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Enregistrement W2990600036 · doi:10.1109/tte.2019.2955251

A New Wireless EV Charging System With Integrated DC–DC Magnetic Element

2019· article· en· W2990600036 sur OpenAlexafffund
Ali Ramezani, Mehdi Narimani

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Transportation Electrification · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Power Transfer Systems
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInductorWirelessElectrical engineeringBattery (electricity)Electric vehicleVoltageElectromagnetic coilInductive chargingConstant currentElectronic engineeringEngineeringComputer sciencePower (physics)PhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A dc-dc conversion stage is commonly used for a wireless electric vehicle (EV) battery charging system. The dc-dc stage requires a bulky inductor to charge the battery either in constant voltage (CV) or constant current (CC) modes. In this article, a new magnetic structure for the wireless EV charging system is proposed to integrate the dc-dc inductor with the receiver coil on the vehicle side. The proposed structure utilizes the existing core material in the wireless power circuit pads and provides a more compact design and an efficient wireless charger system for EV applications. The proposed magnetic structure is modeled in 3-D, and the finite-element analysis (FEA) results are presented and compared with measurements. Moreover, the effect of the proposed integration method on the wireless charging system performance is investigated, and the results are presented. A 3.3-kW/85-kHz wireless charger is optimally designed and built to evaluate the proposed configuration. Furthermore, the efficiency and the output voltage of the wireless charging system are also measured and compared with the simulation results. The simulation and experimental results show the performance of the proposed structure.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations40
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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