找到 2 条结果
一种基于神经网络的SPICE环境电热器件交互仿真方法
A Neural Network Based Approach to Simulate Electrothermal Device Interaction in SPICE Environment
Diego Chiozzi · Mirko Bernardoni · Nicola Delmonte · Paolo Cova · IEEE Transactions on Power Electronics · 2019年5月
本文提出了一种基于神经网络（NN）的电力电子器件电热交互仿真建模方法。该方法利用神经网络处理电力电子器件复杂的非线性及温度相关特性，并特别适用于电气仿真软件（如SPICE）的集成，有效提升了电热耦合仿真的效率与精度。
解读: 该技术对阳光电源的核心产品线（如组串式/集中式光伏逆变器、PowerTitan储能系统）具有极高价值。在功率密度不断提升的趋势下，IGBT/SiC模块的热管理是影响系统可靠性的关键。该方法通过神经网络实现电热耦合仿真，可显著缩短研发周期，提升对功率模块在极端工况下热应力的预测精度。建议研发团队将其引...
具有强尺度分离的耦合电热问题的有限元分析
Finite-Element Analysis of Coupled Electro-Thermal Problems With Strong Scale Separation
Sebastian Eiser · Mirko Bernardoni · Michael Nelhiebel · Manfred Kaltenbacher · IEEE Transactions on Power Electronics · 2017年1月
本文提出了一种针对毫米级功率DMOS器件耦合电热行为的有限元分析方法，重点解决了微米级结构的解析问题。对于高可靠性电力技术而言，预测自热条件下的电流和温度分布对于实现长器件寿命至关重要。该方法独特之处在于将器件有源区与热环境进行了有效集成。
解读: 该研究聚焦于功率器件的电热耦合与多尺度仿真，对阳光电源的核心产品线（如组串式/集中式逆变器、PowerTitan储能系统）具有极高的应用价值。在功率密度不断提升的背景下，精确的器件级热仿真能有效优化功率模块的散热设计，提升IGBT/SiC模块的可靠性，从而延长产品全生命周期。建议研发团队将此多尺度耦...