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Enregistrement W4321477642 · doi:10.5281/zenodo.7662777

Real-Time Nonlinear Behavioral Electrothermal Device-Level Emulation of IGBT on Heterogeneous Adaptive Compute Acceleration Platform

2022· article· en· W4321477642 sur OpenAlexfundno aff
Bingrong Shang, Tianshi Cheng, Tian Liang, Ning Lin, Venkata Dinavahi

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSilicon Carbide Semiconductor Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEmulationAccelerationInsulated-gate bipolar transistorNonlinear systemComputer scienceBehavioral modelingSimulationElectrical engineeringPhysicsEngineeringPsychologyArtificial intelligenceVoltageClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Power converter design evaluation by means of real-time simulation techniques is prevalent, although it is mostly restricted to simple power semiconductor switch models that exclude device-level physical details. In this work, the nonlinear high order electrothermal model of the IGBT is developed and then deployed onto the heterogeneous digital hardware for real-time implementation. As the complexity of the NBM of the IGBT poses a significant computational burden on real-time hardware emulation, ML methodology is utilized so that the trained model can reproduce the characteristics of its original counterpart as much as possible and then it is implemented on the ACAP, which composes of the PS, PL, and AIE. The vector multiplication feature of the AIE caters to mathematical operations of theML-based model particularly well and consequently enables it to be executed in real-time with remarkable speedup over the original model with which matrix inversion is otherwise mandatory. Finally, the validation for real-time device-level results and system-level results of a multiconverter system is provided by SaberRD and MATLAB/Simulink.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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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