MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2099466074 · doi:10.1109/ccece.2004.1345256

An adaptive time step control algorithm for nonlinear time domain envelope transient

2004· article· en· W2099466074 sur OpenAlexafffund
C.E. Christoffersen, J. Iwan D. Alexander

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon Carbide Semiconductor Technologies
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLakehead University
Mots-clésTime domainTransient (computer programming)Duty cycleControl theory (sociology)AlgorithmEnvelope (radar)Computer scienceNonlinear systemRectifier (neural networks)Transient responseFrequency domainEngineeringVoltageControl (management)Artificial neural network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we propose a new adaptive time step control algorithm for the slow time dimension of time domain envelope transient (TD-ENV) simulation. The algorithm uses two models: the first is the set of differential-algebraic equations that represent the circuit. The second is a 'coarse' model that is cheap to evaluate. The optimum time step is estimated from an error term obtained from the coarse model. The accurate model is then solved using the near optimum time step. The acceptable error for the time step estimation is adapted according to the dynamics of the system. We describe the time step control algorithm and present a case study of the transient analysis of a rectifier circuit powered by a high-frequency pulse train with a slowly varying pulse duty cycle. The simulations show that few time steps are rejected compared with a traditional time step control algorithm.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,741
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,203 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations7
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSilicon Carbide Semiconductor TechnologiesTravaux en français237 207