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Enregistrement W4367308635 · doi:10.1109/atee58038.2023.10108217

Impedances Matching Network Generation for Magnetically Coupled Coils Systems

2023· article· en· W4367308635 sur OpenAlexaff
Marilena Stănculescu, Mihai Iordache, Dragoș Niculae, Lavinia Bobaru, Georgiana Rezmeriță, Sorin Deleanu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Power Transfer Systems
Établissements canadiensNorthern Alberta Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWireless power transferImpedance matchingCapacitorElectrical impedanceMaximum power transfer theoremElectronic engineeringPower (physics)Electrical engineeringMatching (statistics)Input impedanceComputer scienceElectronic circuitSeries (stratigraphy)InductanceElectromagnetic coilEngineeringVoltagePhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to analyze the influence of matching the input and output (I/O) impedances of the magnetically coupled coils used in wireless power transfer systems (WPTS) construction. Also, the influence on the input to load power transfer efficiency was studied. Since the system consisting of magnetically coupled coils (operating at resonance) with series - series (ss) connections - RCMSS - is the most efficient one (for emitter to load active power wireless transfer and for active power transfer efficiency) the paper presents, in detail, an efficient procedure for generating input and output impedances only for RCMSS. Through the simulations performed with various calculation programs, the values of the parameters (coils and capacitors) used in the construction of the matching circuits were accurately calculated.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,778
Score d'incertitude au seuil0,569

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,210 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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