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Enregistrement W184521707

MÉTHODES NUMÉRIQUES ET OUTILS LOGICIELS POUR LA PRISE EN COMPTE DES EFFETS CAPACITIFS DANS LA MODÉLISATION CEM DE DISPOSITIFS D'ÉLECTRONIQUE DE PUISSANCE

2010· preprint· fr· W184521707 sur OpenAlexaff
Vincent Ardon

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2010
Typepreprint
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensCenter for Diagnosis and Research on Alzheimer's Disease
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsPolitical sciencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Face a la complexite grandissante des convertisseurs statiques presents dans tout systeme electrique, les ingenieurs de conception ont besoin d'outils de modelisation electromagnetique de plus en plus performants, notamment en ce qui concerne la Compatibilite ElectroMagnetique (CEM). L'objectif de ce travail est de prendre en compte, sous la forme de capacites parasites, les couplages electriques en haute frequence dans la modelisation CEM de dispositifs d'electronique de puissance. Plusieurs formulations integrales basees sur la Methode des Moments, ainsi que l'Adaptive Multi-Level Fast Multipole Method ont ete developpees et validees pour l'extraction de ces capacites equivalentes. Cette derniere methode, qui permet d'accelerer les temps de calcul tout en limitant la place memoire necessaire (pas de stockage de matrice pleine), a ete adaptee au probleme pour garantir une meilleure precision des resultats en fonction du maillage. Un prototype de cet algorithme de calcul a ete integre dans le logiciel InCa3D, basee sur la methode PEEC, permettant ainsi de construire un schema electrique equivalent a constantes localisees ou les effets capacitifs sont couples au modele resistif et inductif de la structure. Plusieurs cas tests, issus de la litterature ou d'applications industrielles, ont ete simules par le biais de ces schemas equivalents, soit dans un solveur circuit soit dans InCa3D, afin d'evaluer leurs performances CEM conduites et rayonnees. Enfin, les comparaisons realisees avec des mesures ont donne de bons resultats et valident ainsi l'approche proposee. Une telle strategie peut aisement faire partie de toute modelisation de type systeme, car elle permet de traiter des dispositifs de complexite industrielle sur une large bande de frequences avec un modele leger.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,604
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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