Design Optimization Methodology for Planar Transformers for More Electric Aircraft
Notice bibliographique
Résumé
Isolated DC-DC converters are considered the building blocks of modern aircraft electrical power networks. The high-frequency transformer utilized in such converters is the major contributor to the size and weight besides the thermal management system. In this paper, an optimization design methodology aims to minimize the transformer core size and improve the converter performance through optimized winding configurations. The transformer core selection is based on optimizing the maximum flux density while considering different magnetic materials and number of cores in parallel. The trade-offs between the converter efficiency and core weight in selecting an optimum switching frequency are presented. Multi-layer minimum gradient (MLMG) winding configurations are proposed to eliminate the high-frequency oscillations (HFO) caused by the transformer parasitics. The proposed configurations resulted in a reduction of the intra-winding capacitance by 15 times with 20 <formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><tex>$\%$</tex></formula> improvement in the transformer volume as compared to a similar conventional double-layers spiral configurations. Numerical simulations are performed in ANSYS Maxwell to validate the proposed design. The effect of the different configurations on the converter performance is verified in the PLECS simulation environment. PLECS simulation results are validated experimentally for the conventional and proposed configurations highlighting the improvements on the performance of the converter.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».