Physical modeling of forward conduction in IGBTs and diodes
Notice bibliographique
Résumé
One of the main goals in the development of circuit-oriented physics-based models for power semiconductor devices is to make available to power electronics designers models that allow prediction of losses and switching waveforms for an arbitrary power converter application. Given the strong temperature dependence of device parameters and characteristics, a useful model must include a description of temperature and self-heating effects. A recently developed physics-based model for insulated-gate bipolar transistors (IGBT) and diodes has proven quite accurate for transient simulation under resistive and clamped inductive load conditions. In previous work the model validation has focused on diode reverse recovery and IGBT turn off with associated current tail over a wide temperature range. These phenomena are the greatest contributors to switching losses in power converters, so the proposed model has thus been proven capable of accurate switching loss predictions. Besides switching losses, the other significant contribution to semiconductor device losses is conduction loss. In this paper we investigate the behavior of diodes and IGBTs under forward conduction conditions over a wide temperature range between -125 and +125 /spl deg/C. Four different types of results are compared: experimental results, physics-based model results, finite clement simulation results, and analytical steady-state predictions to assess the accuracy of the physics-based model under forward conduction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».