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Enregistrement W4405046226 · doi:10.1587/transfun.2024eap1089

Analysis of Series-Connected Double-Layer Coils for MHz Inductive Power Transfer

2024· article· en· W4405046226 sur OpenAlexaff
Quang‐Thang Duong, Kohei MATSUKAWA, Quoc-Trinh Vo, Minoru Okada

Notice bibliographique

RevueIEICE Transactions on Fundamentals of Electronics Communications and Computer Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Power Transfer Systems
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésSeries (stratigraphy)Maximum power transfer theoremElectrical engineeringTransfer (computing)Power (physics)Layer (electronics)TelecommunicationsComputer scienceMaterials sciencePhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Double-layer coils (DLCs) have been extensively investigated for compact inductive power transfer (IPT) systems operating in the MHz frequency range. Different from previous studies which focus mainly on realizing self-resonance and enhancing the Q factor, this paper enhances both the Q factor and the self inductance to achieve high efficiency and guarantee target output voltage when deployed in IPT applications. By using a lumped-element model derived from transmission line concept, this paper shows that the self inductance when the two layers are serially connected is approximately more than 3 times of that when the two layers are open-ended. Motivated by this feature, we focus on the series-connected DLC and investigate a resonance scheme using two external capacitors: one inserted between the two layers and the other inserted outside the coil. In this resonance scheme, parameters of the capacitors are chosen not only to enhance the Q factor but also to maintain the self inductance. Our air-cored sample coils of 100 mm outer diameter exhibit self inductance of 7.69 μH, Q of 308 at 6.78 MHz, and 94% power transfer efficiency at 50 mm transmission distance. These results are attractive when compared to recent self-resonant open-ended DLCs having similar dimensions.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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