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Enregistrement W3016056933 · doi:10.1109/temc.2020.2980563

Wideband Modeling of Power SiC mosfet Module and Conducted EMI Prediction of MVDC Railway Electrification System

2020· article· en· W3016056933 sur OpenAlexafffund
Ruimin Zhu, Tian Liang, Venkata Dinavahi, Guishu Liang

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Compatibility and Noise Suppression
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEMIElectromagnetic interferenceEngineeringElectronic engineeringWidebandElectrical engineeringMOSFETTopology (electrical circuits)VoltageTransistor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The SiC mosfet in the medium-voltage direct-current (MVdc) transportation electrification system features faster switching performance, while simultaneously binging more significant electromagnetic interference (EMI) issues within the rolling stocks, substations, and radiated disturbance into space along the catenaries and tracks. Due to the necessity to involve both the transient characteristics of power semiconductor devices and the stray parameters of all the equipment in the analysis of EMI, it is considerably challenging to perform wideband device-level simulation on traditional commercial software for such a complex system with numerous trains and stations. A computationally efficient method for wideband modeling and simulation of the MVdc high-speed railway system for the assessment of conducted EMI during the project design stage is proposed in this article. Physical characteristics of the semiconductor devices, parasitic parameters of the mosfet package, and converter topology are all taken into consideration to provide not only accurate system-level performance of the system but also an insight into high-frequency characteristics under different operation conditions. The calculation burden is alleviated by a hierarchical circuit partitioning architecture based on the frequency-dependent time-domain transmission line model and the Norton equivalent parameter extraction of each mosfet module to split the whole system into several smaller subcircuits in terms of matrix size, and a fully parallel implementation of the MVdc system is carried out on the graphics processor. The developed program is used to study the case of Jing-Zhang high-speed railway system topology, which is compatible to be modified to the MVdc project. Simulation results show that it is essential to estimate the EMI level comprehensively considering the alternative of speed and dc voltage.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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