Optimal Design of Fully Integrated Magnetic Structure for Wireless Charging of Electric Vehicles
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Optimal design of a fully integrated magnetic structure for electric vehicle (EV) wireless charging is proposed in this article. The proposed approach helps save ferrite material, reduce the implementation cost, shrink the size of the converter, and improve the cost and power density. Typically, in a wireless charging system, an <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">LCC</i> resonant network and the receiver dc–dc converter are used, which require a bulky inductor in their structures. The integration of resonant inductor with the transmitter-side coil has been studied in the literature to reduce the overall cost and improve the power density of an EV wireless charger. The integration of the dc–dc inductor with the vehicle-side receiver coil is also introduced in the literature. However, the full integration of both resonant inductor and dc–dc inductor into the transmitter and receiver coils of the wireless charging system creates new design challenges that have not been addressed before. In this article, the proposed fully integrated magnetic structure and its design challenges are studied in detail. A procedure for achieving the optimal design of the fully integrated structure is presented. An optimization problem is defined to design the best magnetic structure and select the best values for the resonant elements and dc–dc inductor. The outcome of this integration is an all-integrated magnetic structure, compact converter, and efficient wireless charger. A 2.2-kW/85-kHz system is built to verify the feasibility of the proposed integrated wireless charging system, and its performance is evaluated through the experiment.
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.
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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle