Comparison of SiC MOSFET Hard and Soft Switching Losses in SIMetrix and PLECS Simulators
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a comparative study of two simulation tools for evaluating switching and conduction losses in SiC MOSFETs within a synchronous boost converter is presented. Unlike traditional Double Pulse Test methods, this paper analyses losses under continuous operating conditions in a power converter, including both Hard Switching (HS) and Zero Voltage Switching (ZVS) modes. The converter is simulated using identical parameters in both simulation tools, SIMetrix and PLECS ®. The simulation results are validated experimentally using a laboratory prototype (boosting the voltage from 200V to 400V and managing a power of 1kW). SIMetrix, based on SPICE models, offers high-fidelity waveform analysis but requires longer simulation times. In contrast, PLECS uses look-up table-based models that enable fast and efficient loss estimation with minimal computational cost. Despite differences in waveform resolution, both tools estimate similar power losses. Experimental results confirm the accuracy of both tools, with minor discrepancies attributed to parasitic effects and measurement limitations. This work demonstrates that PLECS is suitable for rapid system-level analysis, while SIMetrix is preferred for detailed device-level studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».