AI Summary & Key Takeaways
AI InsightÖnerilen yöntemin en uygun LLC rezonans dönüştürücü tasarımını bulmak için çoklu kombinasyonların bir arada ve hızla değerlendirilebileceği sistem düzeyinde bir optimizasyon algoritmasının bir parçası olarak kullanılabileceği görülmüştür.
📌 3 Key Takeaways
Özet
LLC rezonans dönüştürücü tasarımı, Lm, Lr, Cr ve kalite faktörünün gerilim kazancının karmaşık bir fonksiyonu olması ve uygulamaya bağlı olarak gerilim kazançlarını kapsayan Sıfır Gerilimde Anahtarlama’yı (SGA) sağlayabilecek anahtarlama frekansı aralığı seçiminin zorluğundan dolayı elektrikli araç şarj uygulamaları için hayli zorlu bir tasarım problemidir. Bu çalışma, hava aralıklı manyetik bileşenler için birden fazla tasarım bileşenini ve kısıtını bir arada değerlendirebilen, doğadan esinlenen matematiksel yöntem tabanlı yeni bir tasarım yöntemi sunmaktadır. Önerilen yeni yöntem Parçacık Sürüsü Algoritması ile, oluşturulan çekirdek veri tabanındaki birçok çekirdek arasından en uygun tasarımı seçmektedir. Geleneksel tasarım algoritmalarından farklı olarak önerilen algoritma, manyetik bileşenlerin kaybını, maliyetini ve hacmini içeren bir amaç fonksiyonunu en aza indirerek en uygun manyetik akı yoğunluğunu belirlemektedir. Sunulan yöntem hafif bir elektrikli araç şarj cihazındaki 3700W, 48V LLC rezonans dönüştürücü için denenmiştir. Algoritma içinde birincil ve ikincil sargılarda sırasıyla seri ve paralel çoklu bağlamaların uygulandığı çok çekirdekli yapılar dikkate alınarak bir tasarım çalışması yapılmıştır. Tasarlanan manyetik bileşenler Ansys Electronic Desktop ve Simplorer ortak benzetim ortamında doğrulanmış ve çekirdek veri tabanından en uygun çekirdek yapıları seçilmiştir. Önerilen yöntemin en uygun LLC rezonans dönüştürücü tasarımını bulmak için çoklu kombinasyonların bir arada ve hızla değerlendirilebileceği sistem düzeyinde bir optimizasyon algoritmasının bir parçası olarak kullanılabileceği görülmüştür.