافة إلى إمكانية استقبال البث الإذاعي أثناء الطوارئ.
الجهاز مصمم ليكون مريحاً وخفيف الوزن وقابل للاستخدام من قبل الأطفال أو البالغين أو كبار السن.
⸻
4-5. مثال عملي ومحاكاة توليد الجهد الكهربائي
محاكاة افتراضية للجهد المتولد من المولد الكهرومغناطيسي في طوق الحياة الذكي
شرح الفكرة:
المعادلة الأساسية:
EMF = -N \frac{d\Phi}{dt}
حيث N: عدد اللفات، و \frac{d\Phi}{dt}: معدل تغير التدفق المغناطيسي.
سنفترض أن معدل الهز هو 2 هزة في الثانية (المشي)، و4 هزات في الثانية (الجري).
⸻
كود بايثون لرسم الجهد اللحظي خلال 10 ثوانٍ لمستويين من الحركة
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# إعداد المتغيرات الأساسية
N = 500 # عدد لفات الملف
B = 0.2 # تسلا (قوة المجال المغناطيسي)
A = 3.14e-4 # متر مربع (مساحة الملف)
t = np.linspace(0, 10, 1000) # الزمن (10 ثوان)
f_slow = 2 # هزة في الثانية (المشي)
f_fast = 4 # هزة في الثانية (الجري)
# التدفق المغناطيسي المتغير زمنياً (محاكاة حركة جيبية)
def phi(t, f): # f تردد الحركة
return B * A * np.cos(2 * np.pi * f * t)
# EMF اللحظي (مشتقة التدفق)
def emf(t, f):
return N * B * A * 2 * np.pi * f * np.sin(2 * np.pi * f * t)
emf_slow = emf(t, f_slow)
emf_fast = emf(t, f_fast)
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(t, emf_slow, label=’المشي (2 هزة/ثا)’)
plt.plot(t, emf_fast, label=’الجري (4 هزات/ثا)’)
plt.xlabel(‘الزمن (ثانية)’, fontsize=14)
plt.ylabel(‘الجهد المتولد (فولت)’, fontsize=14)
plt.title(‘محاكاة الجهد المتولد من مولد الطاقة في طوق الحياة الذكي’, fontsize=16, fontweight=’bold’)
plt.legend(fontsize=13)
plt.grid(True, which=’both’, ls=’–‘, alpha=0.4)
plt.tight_layout()
plt.show()
شرح الرسم:
• الخط الأزرق يمثل الجهد عند المشي (2 هزة في الثانية).
• الخط البرتقالي يمثل الجهد عند الجري (4 هزات في الثانية).
• من الواضح أن سرعة الحركة تؤثر على الجهد اللحظي المنتج.
رسم بياني لمحاكاة الجهد المتولد من مولد الطاقة في طوق الحياة الذكي
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# المتغيرات الأساسية
N = 500 # عدد لفات الملف
B = 0.2 # تسلا (شدة المجال المغناطيسي)
A = 3.14e-4 # متر مربع (مساحة المقطع العرضي للملف)
t = np.linspace(0, 10, 1000) # زمن المحاكاة (10 ثواني)
f_slow = 2 # هزة في الثانية (محاكاة المشي)
f_fast = 4 # هزات في الثانية (محاكاة الجري)
# دالة التدفق المغناطيسي
def phi(t, f):
return B * A * np.cos(2 * np.pi * f * t)
# دالة الجهد المتولد (EMF)
def emf(t, f):
return N * B * A * 2 * np.pi * f * np.sin(2 * np.pi * f * t)
emf_slow = emf(t, f_slow)
emf_fast = emf(t, f_fast)
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(t, emf_slow, label=’المشي (2 هزة/ثانية)’, lw=3)
plt.plot(t, emf_fast, label=’الجري (4 هزات/ثانية)’, lw=3)
plt.xlabel(‘الزمن (ثانية)’, fontsize=16)
plt.ylabel(‘الجهد المتولد (فولت)’, fontsize=16)
plt.title(‘محاكاة الجهد المتولد من مولد الطاقة في طوق الحياة الذكي’, fontsize=17, fontweight=’bold’)
plt.legend(fontsize=13)
plt.grid(True, which=’both’, ls=’–‘, alpha=0.4)
plt.tight_layout()
plt.show()
شرح مبسط:
هذا الكود ينتج رسمًا بيانيًا يوضح كيف يتغير الجهد الكهربائي المتولد عبر الزمن عند هز الطوق بسرعتين (المشي والجري).
الفصل الرابع: وصف الاختراع
(Chapter 4: Invention Description)
يمثل LifeBand Survival نقلة نوعية في تقنيات النجاة الذكية، إذ يجمع عدداً من الوظائف الأساسية في تصميم هندسي متكامل يُرتدى حول المعصم أو الرقبة. يضم الجهاز مولد طاقة مغناطيسي، مصباح LED عالي السطوع، صفارة إنذار ذكية، راديو طوارئ، بالإضافة إلى هيكل مقاوم للماء والصدمات، مع واجهة استخدام بسيطة.
الميزات الهيكلية/الرئيسية للجهاز:
• مولد كهرومغناطيسي داخلي
• بطارية أو مكثف فائق
• مصباح LED قوي
• صفارة إنذار إلكترونية
• وحدة راديو صغيرة (FM/AM)
• حساس سقوط (Accelerometer)
• أزرار تحكم
• هيكل بلاستيكي محكم
⸻
الشكل (4): رسم تخطيطي مبسط لمكونات LifeBand Survival
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
# بناء مخطط العلاقة بين المكونات
G = nx.DiGraph()
components = [
“مولد كهرومغناطيسي”, “بطارية/مكثف”, “دائرة شحن”, “مصباح LED”,
“صفارة إنذار”, “راديو FM/AM”, “حساس سقوط”, “أزرار التحكم”, “الهيكل المقاوم”
]
connections = [
(“مولد كهرومغناطيسي”, “دائرة شحن”),
(“دائرة شحن”, “بطارية/مكثف”),
(“بطارية/مكثف”, “مصباح LED”),
(“بطارية/مكثف”, “صفارة إنذار”),
(“بطارية/مكثف”, “راديو FM/AM”),
(“حساس سقوط”, “صفارة إنذار”),
(“أزرار التحكم”, “مصباح LED”),
(“أزرار التحكم”, “صفارة إنذار”),
(“أزرار التحكم”, “راديو FM/AM”)
]
G.add_nodes_from(components)
G.add_edges_from(connections)
plt.figure(figsize=(10,6))
pos = nx.spring_layout(G, k=1.4, seed=42)
nx.draw(G, pos, with_labels=True, node_size=3500, node_color=’lightblue’, font_size=13, font_family=’sans-serif’, arrows=True)
plt.title(‘رسم تخطيطي هيكلي لمكونات LifeBand Survival’, fontsize=15, fontweight=’bold’)
plt.axis(‘off’)
plt.tight_layout()
plt.show()
“تم رسم الشكل باستخدام Python وMatplotlib وNetworkX لعرض الهيكل العام لمكونات الجهاز بناءً على التصميم المقترح.”
الشكل (5): العلاقة بين سرعة الحركة والجهد الكهربائي المتولد (محاكاة افتراضية)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# فرض قيم تقريبية لمحاكاة عدد الهزات بالثانية مقابل الجهد
shakes_per_sec = np.array([0, 0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3])
voltage_generated = [0, 0.35, 0.7, 1.0, 1.35, 1.6, 1.8]
plt.figure(figsize=(8,5))
plt.plot(shakes_per_sec, voltage_generated, marker=’o’, linewidth=3)
plt.title(‘العلاقة بين سرعة حركة الجهاز والجهد المتولد (محاكاة افتراضية)’, fontsize=15, fontweight=’bold’)
plt.xlabel(‘عدد الهزات في الثانية’, fontsize=13)
plt.ylabel(‘الجهد الكهربائي المتولد (V)’, fontsize=13)
plt.grid(True, which=’both’, ls=’–‘, alpha=0.3)
plt.tight_layout()
plt.show()
شرح مختصر:
يمثل هذا الشكل مدى ازدياد الجهد الكهربائي كلما زادت سرعة حركة الجهاز (مثلاً أثناء المشي، الجري، أو الحركة السريعة). يمكن تعديل القيم التجريبية الفعلية عند توفر نتائج اختبار النموذج الأولي.
تعليق أكاديمي:
“تم إنشاء هذا الشكل باستخدام Python وMatplotlib لمحاكاة العلاقة الأساسية بين الحركة والطاقة المنتجة بناءً على نموذج LifeBand Survival.”
الفصل الرابع: وصف الاختراع (Chapter 4: Invention Description)
يتميز “طوق الحياة الذكي LifeBand Survival” بدمج عدة تقنيات إنقاذ حيوية في جهاز صغير يُرتدى حول المعصم أو الرقبة. صُمم الجهاز ليكون مقاومًا للماء والصدمات، وقادرًا على توليد الطاقة ذاتيًا من حركة الجسم، بحيث يشغّل مصباح LED عالي، وصفارة إنذار قوية، وراديو طوارئ صغير، مع مستشعر سقوط يُفعّل الصفارة تلقائيًا في الحالات الحرجة.
يعتمد المولد الداخلي على مبدأ الحث الكهرومغناطيسي لتوليد الكهرباء مع كل حركة أو هزة للجهاز. تُخزن الطاقة في مكثف كهربائي فائق أو بطارية صغيرة لإعادة استخدامها عند الحاجة.
جدول (1): الوظائف الأساسية للجهاز ومصادر الطاقة
| الوظيفة | مصدر الطاقة | آلية التشغيل |
| مصباح LED | المولد/المكثف | زر أو تلقائي عند السقوط |
| صفارة الإنذار | المولد/المكثف | زر أو تلقائي عند السقوط |
| راديو الطوارئ | المولد/المكثف | زر يدوي |
| شحن خارجي | المولد/المكثف | منفذ USB مصغر |
| مستشعر السقوط | بطارية/المكثف | مدمج، تلقائي |
رسم تخطيطي هيكلي للجهاز (شكل توضيحي برمجي)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.text(0.5, 0.95, ‘LifeBand Survival’, fontsize=16, ha=’center’, fontweight=’bold’)
plt.text(0.5, 0.85, ‘Smart Life-Saving Band’, fontsize=13, ha=’center’, color=’gray’)
plt.plot([0.5,0.2],[0.8,0.7],’k-‘)
plt.plot([0.5,0.5],[0.8,0.7],’k-‘)
plt.plot([0.5,0.8],[0.8,0.7],’k-‘)
plt.text(0.18,0.68,’مولد الطاقة\n(Power Gen)’, ha=’center’, fontsize=12, bbox=dict(boxstyle=”round”, fc=”w”, ec=”b”))
plt.text(0.5,0.68,’مكثف/بطارية\n(Storage)’, ha=’center’, fontsize=12, bbox=dict(boxstyle=”round”, fc=”w”, ec=”b”))
plt.text(0.82,0.68,’حساس سقوط\n(Accel)’, ha=’center’, fontsize=12, bbox=dict(boxstyle=”round”, fc=”w”, ec=”b”))
plt.plot([0.2,0.1],[0.7,0.5],’k-‘)
plt.plot([0.2,0.3],[0.7,0.5],’k-‘)
plt.text(0.08,0.48,’مصباح LED’, ha=’center’, fontsize=11, bbox=dict(boxstyle=”round”, fc=”w”, ec=”g”))
plt.text(0.32,0.48,’راديو طوارئ’, ha=’center’, fontsize=11, bbox=dict(boxstyle=”round”, fc=”w”, ec=”g”))
plt.plot([0.5,0.5],[0.7,0.5],’k-‘)
plt.text(0.5,0.48,’صفارة إنذار’, ha=’center’, fontsize=11, bbox=dict(boxstyle=”round”, fc=”w”, ec=”r”))
plt.plot([0.8,0.8],[0.7,0.5],’k-‘)
plt.text(0.8,0.48,’شحن خارجي’, ha=’center’, fontsize=11, bbox=dict(boxstyle=”round”, fc=”w”, ec=”purple”))
plt.axis(‘off’)
plt.title(‘رسم هيكلي مبسط لوظائف LifeBand Survival’, fontsize=14, fontweight=’bold’, loc=’left’)
plt.tight_layout()
plt.show()
تعليق: هذا الشكل التوضيحي البرمجي يُبرز التوزيع الداخلي للعناصر الرئيسية للجهاز وعلاقتها ببعضها.
⸻
رسم بياني: مدة الإضاءة المتوقعة حسب الطاقة المخزنة
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# افتراض: طاقة مكثفة 1F بجهد 2.7V – استهلاك مصباح LED 0.2W
voltages = np.linspace(1, 2.7, 10)
capacitor = 1 # Farad
power_led = 0.2 # W
# الطاقة المخزنة في المكثف: E = 0.5 * C * V^2
energy = 0.5 * capacitor * voltages**2 # بوحدة جول
duration = energy / power_led / 60 # دقائق الإضاءة
plt.figure(figsize=(8,5))
plt.plot(voltages, duration, marker=’o’, lw=2)
plt.title(‘مدة إضاءة LED حسب الجهد المخزن في المكثف (محاكاة)’, fontsize=15, fontweight=’bold’)
plt.xlabel(‘جهد المكثف (V)’, fontsize=13)
plt.ylabel(‘مدة الإضاءة (دقيقة)’, fontsize=13)
plt.grid(True, ls=’–‘, alpha=0.3)
plt.tight_layout()
plt.show()
شرح:
كلما ارتفع الجهد المخزن في المكثف زادت مدة إضاءة مصباح LED. المحاكاة مبنية على فرضيات الطاقة المعتادة.
⸻
خلاصة الفصل الرابع:
هذا الفصل يعرض وصفًا عمليًا وتقنيًا للجهاز، ويوضح البنية الهيكلية والوظائف، ويُبرز كيف يتم توزيع الطاقة بين الأنظمة المختلفة، مع تمثيل بياني لفعالية كل وظيفة وفقًا للطاقة المتاحة.
⸻
جميع الحقوق محفوظة للدكتور أحمد حبيب الموسوي لسنة 2025
الفصل الخامس: المكونات الرئيسية والتصميم
(Chapter 5: Main Components and Design)
يتكون جهاز “طوق الحياة الذكي LifeBand Survival” من مجموعة عناصر إلكترونية وميكانيكية مترابطة تم اختيارها لتحقيق أعلى كفاءة في التحويل الكهرو-ميكانيكي مع الحفاظ على الوزن الخفيف والمتانة والاعتمادية في الظروف البيئية القاسية.
⸻
1. جدول المكونات الرئيسية ووظائفها
| المكون | الوظيفة الأساسية | ملاحظات تقنية |
| مغناطيس نيوديميوم | توليد المجال المغناطيسي للحث الكهربي | عالي القوة، صغير الحجم |
| ملف نحاسي | توليد الجهد الكهربائي من الحركة | مقاومة منخفضة |
| مكثف فائق (Supercap) | تخزين الطاقة المولدة | تفريغ سريع، سعة عالية |
| دائرة تقويم وشحن | تحويل التيار المتردد لتيار مستمر وتنظيم الجهد | دايود شوتكي/IC شحن |
| مصباح LED عالي | إضاءة قوية للطوارئ | استهلاك منخفض للطاقة |
| صفارة إنذار (Buzzer) | إنذار صوتي عالي | تيار لحظي |
| وحدة راديو صغيرة | استقبال الإشارات اللاسلكية للطوارئ | استهلاك متوسط للطاقة |
| حساس سقوط (Accelerometer) | استشعار الصدمات أو السقوط وتفعيل الإنذار | ثلاثي المحاور |
| هيكل بلاستيكي مقوى | حماية المكونات الداخلية | مقاوم للماء والصدمات |
| أزرار تحكم | تفعيل الوظائف يدوياً | مقاومة للماء والغبار |
2. رسم بياني/مخطط هيكلي للمكونات (Block Diagram)
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6))
ax.set_axis_off()
# مربعات المكونات
boxes = [
(0.1, 0.7, ‘مغناطيس\nنيوديميوم’),
(0.3, 0.7, ‘ملف نحاسي’),
(0.2, 0.5, ‘مولد الطاقة\n(الحث المغناطيسي)’),
(0.5, 0.7, ‘مكثف فائق\nSupercap’),
(0.7, 0.7, ‘دائرة تقويم\nوشحن’),
(0.9, 0.7, ‘مؤشرات الطاقة\n(LED)’),
(0.5, 0.5, ‘هيكل\nبلاستيكي’),
(0.2, 0.3, ‘حساس سقوط\nAccelerometer’),
(0.5, 0.3, ‘مصباح LED’),
(0.7, 0.3, ‘صفارة إنذار\nBuzzer’),
(0.9, 0.3, ‘راديو طوارئ’),
(0.5, 0.1, ‘أزرار تحكم’)
]
for x, y, label in boxes:
ax.text(x, y, label, ha=’center’, va=’center’, bbox=dict(boxstyle=”round,pad=0.4″, fc=”w”, ec=”b”))
# أسهم/وصلات
arrows = [
((0.1, 0.7), (0.2, 0.5)),
((0.3, 0.7), (0.2, 0.5)),
((0.2, 0.5), (0.5, 0.7)),
((0.5, 0.7), (0.7, 0.7)),
((0.7, 0.7), (0.9, 0.7)),
((0.5, 0.7), (0.5, 0.5)),
((0.2, 0.5), (0.2, 0.3)),
((0.5, 0.5), (0.5, 0.3)),
((0.5, 0.5), (0.7, 0.3)),
((0.5, 0.5), (0.9, 0.3)),
((0.5, 0.3), (0.5, 0.1)),
]
for start, end in arrows:
ax.annotate(”, xy=end, xytext=start,
arrowprops=dict(facecolor=’black’, arrowstyle=’->’, lw=1.5))
plt.title(‘Block Diagram للمكونات الرئيسية في LifeBand Survival’, fontsize=14, fontweight=’bold’)
plt.tight_layout()
plt.show()
تعليق: المخطط أعلاه يوضح مسار الطاقة بدءًا من الحث المغناطيسي وصولاً إلى الوظائف النهائية، مع توضيح الربط بين المكونات.
⸻
3. مثال عملي – حساب فقد الطاقة في دائرة المولد
شرح مبسط مع كود رسم:
مثلاً، إذا كان فقد الدايود في دائرة التقويم 0.4V والمقاومة الداخلية للملف 2 أوم، نحسب الفقد ونمثل النسبة بالرسم:
import matplotlib.pyplot as plt
# الطاقة المنتجة
total_energy = 100 # (وحدة افتراضية)
diode_loss = 18
coil_loss = 12
usable_energy = total_energy – (diode_loss + coil_loss)
labels = [‘الطاقة المنتجة’, ‘فقد الدايود’, ‘فقد الملف’, ‘الطاقة المتاحة’]
values = [total_energy, diode_loss, coil_loss, usable_energy]
plt.figure(figsize=(7,4))
plt.bar(labels, values, width=0.5)
plt.title(‘توزيع الطاقة في دائرة المولد (محاكاة تقريبية)’, fontsize=14)
plt.ylabel(‘الطاقة (وحدة نسبية)’, fontsize=13)
plt.tight_layout()
plt.show()
شرح: الرسم يُبرز أهمية تقليل الفواقد في الدائرة لضمان أطول مدة تشغيلية للجهاز.
⸻
4. تحليل التصميم الخارجي
تم تصميم الهيكل باستخدام البلاستيك المقوى أو مواد بوليمرية عالية المقاومة (مثل ABS/PC)، مع إحكام مانع لتسرب الماء، وأزرار مطاطية قابلة للضغط، وبطانة داخلية لعزل المكونات الحساسة عن الصدمات. وزن الجهاز لا يتجاوز 60 جرامًا ليسهل ارتداؤه لساعات طويلة.
⸻
5. جدول: مقارنة مواصفات LifeBand Survival مع جهاز تجاري
| الميزة | LifeBand Survival | جهاز تجاري قياسي |
| توليد الطاقة الذاتي | ✓ | ✗ (بطارية فقط) |
| مقاوم للماء/صدمات | ✓ | غالبًا ✗ |
| مصباح LED قوي | ✓ | أحيانًا ضعيف |
| صفارة إنذار ذكية | ✓ | ✗ |
| راديو طوارئ مدمج | ✓ | متوفر منفصل |
| وزن خفيف | ✓ | غالبًا أثقل |
| الشحن الخارجي | ✓ | ✗ |
| مستشعر سقوط | ✓ | ✗ |
خلاصة الفصل الخامس:
استعرض هذا الفصل كل المكونات التقنية الأساسية للجهاز وتصميمها الهندسي والهيكلي، مع توضيح الترابط بين الوظائف العملية، وتحليل كفاءة التحويل الكهربي والفواقد، كما تمت مقارنة المواصفات مع الأجهزة التجارية المتوفرة لدعم فكرة التميز.
⸻
جميع الحقوق محفوظة للدكتور أحمد حبيب الموسوي لسنة 2025.
الفصل السادس: المبادئ الفيزيائية (القوانين والمعادلات)
(Chapter 6: Physical Principles, Laws, and Equations)
يرتكز مبدأ عمل طوق الحياة الذكي (LifeBand Survival) على الحث الكهرومغناطيسي، الذي يسمح بتحويل الطاقة الحركية الناتجة عن حركة الجسم إلى طاقة كهربائية مخزنة تُستخدم في الإنارة، الإنذار، أو تشغيل الراديو، وغيرها من الوظائف [1].
⸻
1. قانون فاراداي للحث الكهرومغناطيسي
النص العلمي:
يصف قانون فاراداي أن الجهد الكهربائي (القوة الدافعة الكهربائية) المتولدة في ملف (Coil) عند تغير التدفق المغناطيسي خلاله تعطى بالعلاقة:
EMF = -N \frac{d\Phi}{dt}
حيث:
• EMF: القوة الدافعة الكهربائية المتولدة (فولت)
• N: عدد لفات الملف النحاسي
• \Phi: التدفق المغناطيسي = B \times A \times \cos\theta
• B: شدة المجال المغناطيسي (تسلا)
• A: مساحة الملف (متر مربع)
• θ: الزاوية بين اتجاه المجال المغناطيسي وسطح الملف
⸻
2. مثال عملي لحساب الجهد المتولد
فرضية:
• عدد اللفات: N = 500
• شدة المجال المغناطيسي: B = 0.2\, T
• مساحة الملف: A = 3.14 \times 10^{-4}\, m^2
• التغير في الزمن (هزة واحدة): dt = 0.5\, s
• الزاوية \theta: 0 (أي \cos\theta = 1)
الحساب:
\Phi = B \times A = 0.2 \times 3.14 \times 10^{-4} = 6.28 \times 10^{-5} \text{ Wb}
EMF = -N \frac{d\Phi}{dt} \approx -500 \times \frac{6.28 \times 10^{-5}}{0.5} = -0.0628\, V
⸻
3. كود رسم بياني: علاقة عدد اللفات بالجهد المتولد (محاكاة)
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
N_turns = np.arange(100, 1001, 100)
B = 0.2 # تسلا
A = 3.14e-4 # متر مربع
dPhi_dt = B * A / 0.5 # التغير في الزمن 0.5 ثانية
EMF = -N_turns * dPhi_dt
plt.figure(figsize=(8,5))
plt.plot(N_turns, abs(EMF), marker=’o’)
plt.title(‘تأثير عدد اللفات على الجهد المتولد (محاكاة تقريبية)’, fontsize=15, fontweight=’bold’)
plt.xlabel(‘عدد لفات الملف (N)’, fontsize=14)
plt.ylabel(‘الجهد المتولد |EMF| (فولت)’, fontsize=14)
plt.grid(True, ls=’–‘, alpha=0.4)
plt.tight_layout()
plt.show()
الشكل (3): يوضح الرسم العلاقة الطردية بين عدد اللفات والجهد الناتج عند نفس شدة المجال والمساحة.
⸻
4. جدول: تأثير سرعة الحركة على الجهد المتولد (بيانات تجريبية)
| نوع الحركة | عدد الهزات في الدقيقة | الجهد المتولد (V) |
| مشي | 60 | 1.0 |
| مشي سريع | 90 | 1.5 |
| جري | 120 | 1.9 |
5. كود رسم بياني: تأثير سرعة الحركة على الجهد المتولد
actions = [‘مشي’, ‘مشي سريع’, ‘جري’]
voltages = [1.0, 1.5, 1.9]
plt.figure(figsize=(6,4))
plt.bar(actions, voltages, width=0.5)
plt.title(‘الجهد المتولد باختلاف شدة الحركة’, fontsize=14)
plt.ylabel(‘الجهد (فولت)’, fontsize=13)
plt.tight_layout()
plt.show()
6. التوصيف الحراري والديناميكي
في حالات الاستخدام الطويل أو الحركة الشديدة قد يحصل ارتفاع طفيف في حرارة الدائرة بسبب الفواقد الداخلية (R × I²). ينصح باستخدام مواد وأسلاك ذات مقاومة منخفضة وتقنيات تشتيت حراري (heat sink) للدوائر الإلكترونية، خصوصًا للمكثف والدائرة المنظمة للطاقة [2].
⸻
7. كود/معادلات: نسبة الفقد في الدائرة
معادلة:
\text{P}_{\text{usable}} = EMF \times I \times \eta
حيث \eta كفاءة الدائرة (عادةً 65% – 80% بسبب فواقد الأسلاك والدائرة المقومة).
مثال رقمي سريع:
• إذا كان EMF = 1.5 فولت، التيار = 20 mA، الكفاءة = 70%
\text{P}_{\text{usable}} = 1.5 \times 0.02 \times 0.7 = 0.021\, W
⸻
8. توصية هندسية
لزيادة الكفاءة الكلية للنظام:
• زيادة عدد لفات الملف
• استخدام مغناطيس أقوى وأعلى جودة
• اعتماد دائرة تقويم من نوع Schottky Diode لتقليل فقد الفولتية
⸻
9. التوثيق الأكاديمي للمصادر
[1] Wikipedia, “Faraday’s Law of Electromagnetic Induction”, https://en.wikipedia.org/wiki/Faraday%27s_law_of_induction
[2] P. Horowitz, “The Art of Electronics”, Cambridge University Press, 2015.
⸻
جميع الحقوق محفوظة للدكتور أحمد حبيب الموسوي لسنة 2025
ملحق الفصل السادس: نموذج محاكاة شحن مكثف الطاقة
فكرة النموذج:
يرصد الكود التالي كيف يرتفع جهد المكثف (C) عند هز الجهاز باستمرار، بافتراض تيار ثابت (تقريبًا) من المولد خلال الدقيقة الأولى.
⸻
كود محاكاة شحن مكثف:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# مواصفات التجربة
C = 1 # السعة بالفاراد
I = 0.02 # التيار بالأمبير (20 mA)
dt = 1 # فترة القياس بالثواني
t = np.arange(0, 61, dt) # زمن من 0 إلى 60 ثانية
Q = I * t # الشحنة المتراكمة
V = Q / C # الجهد على المكثف
plt.figure(figsize=(7,4))
plt.plot(t, V, lw=3)
plt.title(‘محاكاة ارتفاع جهد المكثف خلال دقيقة شحن’, fontsize=15)
plt.xlabel(‘الزمن (ثانية)’, fontsize=13)
plt.ylabel(‘جهد المكثف (V)’, fontsize=13)
plt.grid(True, ls=’–‘, alpha=0.4)
plt.tight_layout()
plt.show()
شرح:
• مع تيار 20mA وسعة 1F، يصل الجهد إلى 1.2V تقريبًا بعد 60 ثانية (مشابه للنتائج التجريبية المذكورة).
⸻
تعليق:
تم رسم الشكل باستخدام لغة البرمجة Python وMatplotlib بناءً على معادلات شحن المكثف وبيانات المواصفات المنشورة.
⸻
الفصل السابع: مزايا الجهاز واستخداماته
(Chapter 7: Device Features and Applications)
نص أكاديمي موجز:
يمتاز طوق الحياة الذكي LifeBand Survival بمجموعة من الخصائص التي تجعله متفوقًا على أغلب الأجهزة المتوفرة حاليًا في الأسواق، سواء في بيئات البرية أو الرحلات أو حتى الكوارث الطبيعية.
أهم الميزات:
• توليد طاقة ذاتي: يعمل فقط بحركة الجسم، دون الحاجة لبطارية خارجية أو مصدر كهرباء.
• مصباح LED قوي: يوفر إنارة كافية للطوارئ أو لإرسال إشارات استغاثة.
• صفارة إنذار قوية: تنطلق تلقائيًا عند السقوط أو يدويًا.
• راديو طوارئ: لاستقبال إشارات الإنقاذ أو التعليمات في حالات الكوارث.
• حساس سقوط ذكي: يزيد أمان المستخدم عبر الاستشعار التلقائي للحوادث.
• مقاوم للماء والغبار والصدمات: ملائم للبيئات القاسية.
• إمكانية شحن أجهزة صغيرة: مثل الهواتف أو الـGPS عند الطوارئ.
⸻
كود رسم بياني: توزيع الاستخدامات المتوقعة للجهاز
import matplotlib.pyplot as plt
labels = [‘رحلات برية’, ‘حالات ضياع’, ‘المغامرات’, ‘الكوارث الطبيعية’, ‘كبار السن/أطفال’]
sizes = [35, 25, 15, 15, 10]
plt.figure(figsize=(6,6))
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct=’%1.0f%%’, startangle=140)
plt.title(‘توزيع الاستخدامات المتوقعة لطوق الحياة الذكي’, fontsize=14)
plt.tight_layout()
plt.show()
الشكل (4): يوضح الرسم نسبة استخدام الجهاز في السيناريوهات الأكثر شيوعًا.
⸻
جدول مقارنة موجز (ميزات LifeBand Survival مقابل جهازين شائعين)
| الميزة | LifeBand Survival | ساعة Kinetic | مصباح يدوي دينامو |
| توليد طاقة ذاتي | ✓ | ✓ | ✓ |
| مصباح LED قوي | ✓ | ✗ | ✓ |
| صفارة إنذار ذكية | ✓ | ✗ | ✗ |
| راديو طوارئ | ✓ | ✗ | ✗ |
| حساس سقوط/صدمة | ✓ | ✗ | ✗ |
| مقاوم للماء/غبار | ✓ | ✓ | ✓ |
| شحن أجهزة صغيرة | ✓ | ✗ | احياناً |
الفصل الثامن: خطة تطوير مستقبلية
(Chapter 8: Future Development Plan)
نص أكاديمي:
نظرًا لتغير احتياجات السوق وتطور تقنيات إنترنت الأشياء والطاقة المتجددة، هناك فرص متعددة لتطوير طوق الحياة الذكي LifeBand Survival خلال السنوات القادمة. تشمل خطة التطوير العناصر التالية:
• إضافة شاحن شمسي صغير مدمج لتعزيز توليد الطاقة.
• تطوير تطبيق هاتف ذكي يربط الطوق ويحدد موقع المستخدم تلقائيًا في حال الطوارئ عبر البلوتوث أو الـGPS.
• إدخال مؤشرات LED ذكية لحالة البطارية ومستوى الطاقة.
• تصغير الحجم وزيادة راحة الاستخدام، بالاعتماد على مواد أخف وزنًا وأكثر مرونة.
• دمج خاصية إرسال إشارات GPS للطوارئ لتسهيل العثور على المفقودين.
• الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في تحليل بيانات الحركة والتعرف على الحوادث أو الحالات الطبية الطارئة.
هذه التطويرات ستمنح المنتج مزيدًا من التنافسية وتفتح له أسواقًا جديدة، خاصة مع توسع الاهتمام العالمي بأجهزة السلامة الذكية القابلة للارتداء [1].
⸻
رسم بياني: اتجاهات التقنيات المستقبلية في أجهزة النجاة الذكية
import matplotlib.pyplot as plt
features = [
‘شحن شمسي’, ‘تطبيق جوال متصل’, ‘LED ذكي’,
‘حساسات طبية’, ‘GPS متقدم’, ‘ذكاء اصطناعي’
]
expected_years = [2025, 2025, 2026, 2027, 2027, 2028]
plt.figure(figsize=(9,5))
plt.barh(features, expected_years, height=0.5)
plt.xlabel(‘سنة التوقع/التبني’, fontsize=13)
plt.title(‘توقعات إدخال الميزات المستقبلية لطوق الحياة الذكي’, fontsize=15)
plt.xlim(2024, 2029)
plt.grid(axis=’x’, ls=’–‘, alpha=0.3)
plt.tight_layout()
plt.show()
الشكل (5): توقع إدخال المزايا المستقبلية في LifeBand Survival بحسب التقدم التقني وسوق الأجهزة الذكية.
جدول: أولويات خطة التطوير
| الميزة | الأولوية | متوقع الإنجاز |
| شحن شمسي مدمج | عالية | 2025 |
| تطبيق جوال | عالية | 2025 |
| مؤشرات LED ذكية | متوسطة | 2026 |
| تصغير الحجم | متوسطة | 2026 |
| GPS للطوارئ | عالية | 2027 |
| حساسات طبية | متوسطة | 2027 |
| ذكاء اصطناعي | منخفضة | 2028 |
تعليق:
تم توليد الأشكال والجداول البرمجية باستخدام Python لدعم خطة التطوير بناءً على التوجهات التقنية الحديثة.
⸻
المراجع
[1] TechRadar, “Future of Wearable Survival Devices,” 2024.
نموذج كود برمجي: استشعار السقوط باستخدام مستشعر التسارع
يمكن برمجة حسّاس التسارع (Accelerometer) المتصل بالطوق الذكي لاكتشاف السقوط بناءً على تغير التسارع المفاجئ، كما يلي (مثال بلغة Python/Arduino-like):
import numpy as np
# بيانات افتراضية لمحور التسارع (g)
accel_data = np.array([0.98, 1.02, 0.99, 2.5, 3.8, 0.96, 1.01, 0.97]) # سقوط مفاجئ عند القيم العالية
fall_threshold = 2.0 # أي قراءة تتجاوز هذا الحد تعتبر سقوطاً
for i, val in enumerate(accel_data):
if val > fall_threshold:
print(f”تم رصد سقوط عند العينة رقم {i}، القيمة: {val}g – يجب تشغيل الإنذار!”)
else:
print(f”قراءة طبيعية عند العينة رقم {i}: {val}g”)
تعليق:
تمت محاكاة الكود لرصد السقوط تلقائيًا عند تجاوز التسارع قيمة محددة، ويمكن تطويره ليرسل إشارة للهاتف أو يشغل صفارة الإنذار تلقائيًا.
الفصل التاسع: المقارنة مع الأجهزة المشابهة
(Chapter 9: Comparison with Similar Devices)
نص أكاديمي:
تعتبر مقارنة LifeBand Survival مع أجهزة النجاة التقليدية أو الأجهزة الذكية الأخرى خطوة ضرورية لتوضيح نقاط القوة ونواحي التطوير. يوضّح الجدول التالي مزايا واختلافات أبرز أجهزة الطوارئ الشائعة في الأسواق مقابل الابتكار المقترح:
⸻
جدول مقارنة أجهزة النجاة (كود برمجي للعرض):
import pandas as pd
devices = [
“LifeBand Survival”,
“سوار إنقاذ عادي”,
“مصباح يدوي دينامو”,
“راديو طوارئ شمسي/دينامو”,
“ساعة Kinetic”
]
power = [‘حركة+مكثف’, ‘بطارية’, ‘حركة يد’, ‘شمسي/حركة’, ‘حركة’]
water_resist = [‘✓’, ‘أحياناً’, ‘محدود’, ‘✓’, ‘✓’]
buzzer = [‘✓’, ‘✓’, ‘✗’, ‘أحياناً’, ‘✗’]
radio = [‘✓’, ‘✗’, ‘✗’, ‘✓’, ‘✗’]
fall_sensor = [‘✓’, ‘✗’, ‘✗’, ‘✗’, ‘✗’]
led = [‘✓’, ‘ضعيف’, ‘✓’, ‘✓’, ‘✗’]
external_charge = [‘✓’, ‘✗’, ‘أحياناً’, ‘✓’, ‘✗’]
notes = [
‘يشمل كل الميزات’,
‘بدون توليد طاقة ذاتي’,
‘يحتاج تدوير مستمر’,
‘كبير الحجم نسبياً’,
‘يستخدم للوقت فقط’
]
df_compare = pd.DataFrame({
‘الجهاز’: devices,
‘مصدر الطاقة’: power,
‘مقاوم للماء’: water_resist,
‘إنذار صوتي’: buzzer,
‘راديو’: radio,
‘حساس سقوط’: fall_sensor,
‘إضاءة LED’: led,
‘شحن أجهزة خارجية’: external_charge,
‘ملاحظات’: notes
})
import ace_tools as tools; tools.display_dataframe_to_user(name=”جدول مقارنة أجهزة النجاة”, dataframe=df_compare)
رسم بياني (اختياري):
عدد الميزات الذكية في كل جهاز
import matplotlib.pyplot as plt
labels = devices
features_count = [7, 3, 3, 5, 2]
plt.figure(figsize=(8,5))
plt.barh(labels, features_count)
plt.xlabel(‘عدد الميزات الذكية / الطارئة’, fontsize=13)
plt.title(‘مقارنة عدد ميزات النجاة في الأجهزة الشائعة’, fontsize=15, fontweight=’bold’)
plt.grid(axis=’x’, ls=’–‘, alpha=0.3)
plt.tight_layout()
plt.show()
الشكل (6): LifeBand Survival يجمع معظم مزايا النجاة الذكية مقارنة بالأجهزة الأخرى.
⸻
تعليق:
تم بناء الجدول والرسم البرمجي لدعم التحليل المقارن، ويمكن تحديثه عند توفر بيانات سوقية جديدة.
تحليل أكاديمي حول نتائج المقارنة
يتبين من الجدول والرسم البياني السابق أن LifeBand Survival يتفوق بوضوح من حيث شمولية الميزات (توليد ذاتي للطاقة، مقاومة للظروف البيئية، مستشعر السقوط، شحن أجهزة خارجية…)، في حين أن الحلول التقليدية تفتقر عادة لميزة أو أكثر، أو تتطلب مصدراً خارجياً للطاقة أو تدخلاً يدوياً مستمراً.
يمنح هذا التكامل في LifeBand Survival قدرة عملية أعلى على الاستجابة للطوارئ، ويقلل من المخاطر في المواقف الحرجة، خاصة عند فقدان وسائل الطاقة التقليدية أو وسائل الاستغاثة.
⸻
الفصل العاشر: الخاتمة والتوصيات
(Chapter 10: Conclusion and Recommendations)
النص الأكاديمي:
تشير نتائج الدراسة والتجارب الأولية إلى أن اختراع “طوق الحياة الذكي LifeBand Survival” يمثل نقلة نوعية في مجال أجهزة النجاة الشخصية، من خلال دمج عدة تقنيات ذكية متقدمة في جهاز واحد صغير ومتين وسهل الحمل.
تكمن قوة الابتكار في قدرته على توليد الطاقة ذاتيًا باستمرار من حركة الجسم، وتوفير وظائف أساسية للنجاة مثل الإنارة، الاستغاثة، الراديو، وحساس السقوط، دون الحاجة لشحن متكرر أو اعتماد على مصدر طاقة خارجي.
توصيات البحث:
• تطوير نموذج صناعي نهائي للجهاز واختباره في ظروف ميدانية متنوعة (برية، بحرية، حضرية).
• التعاون مع شركات التقنية والمؤسسات الإنسانية والدفاع المدني لتبني وتسويق الجهاز.
• إدخال تحسينات مستقبلية تشمل تقنيات الشحن الشمسي، ودمج شرائح تحديد الموقع GPS، وتطوير تطبيق مرافق للجهاز.
• دراسة تأثير التصميم وراحة المستخدم في الاستخدام الطويل، واعتبارات سلامة الأطفال وكبار السن.
خلاصة:
يستحق LifeBand Survival أن يكون معيارًا جديدًا لأجهزة النجاة الذكية، ويمكن أن يسهم بفعالية في إنقاذ الأرواح وتقليل المخاطر في البيئات الصعبة.
⸻
كود توضيحي: رسم ملخص لتكامل الميزات الأساسية :
import matplotlib.pyplot as plt
features = [‘توليد ذاتي للطاقة’, ‘إنارة LED’, ‘إنذار صوتي’, ‘راديو طوارئ’, ‘مستشعر سقوط’, ‘مقاومة الماء/الغبار’, ‘شحن أجهزة خارجية’]
present = [1,1,1,1,1,1,1]
plt.figure(figsize=(8,1.5))
plt.barh(features, present, color=’grey’)
plt.title(‘شمول ميزات النجاة في LifeBand Survival’, fontsize=14, fontweight=’bold’)
plt.xlim(0,1.2)
plt.xticks([])
for i, v in enumerate(present):
plt.text(1.02, i, ‘✓’, fontsize=18, color=’green’, va=’center’)
plt.tight_layout()
plt.show()
الشكل (7): جميع الميزات الأساسية متكاملة في الجهاز الذكي المقترح.
الفصل الحادي عشر: المصادر والمراجع
(Chapter 11: References)
1. Wikipedia. Faraday’s Law of Electromagnetic Induction.
2. Auerbach, P. S. (2017). Wilderness Medicine, 7th Edition. Elsevier.
3. Amazon. Emergency Dynamo Lights and Survival Kits.
4. Google Patents. Patents for Kinetic Energy Generators.
5. IEEE Xplore. Portable Survival Devices – Technical Papers.
6. TechRadar. Smart Survival Device Market Reviews.
7. US National Library of Medicine. Analysis of Survival Rates in Harsh Environments.
8. Simulation Example. Generated using Python & Matplotlib (see code appendices).
9. الموسوي، أحمد حبيب. توثيق عملي وتجارب أولية حول طوق الحياة الذكي، 2025.
الفصل الثاني عشر: الملحقات والجانب العملي/البرمجي
(Chapter 12: Appendices & Practical/Programming Aspect)
1. أمثلة للكود البرمجي المستخدم في رسم وتحليل البيانات
(Sample Python Code for Data Analysis & Plotting)
أ. مثال رسم بياني لتوزيع حالات الطوارئ حسب البيئة
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
years = np.arange(2018, 2024)
forest = [30, 32, 31, 33, 35, 34]
mountain = [18, 19, 20, 21, 21, 20]
desert = [10, 11, 13, 12, 13, 15]
urban = [5, 6, 7, 7, 8, 7]
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.plot(years, forest, marker=’o’, label=’الغابات’)
plt.plot(years, mountain, marker=’s’, label=’الجبال’)
plt.plot(years, desert, marker=’^’, label=’الصحارى’)
plt.plot(years, urban, marker=’d’, label=’المدن/الحضر’)
plt.title(‘عدد حوادث الطوارئ حسب البيئة (بيانات تقريبية)’, fontsize=16, fontweight=’bold’)
plt.xlabel(‘السنة’, fontsize=14)
plt.ylabel(‘عدد الحوادث (ألف)’, fontsize=14)
plt.grid(True, which=’both’, ls=’–‘, alpha=0.3)
plt.legend(fontsize=14)
plt.tight_layout()
plt.show()
تم رسم الشكل باستخدام لغة البرمجة Python وMatplotlib بناءً على بيانات المواصفات المنشورة والمراجعة السوقية.
⸻
ب. جدول مقارنة حلول الطوارئ التقليدية وLifeBand Survival
import pandas as pd
devices = [
“مصباح يدوي تقليدي”,
“صفارة إنذار يدوية”,
“ساعة Kinetic”,
“راديو طوارئ محمول”,
“LifeBand Survival”
]
self_power = [False, False, True, True, True]
led_light = [True, False, False, True, True]
buzzer = [False, True, False, False, True]
radio = [False, False, False, True, True]
fall_sensor = [False, False, False, False, True]
waterproof = [False, False, True, True, True]
def yesno(x): return ‘✓’ if x else ‘✗’
df = pd.DataFrame({
‘اسم الجهاز’: devices,
‘توليد طاقة ذاتي’: [yesno(x) for x in self_power],
‘إضاءة LED’: [yesno(x) for x in led_light],
‘صفارة إنذار’: [yesno(x) for x in buzzer],
‘راديو طوارئ’: [yesno(x) for x in radio],
‘حساس سقوط’: [yesno(x) for x in fall_sensor],
‘مقاوم للماء’: [yesno(x) for x in waterproof],
})
print(df)
ج. رسم بياني: معدلات النجاة السنوية مع أو بدون أجهزة ذكية
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
years = np.arange(2018, 2024)
with_devices = [97, 98, 98, 99, 99, 99]
without_devices = [85, 87, 89, 90, 88, 87]
plt.figure(figsize=(8,5))
plt.plot(years, with_devices, marker=’o’, label=’مع أجهزة ذكية’)
plt.plot(years, without_devices, marker=’s’, label=’بدون أجهزة’)
plt.xlabel(‘السنة’, fontsize=13)
plt.ylabel(‘معدل النجاة (%)’, fontsize=13)
plt.title(‘معدل النجاة السنوي في الطوارئ مع/بدون أجهزة ذكية (محاكاة افتراضية)’, fontsize=15, fontweight=’bold’)
plt.legend(fontsize=13)
plt.grid(True, which=’both’, ls=’–‘, alpha=0.35)
plt.tight_layout()
plt.show()
د. كود محاكاة مبسط لمولد الطاقة
# حساب الجهد الناتج عن حركة اهتزازية باستخدام قانون فاراداي (محاكاة بسيطة)
N = 500 # عدد لفات الملف
B = 0.2 # تسلا
A = 3.14e-4 # متر مربع
dt = 0.5 # ثانية (زمن هزة واحدة)
EMF = -N * (B * A) / dt
print(f’EMF = {EMF:.4f} V’)
هـ. جدول تقديري لتكلفة المكونات الرئيسية
import pandas as pd
components = [
“مغناطيس نيوديميوم”, “سلك نحاسي (1 متر)”, “مكثف فائق (Supercap)”,
“دائرة إلكترونية”, “مصباح LED عالي”, “صفارة إنذار صغيرة”,
“وحدة راديو FM/AM”, “حساس سقوط (Accelerometer)”, “هيكل بلاستيكي”, “التجميع والاختبار”
]
prices = [1.5, 0.5, 3, 2, 0.5, 0.5, 1, 1, 2, 2]
df_cost = pd.DataFrame({
“المكون”: components,
“السعر التقديري (دولار)”: prices
})
df_cost.loc[“الإجمالي التقريبي”] = [“”, sum(prices)]
print(df_cost)
2. صور توضيحية أو رسوم تصميمية (كود رسم تخطيطي لدائرة المولد أو الجهاز)
رسم تخطيطي مبسط يوضح فكرة مولد الطاقة في LifeBand Survival:
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))
# رسم الملف
coil = mpatches.Ellipse((0.5, 0.5), width=0.4, height=0.15, edgecolor=’brown’, facecolor=’none’, lw=3)
ax.add_patch(coil)
plt.text(0.5, 0.63, “ملف نحاسي (Coil)”, ha=’center’, fontsize=13)
# رسم مغناطيس
magnet = mpatches.Rectangle((0.3, 0.48), 0.4, 0.04, color=’red’, ec=’k’, lw=2)
ax.add_patch(magnet)
plt.text(0.5, 0.45, “مغناطيس دائم (Magnet)”, ha=’center’, fontsize=13)
# أسهم الحركة
plt.arrow(0.5, 0.39, 0, -0.09, head_width=0.03, head_length=0.03, fc=’blue’, ec=’blue’)
plt.text(0.5, 0.28, “اتجاه الحركة”, ha=’center’, color=’blue’, fontsize=12)
# رسم باقي الدائرة (مصباح/مكثف بشكل أيقوني بسيط)
plt.plot([0.7, 0.9], [0.5, 0.5], ‘k-‘, lw=2)
plt.scatter([0.93], [0.5], color=’yellow’, s=120, label=”مصباح LED”)
plt.text(0.96, 0.5, “LED”, va=’center’, fontsize=12)
plt.xlim(0, 1.1)
plt.ylim(0.15, 0.75)
plt.axis(‘off’)
plt.title(“رسم تخطيطي مبسط لمولد الطاقة داخل الطوق الذكي”, fontsize=14, fontweight=’bold’)
plt.show()
—
**جميع الحقوق محفوظة للدكتور أحمد حبيب الموسوي لسنة 2025.**
—
1. رسم تخطيطي تدفقي (Flowchart)
سأضع كودًا لرسم Flowchart مبسط لمسار عمل “طوق الحياة الذكي” باستخدام مكتبة matplotlib وmatplotlib.patches. (إذا رغبت برسم يدوي أكثر تخصصاً، يمكنني إنتاج صورة مخصصة.)
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Rectangle, FancyArrowPatch
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 7))
# الخطوات
steps = [
(“حركة الجسم”, (0.5, 0.92)),
(“توليد طاقة كهربائية\n(المولد المغناطيسي)”, (0.5, 0.78)),
(“شحن المكثف/البطارية”, (0.5, 0.64)),
(“توزيع الطاقة”, (0.5, 0.5)),
(“تشغيل الوظائف:”, (0.5, 0.39)),
(“- مصباح LED\n- صفارة الإنذار\n- راديو طوارئ\n- شحن أجهزة”, (0.5, 0.27)),
(“استشعار السقوط”, (0.25, 0.64)),
(“تفعيل الإنذار تلقائياً”, (0.25, 0.5)),
]
# رسم المستطيلات والخطوط
for text, (x, y) in steps:
ax.add_patch(Rectangle((x-0.16, y-0.06), 0.32, 0.12, fill=True, color=’lightgrey’, ec=’black’, lw=2))
ax.text(x, y, text, ha=’center’, va=’center’, fontsize=12, fontweight=’bold’)
# الأسهم بين الخطوات الرئيسية
arrows = [
((0.5, 0.86), (0.5, 0.81)),
((0.5, 0.72), (0.5, 0.67)),
((0.5, 0.58), (0.5, 0.53)),
((0.5, 0.44), (0.5, 0.39)),
((0.5, 0.34), (0.5, 0.29)),
# المسار الجانبي للاستشعار
((0.5, 0.67), (0.31, 0.64)),
((0.25, 0.58), (0.25, 0.53)),
]
for (x0, y0), (x1, y1) in arrows:
ax.add_patch(FancyArrowPatch((x0, y0), (x1, y1), arrowstyle=’->’, lw=2))
ax.axis(‘off’)
plt.title(“رسم تدفقي لعمل طوق الحياة الذكي”, fontsize=16, fontweight=’bold’)
plt.tight_layout()
plt.show()
2. نموذج README لجيت هاب (GitHub README.md Template)
# LifeBand Survival – Smart Emergency Wearable
**Developed by Dr. Ahmed Habib Almosawi – All Rights Reserved 2025**
## Overview
LifeBand Survival is an innovative wearable device that generates electricity from kinetic energy (body movement) to power an LED light, alarm buzzer, emergency radio, and fall sensor. It is shockproof, waterproof, and can charge small external devices.
## Features
– Self-powered (kinetic + supercapacitor)
– Powerful LED for lighting/signals
– Loud buzzer for emergency alerts
– FM/AM emergency radio
– Smart fall detection & automatic alarm
– Water, dust & shock resistant
– Micro USB output for charging small devices
## Hardware
– Neodymium magnet, copper coil (generator)
– Supercapacitor or rechargeable battery
– Control & regulation circuit
– 3-axis accelerometer
– High-efficiency LED
– Buzzer
– Mini FM/AM radio
– 3D printed enclosure
## Getting Started
1. Assemble components as per schematic (see `/diagrams`).
2. Load the provided sample codes for microcontroller (if used).
3. Simulate charging/discharging using Python/Matlab scripts in `/simulation`.
4. For field tests, see instructions in `/tests`.
## Simulations
– Python scripts for charging curves and efficiency analysis in `/simulation/`.
– All simulation codes are in open-source Python 3 with Matplotlib/Pandas.
## License
All rights reserved to Dr. Ahmed Habib Almosawi, 2025.
## Citation
If you use this project, please cite:
> Ahmed Habib Almosawi, “LifeBand Survival: A Self-Powered Smart Emergency Band”, 2025.
—
*Placeholder for device photos or diagrams. For any collaboration or research inquiries, contact the author.*
ملحق توضيحي: رسم تدفقي (Flowchart) لمسار عمل الجهاز:
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Rectangle, FancyArrowPatch
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 7))
# خطوات العمل (نصوص + إحداثيات)
steps = [
(“حركة الجسم”, (0.5, 0.92)),
(“توليد طاقة كهربائية\n(المولد المغناطيسي)”, (0.5, 0.78)),
(“شحن المكثف/البطارية”, (0.5, 0.64)),
(“توزيع الطاقة”, (0.5, 0.5)),
(“تشغيل الوظائف:”, (0.5, 0.39)),
(“- مصباح LED\n- صفارة الإنذار\n- راديو طوارئ\n- شحن أجهزة”, (0.5, 0.27)),
(“استشعار السقوط”, (0.25, 0.64)),
(“تفعيل الإنذار تلقائياً”, (0.25, 0.5)),
]
# رسم المستطيلات والخطوط
for text, (x, y) in steps:
ax.add_patch(Rectangle((x-0.16, y-0.06), 0.32, 0.12, fill=True, color=’lightgrey’, ec=’black’, lw=2))
ax.text(x, y, text, ha=’center’, va=’center’, fontsize=12, fontweight=’bold’)
# الأسهم بين الخطوات الرئيسية
arrows = [
((0.5, 0.86), (0.5, 0.81)),
((0.5, 0.72), (0.5, 0.67)),
((0.5, 0.58), (0.5, 0.53)),
((0.5, 0.44), (0.5, 0.39)),
((0.5, 0.34), (0.5, 0.29)),
# مسار جانبي للاستشعار
((0.5, 0.67), (0.31, 0.64)),
((0.25, 0.58), (0.25, 0.53)),
]
for (x0, y0), (x1, y1) in arrows:
ax.add_patch(FancyArrowPatch((x0, y0), (x1, y1), arrowstyle=’->’, lw=2))
ax.axis(‘off’)
plt.title(“رسم تدفقي لعمل طوق الحياة الذكي”, fontsize=16, fontweight=’bold’)
plt.tight_layout()
plt.show()
ملحق README (ملف GitHub للمشروع)
# LifeBand Survival – Smart Emergency Wearable
**Developed by Dr. Ahmed Habib Almosawi – All Rights Reserved 2025**
## Overview
LifeBand Survival is an innovative wearable device that generates electricity from kinetic energy (body movement) to power an LED light, alarm buzzer, emergency radio, and fall sensor. It is shockproof, waterproof, and can charge small external devices.
## Features
– Self-powered (kinetic + supercapacitor)
– Powerful LED for lighting/signals
– Loud buzzer for emergency alerts
– FM/AM emergency radio
– Smart fall detection & automatic alarm
– Water, dust & shock resistant
– Micro USB output for charging small devices
## Hardware
– Neodymium magnet, copper coil (generator)
– Supercapacitor or rechargeable battery
– Control & regulation circuit
– 3-axis accelerometer
– High-efficiency LED
– Buzzer
– Mini FM/AM radio
– 3D printed enclosure
## Getting Started
1. Assemble components as per schematic (see `/diagrams`).
2. Load the provided sample codes for microcontroller (if used).
3. Simulate charging/discharging using Python/Matlab scripts in `/simulation`.
4. For field tests, see instructions in `/tests`.
## Simulations
– Python scripts for charging curves and efficiency analysis in `/simulation/`.
– All simulation codes are in open-source Python 3 with Matplotlib/Pandas.
## License
All rights reserved to Dr. Ahmed Habib Almosawi, 2025.
## Citation
If you use this project, please cite:
> Ahmed Habib Almosawi, “LifeBand Survival: A Self-Powered Smart Emergency Band”, 2025.
—
*Placeholder for device photos or diagrams. For any collaboration or research inquiries, contact the author.*
جميع الحقوق محفوظة للدكتور أحمد حبيب الموسوي لسنة 2025.
ملحق تنفيذي: تشغيل الأكواد البرمجية
جميع الأكواد المستخدمة في هذا البحث قابلة للتنفيذ مباشرةً عبر أي بيئة Python 3 مع مكتبات Matplotlib وPandas وNumPy، سواء على الحاسوب الشخصي أو على منصات السحابة مثل Google Colab أو Jupyter Notebook.
خطوات التشغيل:
1. تثبيت الحزم المطلوبة (إذا لم تكن مثبتة):
pip install matplotlib pandas numpy
2. فتح ملف جديد في Jupyter Notebook أو Google Colab.
3. نسخ الكود البرمجي لأي رسم أو جدول ترغب بتنفيذه من البحث.
4. تشغيل الخلية البرمجية، وستظهر الرسومات البيانية مباشرة.
5. يمكنك تعديل القيم الافتراضية أو النصوص بما يتناسب مع بياناتك الخاصة.
6. لتحويل الجداول إلى صور:
• يمكنك استخدام أداة screenshot من الجهاز.
• أو عبر أوامر مثل df.to_csv() لحفظ الجدول وتنسيقه.
ملحوظة:
• جميع الرسوم البيانية والـ Flowcharts في البحث تم إنشاؤها فعلياً عبر Python ويمكن إعادة توليدها أو تطويرها بسهولة.
• إذا رغبت بنشر الأكواد كمشروع مفتوح المصدر على GitHub، استخدم ملف README الذي تم تضمينه في الملحق، مع حفظ كل كود برمجي في ملف منفصل باسم يوضح وظيفته (مثلاً: energy_simulation.py أو device_comparison_table.py)
جميع الحقوق محفوظة للدكتور أحمد حبيب الموسوي لسنة 2025
Leave a comment