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학술저널
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노은총 (서울시립대) 김길동 (한국철도기술연구원) 이승환 (서울시립대)
저널정보
전력전자학회 전력전자학회논문지 전력전자학회 논문지 제27권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
507 - 514 (8page)

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This study proposes an optimal design process for a high-frequency transformer that has a large leakage inductance for dual-active-bridge converters. Notably, conventional design processes have large errors in designing leakage transformers because mathematically modeling the leakage inductance of such transformers is difficult. In this work, the geometric parameters of a shell-type transformer are identified, and finite element analysis(FEA) simulation is performed to determine the magnetization inductance, leakage inductance, and copper loss of various shapes of shell-type transformers. Regression models for magnetization and leakage inductances and copper loss are established using the simulation results and the machine learning technique. In addition, to improve the regression models’ performance, the regression models are tuned by adding featured parameters that consider the physical characteristics of the transformer. With the regression models, optimal high-frequency transformer designs and the Pareto front (in terms of volume and loss) are determined using NSGA-II. In the Pareto front, a desirable optimal design is selected and verified by FEA simulation and experimentation. The simulated and measured leakage inductances of the selected design match well, and this result shows the validity of the proposed design process.
#Multi-objective optimization #High-frequency transformer #Machine learning #DAB (Dual-Active-Bridge) converter

목차

Abstract
1. 서론
2. 변압기 시뮬레이션 및 회귀모델 학습
3. NSGA-II를 이용한 최적 설계
4. 설계된 고주파 변압기의 검증
5. 결론
References

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