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Enregistrement W4396575148 · doi:10.1109/apec48139.2024.10509200

A Compact Vertically Stacked Converter Module with Thermal Balancing and High-Power Dissipation Capability

2024· article· en· W4396575148 sur OpenAlexaff
Jingyuan Liang, Qi Liu, Tiantian Liu, Wai Tung Ng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuck converterCapacitorMaterials scienceInductorPower (physics)Electrical engineeringBuck–boost converterDissipationPrinted circuit boardEngineeringVoltagePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A compact vertically stacked buck converter is designed with improved thermal performance. Three copper core PCBs and two vertical double-diffused MOSFETs (VDMOS), in TO-Leaded Topside-Cooled (TOLT) package, are stacked together to form the half-bridge output stage. The inductor, the input and output capacitors, and the gate driver ICs are also assembled in this module. For comparison purposes, a horizontally laid out buck converter with the same components using a conventional FR4 PCB is also built. Under forced air cooling, the proposed vertically stacked 48 to 12 V buck converter, switching at 355 kHz, can achieve an output power of more than 160 W with a peak temperature of 81 degree Celsius. The same buck converter in horizontal configuration can only achieve a maximum output power of 60 W with a peak temperature of 90 degree Celsius. At 60 W output, the hottest point for the proposed vertically stacked converter is 23 degree Celsius lower than that of the conventional PCB layout. Moreover, the power conversion efficiency of the proposed vertically stacked converter is improved at the same 60 W power level. Switching at 244 kHz with optimized deadtimes, the maximum output power of the vertically stacked converter is measured to be 291 W. Benefited from the high-power dissipation capability, the converter can maintain a nearly constant efficiency across a wide range of output power from 194 to 291 W.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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