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Enregistrement W4386789488 · doi:10.53555/sfs.v10i2s.330

Design of 243 Level Trinary Ladder Multilevel Inverter using VHDL

2023· article· en· W4386789488 sur OpenAlexvenueno aff
R. Nithya, T. Anitha, M. Arulaalan

Notice bibliographique

RevueJournal of Survey in Fisheries Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInverterComputer scienceVHDLPulse-width modulationMATLABTotal harmonic distortionElectronic engineeringControl theory (sociology)Topology (electrical circuits)EngineeringComputer hardwareVoltageField-programmable gate arrayControl (management)Electrical engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a 243 level Trinary Switched Ladder Multi-level Inverter based on a novel non-carrier switching angles algorithm is proposed. The novel switching angle algorithms generate the triggering angles for the Digital Pulse Width Modulation signals. The advantage of the non-carries switching angle algorithm is the precision of the switching signals. The Trinary Switched Ladder Multi-Level Inverter is a topology that utilizes two wings of DC sources with switch controls for the generation of the Multi-Level Inverter levels. The 243–level Trinary Switched Multi-Level Inverter requires 10 switches that split 5 each between the positive wing and negative wing respectively. The 10 switching patterns are developed using the VHDL code to control the proposed switched ladder Inverter. The validation of the proposed method is achieved using the VHDL code cross-compiled in MATLAB SIMULINK. The parameters namely %THD, Vpeak, Vrms are manipulated for the proposed 243-level Trinary Switched Ladder Multi-Level Inverter

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,499
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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