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Enregistrement W3201401726 · doi:10.22060/eej.2021.20368.5428

Soft Switched Flyback Converter Using Active Lossless Snubber

2021· article· en· W3201401726 sur OpenAlexaff
Hosein Farzanehfard, Monireh Ghorbanian, Morteza Esteki

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSnubberLossless compressionPulse-width modulationVoltageElectronic engineeringConvertersFlyback transformerComputer scienceRLC circuitElectrical engineeringCapacitorControl theory (sociology)EngineeringTransformer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a new active lossless snubber circuit is proposed, which provides a soft-switching condition for the traditional Pulse Width Modulation (PWM) fly-back converter. This active lossless snubber circuit creates Zero Voltage Switching (ZVS) condition for the main switch, while Zero Current Switching (ZCS) condition is achieved for the auxiliary switch. Moreover, based on the soft-switching condition, diode reverse recovery problem is omitted and leads to reduction of switching losses and increased efficiency. Additionally, the voltage stress of the auxiliary switch is clamped to the input voltage level which leads to its low capacitive turn ON loss. Furthermore, the presented active lossless snubber circuit provides soft-switching condition independent from load condition. The main and auxiliary switches do not need an isolated gate driver, since their source pins are connected to the input ground. In this manuscript, the different operating modes are explained in detail, and a comprehensive design procedure is presented. Furthermore, loss breakdown for converter elements is offered at full load. The simulation results of the proposed converter using PSPICE software are shown for 155V input, 24 V, 120 W output, and 100 kHz switching frequency to justify the theoretical analysis. The proposed converter has high efficiency of 94.08% 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 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 seuil0,008

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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