Finite Elements based optimal design approach for high voltage pulse transformers
Notice bibliographique
Résumé
Summary form only given. High voltage pulse transformers are widely used in klystron modulators. For these topologies, the quality of the modulator output voltage is strongly dependent on the pulse transformer performance. An optimal design process of such transformers is a necessity, particularly when the specifications of the output voltage are tight such as in the case of the CLIC klystron modulator under study at CERN [1]. Using a sufficiently accurate analytical model to optimize a high voltage transformer design will yield the most efficient design process. The accuracy of the design can then be verified with a Finite Element Analysis as a final check. However in the case of high voltage transformers, it can be difficult to obtain an analytical model that is sufficiently accurate particularly due to effects of parasitic capacitance. As such, it would be desirable to find an efficient method to use only Finite Element Analysis to find an optimal design. This paper presents a new design approach for high voltage pulse transformers, based on a FEA dimensioning model only. For each iteration of the non-linear optimization process, the transformer parameters used to compute the objective and constraints functions are directly derived from the 2D FEA dimensioning model. Programming techniques to speed-up the FEA model evaluation for each iteration of the optimization procedure are presented.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».