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Enregistrement W3212936969 · doi:10.1109/tpel.2021.3127926

A Periodic-Steady-State Analysis Model in Time Domain for Dual Active Bridge Converter

2021· article· en· W3212936969 sur OpenAlexaff
Di Mou, Quanming Luo, Yuqi Wei, Jia Li, Nie Hou, Teng Long, Yunwei Li

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Electronics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvertersTransient (computer programming)Steady state (chemistry)Control theory (sociology)CapacitorTime domainVoltageNonlinear systemEquivalent circuitElectronic engineeringTransient responseInductorDual (grammatical number)EngineeringComputer sciencePhysicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article forms a multitime-scale modeling method through a time-domain analysis, using both ideal steady-state processes and finite switching transient processes for increased accuracy of dual active bridge (DAB) converters. All possible operating modes and the corresponding state equations are derived from the switching transient process for a five-degrees-of-freedom-modulated DAB converter based on the unified equivalent circuit. The nonlinear parasitic capacitors are considered in this process. A periodic-steady-state analysis model is established to accurately predict the residual voltage under incomplete zero-voltage switching. This method is applicable for all phase-shift-modulated DAB converters, and the calculation time is reduced 28–61 times compared with LTspice simulation. Finally, the simulation and experimental results are compared to validate the effectiveness of the model.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,888
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,218 · 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
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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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