GaN on silicon E-HEMT and pure silicon MOSFET in high frequency switching of EV DC/DC converter: A comparative study in a nissan leaf
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the merits of using low-losses fast-switching, Gallium Nitride on Silicon Enhanced mode High-Electron-Mobility-Transistor cascode switches; in comparison to pure Silicon MOSFET in the DC/DC converter of the Nissan Leaf electric vehicle (EV). The performance of the car, at steady state conditions, is studied to show the technical benefits of using Gallium Nitride on Silicon Enhanced mode High-Electron-Mobility-Transistor cascode as the switching device. This device belongs to a 600 V power semiconductor devices family of high density wide band gap. It achieves extremely efficient power conversion with fast switching slew rates higher than 150 V/ns compared to 50 V/ns for the pure silicon. Moreover, it has low reverse recovery charge that reduces the switch loss significantly compared to its peers of pure silicon. To assess these merits, an EV powertrain model was simulated in PSIM. This model considers the calculation of both switching and conduction losses for each material. The power losses and efficiencies were observed for different junction temperatures. The results showed lower total switches power losses with the GaN switch. This reduction in losses was recorded at different switching frequencies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».