MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4394901498

Study and contribution to the optimization of switching of HEMT GaN

2020· preprint· fr· W4394901498 on OpenAlexaboutno aff
Mamadou Lamine Beye

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2020
Typepreprint
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicGaN-based semiconductor devices and materials
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHigh-electron-mobility transistorMaterials scienceOptoelectronicsComputer scienceElectrical engineeringEngineeringTransistorVoltage
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette thèse s'inscrit dans un contexte de développement durable où les enjeux énergétiques consistent à concevoir des convertisseurs de puissance plus disséminés, donc avec une Spécification ambitieuse en termes de densités massique et volumique. Les composants à semiconducteur dit à grand Gap permettent l’augmentation de la fréquence de commutation et permettent un fonctionnement à plus haute température locale. Les commutations à front raides et à haute fréquence des transistors rendent le système plus sensible aux éléments parasites. Ceci perturbe en retour la commutation des transistors et génère des pertes joules supplémentaires. Dans ce contexte les travaux ont été effectués dans le cadre d’une cotutelle entre les laboratoires Ampère (INSA Lyon) et LN2 (Université de Sherbrooke), le but étant d’apporter des contributions à l’optimisation de la commutation des HEMTs GaN. Le premier axe des travaux consiste à mettre en place des stratégies de contrôle de vitesses de commutation en tension et en courant, par la grille, dans le but d’améliorer la signature CEM. Les circuits de contrôle proposés sont développés dans un premier temps en boucle ouverte puis dans un second temps en boucle fermée afin de compenser des non-linéarités (température, courant de charge et tension de fonctionnement). Les prototypes de contrôle de grille ont été testés à partir de composants discrets du marché. Des limites apparaissent, que l’intégration monolithique GaN doit corriger à terme, en particulier en atténuant fortement le problème des inductances parasites. Les analyses en simulation ont reposé sur l’adoption d’un modèle comportemental de HEMT GaN identifiable. Le deuxième axe des travaux consiste à vérifier de manière systémique différentes stratégies de contrôle de grille notamment pour la gestion du compromis entre pertes joule pendant les temps morts au sein d’un à bras d’onduleur et la performance fréquentielle des commutations. Aux termes de ces travaux, les systèmes de contrôles développés en boucle ouverte ont permis de ralentir les vitesses de commutation d’au moins 30 %, occasionnant une augmentation des pertes de commutation, dans un ordre de grandeur inférieur à 50 %. Due à la rapidité de commutation des HEMT GaN et aux limites des composants discrets du marché, le taux de réduction des vitesses de commutation obtenu avec la boucle fermée (taux de réduction inférieur à 20 %) est moins intéressant qu’avec la boucle ouverte. L’utilisation d’un circuit monolithique peut être une alternative pour augmenter le taux de réduction des vitesses de commutation en boucle fermée. Des résultats de simulation sous SPICE en vue du circuit monolithique sont à la base de cette hypothèse. Concernant le deuxième axe, l’application de commande multiniveaux de grille des transistors du bras d’onduleur a permis de réduire les pertes de conduction inverse et les pertes dues aux phénomènes de Cross Talk d’au moins 30 %.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.009

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.028
GPT teacher head0.274
Teacher spread0.246 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venuetheses.fr (ABES)Same topicGaN-based semiconductor devices and materialsFrench-language works237,207