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Enregistrement W4414338641 · doi:10.1016/j.pedc.2025.100119

Failure modes and remedies of a solid-state low voltage DC circuit breaker through 3,000,000+ operation cycles

2025· article· en· W4414338641 sur OpenAlexaff
Yang Liu, Kayla Chuong, Zhi Jin Zhang, Lauren M. Garten, Lukas Graber

Notice bibliographique

RevuePower Electronic Devices and Components · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHVDC Systems and Fault Protection
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAdvanced Research Projects AgencyU.S. Department of Energy
Mots-clésLow voltageReliability (semiconductor)Circuit breakerWork (physics)Failure mode and effects analysisComponent (thermodynamics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports and analyzes the failure modes of a 1.2 kV low voltage (LV) solid-state dc circuit breaker (DCCB) over 3,000,000+ opening operations. The motivation of this work is to study the assembly and component reliability of such a DCCB with real-world operational stress. To achieve the goal, accelerated DCCB operation tests are performed. After a comprehensive review of the test records and examination of the DCCB components, a total of five failure modes and three operational issues are identified. The natures of the failures and issues span from electrical design and mechanical structure to thermal management and cybersecurity. With each corresponding remedy being implemented, failures and issues are effectively addressed. To the best of the authors’ knowledge, this work is the first to publish results from DCCB that achieved 3,000,000+ operations, providing meaningful references to improve solid-state DCCB design for LVDC applications.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,648

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,221 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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