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Enregistrement W4362557537 · doi:10.3390/eng4020061

A Comprehensive Review on Wireless Power Transfer Systems for Charging Portable Electronics

2023· review· en· W4362557537 sur OpenAlexaff
Arpan Laha, Abirami Kalathy, Majid Pahlevani, Praveen Jain

Notice bibliographique

RevueEng—Advances in Engineering · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Power Transfer Systems
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWireless power transferMiniaturizationEMIElectronicsElectrical engineeringElectromagnetic coilElectronic engineeringElectromagnetic shieldingConvertersAir gap (plumbing)WirelessComputer sciencePower electronicsElectronic circuitEngineeringElectromagnetic interferenceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wireless power transfer (WPT) for portable electronic applications has been gaining a lot of interest over the past few decades. This study provides a comprehensive review of the recent advancements in WPT technology, along with the challenges faced in its practical implementation. The modeling and design of WPT systems, including the effect of cross-coupling in multiple receivers, have been discussed and the techniques for efficiency improvement have been highlighted. The challenges of coil design, EMI shielding, and foreign object detection have been pointed out and various cutting-edge solutions have been presented. With improvements in wide bandgap technology, there is a push to operate WPT systems at mega-hertz frequencies. The reason for this is twofold: the miniaturization of the system and the ability to achieve a better magnetic link efficiency. However, with higher frequency comes the challenge of operating the power electronic components efficiently by using soft-switching techniques. Hence, an in-depth discussion on soft-switched topologies such as the Class D and Class E converters and their variations has been provided. Finally, the effects of magnetic field exposure on humans along with safety standards have been discussed.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,004

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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