Design and Optimization of the Heatsink of a Level 1 Electric Vehicle Charger
Notice bibliographique
Résumé
The onboard circuits of EV chargers comprise heat-producing electronic devices such as MOSFETs and diodes for switching and power conversion operations. A heatsink must dissipate this generated heat to extend the devices’ life and prevent component thermal stress or failure. This study primarily investigates the optimal heatsink geometry and pin configuration, which offers the most efficient temperature versus cost performance. MATLAB/Simulink (R2024a) was used to model a Level 1 charger using eight MOSFETs and four diodes. Various heatsink geometries were modeled using the ANSYS (2024 R1) Workbench and Fluent software to optimize the sink’s thermal performance. The analyses were performed under transient conditions using natural and forced cooling scenarios. The 2 mm wide plate fin heatsink with 44 fins yielded the best result. Further enhancement of the best-performing naturally cooled model improved the switches and diodes temperatures by 14% and 4%, respectively. The performance of the heatsink was further improved by applying a cooling fan to achieve an up to 25% diode and 40% MOSFET thermal dissipation efficiency. The results of this study show that the most efficient cooling performance and cost are realized when the optimum combination of fin spacing, proximity from the cooling fan, and fin geometry is selected.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».