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Enregistrement W2020469728 · doi:10.1109/ievc.2014.7056229

Boucherot Bridge based zero reactive power inductive power transfer topologies with a single phase transformer

2014· article· en· W2020469728 sur OpenAlexaff
Konrad Woronowicz, Alireza Safaee, Tim Dickson, Mohamed Z. Youssef, Sheldon S. Williamson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Power Transfer Systems
Établissements canadiensOntario Tech UniversityBombardier (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeakage inductanceInductanceElectrical engineeringMaximum power transfer theoremTransformerEnergy efficient transformerNetwork topologyElectromagnetic coilDistribution transformerDelta-wye transformerEngineeringIsolation transformerElectronic engineeringPower electronicsTransformer typesAC powerTopology (electrical circuits)Computer scienceVoltagePower (physics)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High reliability and cost effectiveness of power electronics components has resulted in very high interest in inductive power transfer techniques among academic and industrial professionals. Since the major interest is directed towards automotive industry for battery charging, a special transformer with a large gap and relatively large leakage inductance is used. In order to achieve desired voltage levels high frequencies in the order of 20 to 100 kHz are preferred, producing high levels of reactive power which if not compensated limits power and efficiency. Thus, there is a need to tune or compensate the significant inductance of the windings. There are four basic transformer tuning topologies reported in literature, each one being a combination of series and/or parallel. This paper presents all four topologies and associated input to output dependences based on a Boucherot Bridge model of a transformer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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