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Enregistrement W4392903253 · doi:10.1109/tie.2024.3368100

Comprehensive Study and Performance Evaluation of an Interleaved GaN-Based PFC With Magnetic Component Size Reduction

2024· article· en· W4392903253 sur OpenAlexafffund
Jalal Dadkhah, Carl Ngai Man Ho, Jimmy Xuechao Liu, Yanming Xu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGaN-based semiconductor devices and materials
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésComponent (thermodynamics)Reduction (mathematics)Materials scienceElectronic engineeringOptoelectronicsComputer scienceMathematicsEngineeringPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Power factor correction (PFC) converters can be significantly reduced in size by integrating control circuits, sensing circuits, gate drivers, and power switches. However, magnetic components are the main parts that are bulky and prevent further PFC size reduction. Recently, a highly integrated commercial PFC called Gallium Nitride-controller module (GaN-CM) was introduced, which employs a novel controller in discontinuous conduction mode (DCM) to reduce the size of the boost inductor. The question remains, however, of how to quantify the inductor size reduction while maintaining high efficiency. Moreover, the power rating of GaN-CM is up to 240 W with a single-module operation. In this article, steady-state analysis, loss analysis, and inductor optimization of GaN-CM are conducted to show how DCM PFC can lead to a small inductor with high efficiency. Furthermore, GaN-CM interleaving is proposed to increase the power rating of GaN-CM. The proposed interleaved PFC is verified by a 400-W prototype with an advanced GaN transistor.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil0,736

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,241 · 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'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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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