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Enregistrement W4399178898 · doi:10.18280/mmep.110518

Power Density Enhancement of Three-Phase Rectifier Using Higher Frequency Solid State Transformer

2024· article· en· W4399178898 sur OpenAlexvenueno aff
Salwan Sabry, Ahmed Nasser B. Alsammak

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformerMaterials scienceRectifier (neural networks)Precision rectifierElectrical engineeringComputer sciencePower factorVoltageEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article introduces an isolated three-phase six-pulse rectifier using a solid-state transformer.The line frequency utility grid voltage is modulated by a frequency boost converter.This converter exists two parts.The first part is the rectifier section, and the second one is the inverter section.Then after, three-phase diode rectifier is powered by the medium frequency transformer 2 kHz to shrink the transformer size upto 20% or even 10% depensing to the frequency operating range for silicon steel core materials.The aim of this study is to shrink the occupied size of the rectifier using a higher frequency transformer.The study realizes that the grid line current has the same frequency contents as a regular three phase rectifier.In other words, the presented idea results in smaller weight and size while sustaining the performance of input current total harmonic distortion THD=31%.High power density power electronics converter would be extremely valuable for applications such as electric vehicle railways and aircraft.The proposed approach is reliable and easy to use.The solid-state transformer contributes to isolating and improving the overall converter's power density.Simulation results for the 16 kW converter were verified using MATLAB Simulink.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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