A Fast Time-Step Selection Method for Explicit Solver-Based Simulation of High Frequency Low Loss Circuit and Its Application on EMI Filter
Notice bibliographique
Résumé
Electromagnetic interference (EMI) modeling and prediction are essential for the design of most power electronics apparatuses. This article aims at finding a fast method to select time step for explicit solver-based simulation of high frequency low loss (HFLL) circuits like EMI filter. The state-space model of HFLL circuit is constructed and its eigenvalues are proved to be very close to the imaginary axis. Both the nondegenerate and degenerate circuit cases are discussed. During the analysis, a circuit lemma is summarized on how to transform degenerate circuit into nondegenerate circuit and the corresponding inversion of its coefficient matrix is derived based on Sherman-Morrison's formula. Then the Laguerre-Samuelson's inequality is employed to find the upper bound of HFLL circuit's eigenvalues. This process only requires two matrix multiplications and traces of the matrix operation results, thus keeping the computational complexity retaining in O(N2). A typical EMI filter is constructed and its equivalent circuit including the parasitic effects is extracted from ANSYS. This filter is simulated in application between a dc/ac converter and the grid using the fourth-order Runge-Kutta (RK4) solver with a time step selected by the proposed method. Numerical test shows that the spectrum results are very close to those obtained by experiment while being much more efficient than traditional methods, which demonstrates that this time-step selection method could benefit the analysis and time-domain simulation of HFLL circuits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».