EDS and PES TAKE HOME QUIZ 1

EDS and PES

TAKE HOME QUIZ 1, 8 September 2024

Due date: 15 September 2024

Question 1

Consider the circuit given below. If the switch turns ON and OFF repeatedly as also illustrated in the figure below, sketch the inductor current and the voltage waveforms until the inductor reaches steady state (at which its value at the beginning of each switching cycle is the same). Then mathematically express the steady-state condition.

Question 2

Consider the switching circuit given in the figure with an ideal diode. Assume the initial inductor current is zero and the switch is turned on at t=0 and turned offat t=10 μs. Sketch the inductor current waveform. for  t>0. If the diode has a 5 Ω forward resistance, what is iL att=0.5 μs, 10 μs, and 100 μs? At what time does the inductor becomes discharged?

Question 3

In the step down converter shown below, the transistor switch and the freewheeling diode have the thermal  resistances junction to case of 1.2 oC/W and 1.3 oC/W respectively.  The maximum junction temperature of the transistor and the diode is 150 oC. The converter is designed to operate in an ambient temperature of 40  oC. At the maximum switching frequency and the duty cycle, the switching losses of the transistor is measured as 10W and the conduction losses is measured as 60W. The diode’s conduction loss is found 30W. Assume athermal resistance case-heatsink of 0.2 oC/W for both the transistor and the diode.

a)   Draw the thermal equivalent model of the power devices if they are assembled on a common heatsink.

b)   Calculate the required heat sink thermal resistance assuming the junction operates at its thermal limit.

c)   Calculate the temperature of the case and the heatsink.

d)   Comment on the case temperature about the heatsink selection

Question 4

Reference to the step down converter given in the figure below, if the input supply is 12V, and if the converter has to provide 3.3V output voltage at 10A maximum current to a load. Ignore the switching losses in the transistor. Assume that the power components have the following parameters:

MOSFET : RDS(ON) = 10mΩ

Resistance of the inductor : RInd(Cu) = 2 mΩ

Diode forward voltage VD = 0.5V.

a) Calculate the total conduction losses at full load in the MOSFET, in the diode and in the inductor.

Hint: Pconduction = IO2  RDS(ON)  D + IO  VD  (1 - D) + IO2  RInd(Cu)

b)  Calculate the efficiency of the converter.

c)   Compare and comment on the conduction losses of the MOSFET, the diode and the inductor

Question 5

To improve efficiency of the converter, the diode in the previous question (Question 4) is replaced with another identical MOSFET. This new converter topology is called “synchronous buck converter” and two transistors are driven by a complementary signal.

a)   Draw the new circuit.

b)  Sketch the main PWM control signal and the control signals of two transistors.

c)   Calculate the total conduction losses at full load.

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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