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Enregistrement W2806004584 · doi:10.1109/tie.2018.2840502

Optimized <italic>LCC</italic>-Series Compensated Resonant Network for Stationary Wireless EV Chargers

2018· article· en· W2806004584 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Power Transfer Systems
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoltageElectronic engineeringPower (physics)Electrical engineeringEngineeringRange (aeronautics)Compensation (psychology)Series (stratigraphy)Topology (electrical circuits)Control theory (sociology)Computer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, an optimal design procedure for LCC-series compensation network is proposed for a stationary wireless electric vehicle charger. The main focus of this paper is to optimize the resonant network suitable for a wide range of operation from no-load to full-power operation. The conventional methods only consider the full-load condition to design the resonant network; in contrast, the proposed method employs a time-weighted average efficiency for different coupling conditions to achieve high efficiency over a wide load range including light-load and no-load operation. The resonant network is tuned to realize zero voltage switching for the primary side inverter. Moreover, a finite-element analysis is performed to calculate self- and mutual inductances as well as core losses for magnetic couplers. In order to validate the feasibility of the proposed design, a 1 kW/85 kHz prototype with circular magnetic couplers is implemented. According to simulations and experiments, flat profiles for both efficiency and output voltage against output power variations are achieved. Experimental results demonstrate a 94.8% peak efficiency for the full-load operation.

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.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,230
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