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Enregistrement W7133083530

Universal Minimum DeviationController

2024· dissertation· W7133083530 sur OpenAlexaff
Ksenija Josipovic

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2024
Typedissertation
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced DC-DC Converters
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapacitorController (irrigation)MiniaturizationPower (physics)Reduction (mathematics)Decoupling capacitorTransient (computer programming)Switched capacitor
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main focus of this thesis is the reduction of the size of the switch mode power supplies (SMPS), in low power applications. The SMPS (dominantly made of switching converters) size is dominated by their passive components, where the output capacitor is the largest contributor to the area consumed by the SMPS. Output capacitor size reduction leads to higher power density, and subsequently increase in the power processing efficiency, while maintaining a low cost of the system. These factors are relevant in design of low-power electronic devices. Therefore, the work in this thesis presents one of the possible solutions that will reduce the size of the output capacitor of a converter. These goals are achieved by implementing a fast transient controller for the SMPS. The introduced controller is applicable to multiple conventional switching stages (e.g., buck, boost, buck-boost, etc.) that are most dominantly used in the low- power, low-voltage applications. Additionally, it is shown that the controller is applicable to emerging topologies (e.g. Multi-Level Flying Capacitor (ML-FC) converters), that allow further miniaturization of the SMPS, thus presenting an interesting alternative to conventional converters. This controller utilizes same hardware for all the switching stages, and has simple tuning procedure. It is developed as a combination of analog components and synthesizable Verilog code, thus making the controller suitable for integrated circuit (IC) implementation. The effectiveness of the control method has been experimentally verified with a low-power conventional and a ML-FC converter, processing power up to 100W.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 GPT0,283
Écart entre enseignants0,274 · 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'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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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