Battery Charging by Using a Multi-Tapped Secondary Coil
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an inductive coupling system used to recharge the batteries of electric vehicles (EV) as well as the ultra-capacitors used as energy storage elements wirelessly. Although ultra-capacitors can quickly charge, the standard inductive coupled circuits provide maximum power only for specific load impedance. The value of this impedance depends on the geometrical dimensions of the coils, coils configuration, as well as the distance between them. Since an ultra-capacitor in the charging mode is equivalent to an instantaneously increasing impedance, the maximum power supplied to the ultra-capacitor involves a single point inside the charging range, resulting in better optimum charging time. The analysis of the inductive coupling theory reveals that the optimal load impedance can vary by adjusting the secondary coil inductance and the resonant tuning capacitance. The proposal to modify the optimal load impedance dynamically throughout the capacitor charging range consists of a three-tapped secondary coil. Furthermore, this paper aims to design and analyze optimal wireless battery loading systems for electronic devices. The construction of these optimal systems uses an inductive coupling architecture that has a multi-tapped secondary coil (receiver). In this case, there are multiple magnetic couplings between the emitting coil and the receiving coils and even between the receiving coils corresponding to each tap. Consequently, results in a dynamic change of the coils geometries to modify the optimum load impedance and maximize the active power transmitted to the load. A thorough comparison involving performances put face to face the wireless power transfer systems (WPTS) containing only two magnetically coupled coils with those with multi-tapped secondary coils (MTSC). The main conclusion reveals the advantages of inductive architecture with MTSC.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».