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Enregistrement W4324116488 · doi:10.1109/ojpel.2023.3256267

Multi-Source Dual Active Bridge DC/DC Converter for More Electric Aircraft

2023· article· en· W4324116488 sur OpenAlexafffund
Mohamed I. Hassan, Niloufar Keshmiri, Omar Zayed, Mehdi Narimani, Ali Emadi

Notice bibliographique

RevueIEEE Open Journal of Power Electronics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésDual (grammatical number)Bridge (graph theory)Electrical engineeringForward converterHalf bridgeAutomotive engineeringComputer scienceEngineeringBoost converterVoltageCapacitorMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The topology proposed in this paper aims for a multiple sources/loads integration to improve the power density of the electrical power distribution system (EPDS) of the more-electric aircraft (MEA) architecture. The different operating modes of the proposed topology add flexibility to the system enabling power flow between different sources, while controlling the power supplied to the low voltage (LV) network on the aircraft. Better system utilization is achieved as compared to conventional solutions. The system stability is improved considering that the multi-source DAB (MSDAB) topology can be configured to stabilize the high-voltage DC (HVDC) bus in case of voltage sag. A battery charging configuration utilizing the magnetizing inductance of the transformer is proposed and discussed as one of the operating modes of the converter. The power flow to the low-voltage bus network is controlled by phase shifting the gating signals between the two bridges. A design process using genetic algorithm (GA) optimization is introduced to optimally select the converter parameters to minimize the transformer RMS current. Simulation and experiments of the control schemes were performed to validate optimal operation of the proposed 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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