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Enregistrement W3203221962

A new high speed charge and high efficiency li-ion battery charger interface using pulse control technique in TSMC 180 nm CMOS technology

2022· article· en· W3203221962 sur OpenAlexaff
Mustapha El Alaoui, Karim El Khadiri, Rachid El Alami, Ahmed Tahiri, Ahmed Lakhssassi, Hassan Qjidaa

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCMOSBattery (electricity)VoltageElectrical engineeringTrickle chargingMaterials scienceCadenceIonOptoelectronicsPulse (music)Charge controlPower (physics)PhysicsElectronic engineeringEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new Li-Ion Battery Charger Interface (B. C. I.) using Pulse Control (P. C.) Technique is designed and analyzed in this paper. Thanks to the use of Pulse Control Technique, the main standards of the Li-Ion battery charger, i.e. fast charge, small surface area and high efficiency, are achieved. The proposed charger achieves full charge in forty-one minutes passing by the constant current (C. C.) charging mode which also included the start-up and the constant voltage mode (C. V.) charging mode. It designed, simulated and layouted which occupies a small size area 0.1mm 2 by using TSMC 180 nm CMOS technology in Cadence Virtuoso software. The battery voltage V BAT varies between 2.9V to 4.35V and the maximum battery current I BAT is 2.1A in C. C. charging mode, according to a maximum input voltage V IN equal 5V. The maximum charging efficiency reaches 98%.

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 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,601
Score d'incertitude au seuil0,917

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,224 · 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.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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