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Record W7065117905

Design and Implementation of Integrated High Efficiency Low-voltage CMOS DC-DC Converters

2010· other· fr· W7065117905 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2010
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsElectronic circuitHigh tensionPower consumptionElectric energy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

De nos jours, les appareils portatifs sont utilisés dans plusieurs applications.Ils utilisent en général une batterie qui doit être remplacée ou rechargée régulièrement.Dans le cas d'applications biomédicales, la durée de vie de la batterie est un paramètre critique.Pour un appareil implantable, une longue durée de vie est un objectif primordial.Cet objectif est généralement atteint en réduisant la consommation de puissance des circuits constituant l'implant.Parmi les diverses techniques existantes qui permettent la réduction de la consommation en puissance des circuits CMOS, on retrouve la technique d'ajustement dynamique de la tension (dynamic voltage scaling -DVS).En réduisant la tension d'alimentation, la consommation totale des circuits peut être diminuée.Cependant cette technique ne peut être implémentée sans faire appel à des circuit dédiés à une gestion intelligente de l'énergie.Dans ce contexte, l'utilisation de convertisseurs de tension DC-DC devient nécessaire pour économiser la charge de la batterie.Mais pour garantir une réduction effective de la consommation globale, des convertisseurs DC-DC de haute efficacité doivent être utilisés.A cette contrainte se rajoute la miniaturisation en utilisant des circuits hautement intégrés pour les applications telles que les implants biomédicaux.Le défi réside dans la conception d'un convertisseur DC-DC totalement intégré tout en assurant une haute efficacité sur une grande plage de tension de sortie.De plus, les appareils tels que les implants électroniques fonctionnet souvent en mode de veille pour réduire la consommation, entrainant ainsi des variations conséquentes de la charge du convertisseur DC-DC.Ceci rajoute un défi supplémentaire pour le maintient d'une haute efficacité de la conversion DC-DC à faible charge.Dans ce mémoire, nous présentons la conception détaillée d'un convertisseur DC-DC hautement efficace et totalement intégré dans une technologie CMOS à faible tension.Nous proposons une implémentation originale et totalement intégrée d'un convertisseur DC-DC à capacités commutés (switched capacitor -SC) opérant avec un contrôle asynchrone.L'efficacité du convertisseur est maintenue élevée en ajustant sa topologie et sa fréquence d'opération selon la charge.Le convertisseur SC DC-DC proposé utilise trois topologies distinctes pour réaliser trois taux de conversion différents.Ainsi, le convertisseur maintient une haute efficacité à différents niveaux de tensions de sortie.De plus, afin de réduire les pertes d'énergie, le contrôle asynchrone adapte la fréquence d'opération aux diverses conditions de charge.Ce contrôle est également capable d'adapter la taille des interrupteurs du convertisseur SC DC-DC pour améliorer encore plus l'efficacité de la conversion.Les résultats expérimentaux de ce travail confirment la théorie et les simulations conduites lors de la conception.Une puce vii de 1.5 × 1.5mm 2 contenant le convertisseur proposé a été fabriqué en utilisant la technologie IBM CMOS 0.13µm.Le convertisseur est capable d'atteindre une efficacité maximale de 80% en fournissant une tension de sortie entre 0.3V et 1.1V à partir d'une entrée à 1.2V .Le convertisseur utilise un ensemble de condensateurs intégré dont la capacité totale est de 350pF pour fournir une puissance de sortie maximale de 230µW , ciblant ainsi de nombreuses applications à très faible puissance.viii

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: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.007
Threshold uncertainty score0.023

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 communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.002

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 head0.007
GPT teacher head0.238
Teacher spread0.232 · 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
GenreMethods

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
Published2010
Admission routes1
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