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Enregistrement W2947255877 · doi:10.1109/apec.2019.8721828

Power Adapter with Line Voltage Control for USB Power Delivery

2019· article· en· W2947255877 sur OpenAlexaff
Yang Chen, Yan‐Fei Liu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAC adapterElectrical engineeringConvertersUSBEMIElectromagnetic interferenceSwitched-mode power supplyCommutation cellVoltageFlyback transformerPower densityPower moduleHigh voltageElectronic engineeringEngineeringPower (physics)Computer scienceTransformerPhysicsConstant power circuit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The demand for high-power-density high-efficiency power adapters is increasing due to the wide adopt of the USB Power Delivery as the charging protocol in consumer electronics. Flyback converters have conventionally prevailed for such applications. To further improve the power density of power adapters, an increase in switching frequency is required. However, this will increase the burden of the EMI filter, and the heat will be difficult to manage as the loss increases when size is reduced. Resonant converters have long been used for high frequency applications due to the easily-implemented soft switching and low current stresses. With the development of faster switching devices and new ferrites, the switching frequency of resonant converters is pushed as high as megahertz with acceptable thermal performance. In this paper, a series resonant converter is combined with the proposed line voltage control circuit to accommodate both the 120 VAC and the 220 VAC lines, as well as the wide output voltage range from 5 V to 20 V required by the USB Power Delivery. In the 60 W prototype, peak 94% efficiency is achieved at 1 MHz operation enabled by a budget MCU.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,173 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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