Efficiency Considerations of LLC Resonant Converter for Induction Heating Application
Notice bibliographique
Résumé
Due to the high efficiency, high power density and low EMI provided by the LLc resonant converter, it has been widely used by researchers in many fields such as induction heating (IH). This converter is based on a resonant circuit consisting of a capacitor (Cr) and two inductors Lr, Lm operating in wide output load regulating ranges for the purpose of achieving good efficiency for very high power systems using a high operating frequency. This paper aims to present a half-bridge LLC resonant converter based on power supplies for IH applications. The analysis contains five components: half bridge inverter, resonant tank, high frequency transformer, rectifier and coil. The switching bridge generates a square waveform to excite the LLC resonant tank, which will produce a resonant sinusoidal current which is transferred to the secondary of the converter through a high-frequency transformer. as it scales the voltage up or down according to the output requirements. The load represented by the equivalent circuit of the coil and work-piece is fed by the current transformed by the rectifiers. This paper provides an improved knowledge of the control of the output power for high-temperature applications through numerical simulation Considering that the load parameters and resonant frequency vary substantially throughout the system operation. The results of testing demonstrated that the proposed scheme and assembly has good efficiency, and it is well suited for magnetic induction heating systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».