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Enregistrement W4407899918 · doi:10.1109/ojpel.2025.3544908

A Soft-Switched High-Conversion-Ratio Quasi-Resonant Flying Capacitor DC–DC Converter

2025· article· en· W4407899918 sur OpenAlexaff
Basil G. Eleftheriades, Aleksandar Prodić

Notice bibliographique

RevueIEEE Open Journal of Power Electronics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSwitched capacitorElectrical engineeringCapacitorFlyback converterCharge pumpMaterials scienceOptoelectronicsEngineeringVoltageBoost converter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents a new flying capacitor-based quasi-resonant DC-DC converter topology for high step-down, low-power applications, ranging from fractions of a watt to tens of watts. The converter has a structure similar to that of a conventional three-level flying capacitor buck, but it operates in a fundamentally different manner, offering a favorable trade-off for many targeted applications. By allowing a small flying capacitor to fully charge and discharge between 0 and$V_{in}$, using a unique switching scheme, switching losses are drastically reduced at the expense of requiring transistors rated for the full input voltage. The converter can operate in both discontinuous conduction mode (DCM) and continuous conduction mode (CCM). In DCM, soft switching is achieved on all edges, independent of operating conditions, while in CCM, soft switching occurs on most edges. The capacitor charging process causes the converter to draw a fixed amount of energy per switching cycle, resulting in a unified small-signal model and a transfer function with a$Q_{o}$factor limited to$1/\sqrt{2}$, simplifying voltage-mode compensator design compared to standard buck solutions. The effectiveness of the introduced solution is verified through simulations and experimental prototypes, processing up to 50 W of power with varying inductor values. These prototypes were designed to explore trade-offs for different applications while maintaining a low converter volume and high power processing efficiency. Experimental results for a 48 V-to-1 V/4 A converter demonstrate peak efficiencies of 81.74% at 3 W, 87.36% for 48 V-to-2 V/10 A at 6.4 W, 89.87% for 48 V-to-3.3 V/10 A at 10.6 W, and 91.33% for 48 V-to-5 V/10 A at 16 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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)0,0030,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
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