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Enregistrement W4416513119 · doi:10.1109/tpel.2025.3636008

Active Damping of <i>LC</i> Interphase Dynamics in Automotive 48-V Series-Capacitor Buck Converters

2025· article· W4416513119 sur OpenAlexafffund
W. L. Jiang, J. Pigott, Henk Jan Bergveld, Olivier Trescases

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Electronics · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésConvertersAutomotive industryBuck converterInductorTransient (computer programming)VoltageControl theory (sociology)Transient responseSettling time

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a 4:1 Series-Capacitor Buck (SCB) converter designed for automotive 48-V-to-0.8V applications, targeting improved transient response under rapid input voltage variations. The proposed design addresses the inherent interphase <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">LC</i> oscillations in hybrid dc-dc converters through a novel dynamic flying-capacitor voltage tracking technique. Unlike conventional methods, this approach employs dual flyingcapacitor voltage regulators to dynamically adjust per-phase current commands, ensuring accurate current balancing and robust stability across a wide operating range. A comprehensive small-signal model is developed and analysed to accurately capture and optimise the converter dynamics. Simulations indicate significant reductions in peak inductor currents during input transients. Experimental validation using a 62.5-A, 200-kHz prototype demonstrates a 4× reduction in flying-capacitor voltage settling time to 600 μs under fast input voltage transients. The proposed solution meets strict automotive reliability and performance requirements under rapid input-transient conditions, demonstrating improved overall transient response and enhanced system robustness.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,222 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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