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Enregistrement W3156596155 · doi:10.1109/tia.2021.3074109

Analysis and Design of Series LC Partial-Resonance-Pulse-Based ZCS Current-Fed Push-Pull Converter

2021· article· en· W3156596155 sur OpenAlexafffund
Swati Tandon, Akshay Kumar Rathore

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industry Applications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSnubberCommutationVoltageTopology (electrical circuits)Computer sciencePulse-width modulationRLC circuitConvertersElectronic engineeringResonance (particle physics)Current sourceElectrical engineeringVoltage sourceCapacitorEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article analyzes a partial-resonance-pulse, created through a series LC resonant circuit, on the current-fed push-pull converter topology to achieve the zero-current-switching (ZCS) of the semiconductor switches. During switching overlap of the semiconductor switches, referred to as energy storage mode, the resonance occurs and offers the natural commutation of the semiconductor devices. During this period, the current is smoothly transferred from one switch to the other and the outgoing switch commutates naturally with ZCS. It solves the historical problem of the voltage spike across the devices at their turn-off and thus, eliminates the requirements of the snubber across switches or the clamping circuit. This reduces the hardware complexity and makes the converter snubberless, compact, and cost-effective. The variable frequency with constant switching overlap time is adopted for the load voltage regulation and to maintain the ZCS of the devices for a given range of source voltage and load current. A comprehensive study of the steady-state operation and analysis of the proposed topology is reported along with the design and selection of the resonant tank elements. A hardware proof-of-concept prototype rated at 500 W is developed and tested to validate the analysis and claims and demonstrate the converter performance. An efficiency of 96.2% is recorded in a laboratory on the prototype at full load.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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