919 research outputs found
เชชเซเชฐเชพเชฅเชฎเชฟเช เชถเชฟเชเซเชทเชเซเชจเชพ เชฒเชเซเชคเชฎ เช เชงเซเชงเชฏเชจ เชเชเซเชทเชพ เชชเซเชฐเชคเซเชฏเซเชจเชพ เชตเชฒเชฃเซเชจเชพ เช เชญเซเชฏเชพเชธ
เชธเชฎเชพเชเชจเชพ เช
เชธเซเชคเชฟเชคเซเชตเชจเซเช เชฎเชนเชคเซเชคเซเชตเชจเซเช เช
เชจเซ เชชเซเชฐเซเชฐเช เชฌเชณ เชชเชฐเชฟเชตเชฐเซเชคเชจ เชเซ. เชชเชฐเชฟเชตเชฐเซเชคเชจ เชตเชฟเชจเชพ เชธเชฎเชพเชเชจเซเช เช
เชธเซเชคเชฟเชคเซเชต เชถเชเซเชฏ เชจเชฅเซ. เชชเชฐเชฟเชตเชฐเซเชคเชจเชจเซ เช เชชเซเชฐเชเซเชฐเชฟเชฏเชพ เชฆเซเชตเชพเชฐเชพ เช เชธเชฎเชพเช เชเชเชฒเซ เชเชกเชชเซ เชเชเชณ เชตเชงเซ เชฐเชนเซเชฏเซ เชเซ. เชธเชฎเชพเชเชจเซ เช เชเชกเชชเซ เชชเซเชฐเชเชคเชฟเชจเซ เชชเซเชฐเชเซเชฐเชฟเชฏเชพเชฎเชพเช เชธเซเชฅเซ เชตเชฟเชถเซเชท เชธเชฎเชฐเซเชฅ เช
เชจเซ เชชเซเชฐเซเชฐเช เชชเชฐเชฟเชฌเชณ เชนเซเชฏ เชคเซ เชคเซ เชเซ เชธเชฎเชพเชเชจเซเช เชถเชฟเชเซเชทเชฃ. เชฎเชพเชจเชตเซ เชชเชณเซ เชชเชณเซ เชถเซเชเชคเซ เชฐเชนเซ เชเซ. เชเชพเชฐเชฃ เชเซ เชฎเชพเชจเชตเซ เชธเซเชตเชญเชพเชตเซ เช เช
เชงเซเชฏเชฏเชจเชถเซเชฒ เชชเซเชฐเชพเชฃเซ เชเซ. เซจเซงเชฎเซ เชธเชฆเซเชฎเชพเช โเชธเซเชจเชพ เชฎเชพเชเซ เชถเชฟเชเซเชทเชฃโ เชคเซ เชเซเชเชถเซ เช เชชเชฃ เชคเซ โเชธเซเชจเชพ เชฎเชพเชเซ เชเซเชฃเชตเชคเซเชคเชพเชตเชพเชณเซเช เชถเชฟเชเซเชทเชฃโ เชนเซเชตเซเช เชคเซ เช
เชเชคเซเชฏเชจเซ เชฌเชพเชฌเชค เชเซ. เชตเชฟเชถเซเชท, เชธเซเชจเชพ เชฎเชพเชเซ เชเชเชเซ เชเซเชฃเชตเชคเซเชคเชพเชตเชพเชณเชพ เชถเชฟเชเซเชทเชฃเชจเซ เชตเชพเชค เชเชฐเชตเชพเชจเซ เชเซ. เชฆเซเชถเชจเซ เชธเชฎเชเซเชฐ เช
เชฐเซเชฅเชฎเชพเช เชตเชฟเชเชพเชธ เชธเชพเชงเชตเชพ เชฎเชพเชเซ เชญเชพเชฐเชคเชจเชพ เชญเชพเชตเชฟ เชจเชพเชเชฐเชฟเชเซ เชเชตเชพ เชเชชเชฃเชพเช เชฌเชพเชณเชเซเชจเชพ เชชเซเชฐเชพเชฅเชฎเชฟเช เชถเชฟเชเซเชทเชฃเชจเซ เชเซเชฃเชตเชคเซเชคเชพ เชธเซเชงเชพเชฐเชฃเชพเชจเชพ เช
เชญเชฟเชฏเชพเชจ เชฆเซเชตเชพเชฐเชพ เชธเชฎเชเซเชฐ เชชเซเชฐเชพเชฅเชฎเชฟเช เชถเชพเชณเชพเชจเซ เชตเซเชฏเชตเชธเซเชฅเชพเชจเซ เชธเซเชงเชพเชฐเชฃเชพ, เชตเชฟเชถเซเชท เชนเซเชคเซเชชเซเชฐเซเชตเชเชจเซ เช
เชงเซเชฏเชฏเชจ-เช
เชงเซเชฏเชพเชชเชจ เชชเซเชฐเชตเซเชคเซเชคเชฟ, เชเชจเชเชฆเชชเซเชฐเชฆ เชฌเชพเชณเชเซเชจเซเชฆเซเชฐเซ เช
เชจเซ เชเชคเซเชคเชฎ เชเซเชฃเซเชตเชพเชณเซเช เชชเซเชฐเชพเชฅเชฎเชฟเช เชถเชฟเชเซเชทเชฃ, เชชเซเชฐเชคเซเชฏเซเช เชฌเชพเชณเชเชจเซ เชตเชฏเชเชเซเชทเชพ, เชฐเชธ, เชฐเซเชเชฟ เช
เชจเซ เชตเชฒเชฃเซเชจเชพ เชธเชเชฆเชฐเซเชญเชฎเชพเช เชตเซเชฏเชเซเชคเชฟเชเชค เชคเชซเชพเชตเชคเซเชจเซ เชงเซเชฏเชพเชจเชฎเชพเช เชฐเชพเชเซเชจเซ เชเชเชณ เชตเชงเชตเชพเชจเซ เชเชฐเซเชฐ เชเซ. เช เชฎเชพเชเซ เชกเซ. เชฏเชถเชชเชพเชฒเชจเชพ เชฎเชพเชฐเซเชเชฆเชฐเซเชถเชจ เชจเซเชเซ, โเชฏเชถเชชเชพเชฒ เชเชฎเชฟเชถเชจโ เชญเชพเชฐ เชตเชเชฐเชจเซเช เชญเชฃเชคเชฐโเชจเซ เชเซเชฏเชพเชฒ เชเชตเซเชฏเซ. เชเซเชเชฐเชพเชคเชจเชพ เชเชทเชฟ เชกเซ. เชฐเชตเชฟเชจเซเชฆเซเชฐ เชฆเชตเซเชจเชพ เช
เชงเซเชฏเชเซเชทเชชเชฃเชพ เชจเซเชเซ เชเช เชธเชฎเชฟเชคเชฟเชจเซ เชฐเชเชจเชพ เชเชฐเชตเชพเชฎเชพเช เชเชตเซ เช
เชจเซ เช เชธเชฎเชฟเชคเชฟเช เชชเซเชฐเชพเชฅเชฎเชฟเช เชถเชฟเชเซเชทเชฃเชฎเชพเช เชเซเชฃเชตเชคเซเชคเชพ เชธเซเชงเชพเชฐเชฃเชพ เชฎเชพเชเซเชจเซ เชเช เชจเชตเซ เช
เชญเชฟเชเชฎ เชฒเชเซเชคเชฎ เช
เชงเซเชฏเชฏเชจ เชเชเซเชทเชพ เชธเซเชเชตเซเชฏเซ เช
เชจเซ เช. เชธ. เซงเซฏเซฏเซซเชฅเซ เชธเชฎเชเซเชฐ เชเซเชเชฐเชพเชคเชฎเชพเช เชชเซเชฐเชพเชฅเชฎเชฟเช เชถเชฟเชเซเชทเชฃเชฎเชพเช เชงเซเชฐเชฃ เซง เชฅเซ เซญ เชฎเชพเช เช เช
เชญเชฟเชเชฎ เช
เชฎเชฒเชฎเชพเช เชเชตเซเชฏเซ. เชฒเชเซเชคเชฎ เช
เชงเซเชฏเชฏเชจ เชเชเซเชทเชพเช เชเซเช เชจเชตเซ เชถเชฟเชเซเชทเชฃ เชชเชงเซเชงเชคเชฟ เชจเชฅเซ. เชชเชฐเชเชคเซ เชเช เชจเชตเซ เช
เชญเชฟเชเชฎ เชเซ. เช เช
เชญเชฟเชเชฎเชจเซ เชฎเซเชเซเชฏ เชเชฆเซเชถ เชถเชฟเชเซเชทเชฃเชจเซ เชเซเชฃเชตเชคเซเชคเชพ เชธเซเชงเชพเชฐเชฃเชพเชจเซ เชเซ. เชเซเชฃเชตเชคเซเชคเชพ เชธเซเชงเชพเชฐเชฃเชพเชจเชพ เชเชพเชฐเซเชฏเชเซเชฐเชฎเชจเซ เชเซเชเชฒเซเช เชตเชฟเชถเชฟเชทเซเชเชคเชพเช เชเซ, เชเซเชฎเชพเช เชตเชฐเซเชเชจเชพเช เชฌเชงเชพเช เช เชฌเชพเชณเชเซ เชชเชพเชฏเชพเชจเซเช เชฒเชเซเชคเชฎ เชถเชฟเชเซเชทเชฃ เชชเชพเชฐเชเชเชคเชคเชพเชจเซ เชเชเซเชทเชพเช เชฎเซเชณเชตเซ. เชถเซเชเชตเชพเชจเซ เชฌเชฆเชฒเซ เชถเซเชเชตเชพเชจเซ เชชเซเชฐเชเซเชฐเชฟเชฏเชพ เชถเซเชเซ. เชจเชตเซเช เชเซเชเชพเชจ เชเชพเชคเซ เชฎเซเชณเชตเซ, เชธเชฎเชเชชเซเชฐเซเชตเชเชจเซเช เชถเชฟเชเซเชทเชฃ, เชตเชฏเชเชเซเชทเชพเชจเซ เช
เชจเซเชฐเซเชช, เชญเชพเชฐ เชตเชเชฐเชจเซเช เชธเชคเชค เชฎเซเชฒเซเชฏเชพเชเชเชจ เช
เชจเซ เชเชชเชเชพเชฐเชพเชคเซเชฎเช เชถเชฟเชเซเชทเชฃ เชฆเซเชตเชพเชฐเชพ เช
เชชเซเชเซเชทเชฟเชค เชชเชฐเชฟเชฃเชพเชฎเซเชจเซ เชธเชฎเชพเชตเซเชถ เชฅเชพเชฏ เชเซ
Use of spread spectrum time domain reflectometry to estimate state of health of power converters
pre-printA new online measurement and analysis method has been presented in this paper to identify the state of health of power converter circuits. Using spread spectrum time domain reflectometry (SSTDR), impedance in the various current paths inside the converter as well as any fault can be identified without interrupting the circuit's normal operation. Multiple sets of test data have been generated while the SSTDR process is applied to each of the components i.e. the power MOSFETs, the dc bus capacitor and the load. These obtained test data are analyzed to show how these test results are consistent with the impedances in various current paths. An impedance matrix was formed for a non-aged converter and a corresponding matrix using SSTDR data was formed as well. The matrices could be formed for any power converter, and the impedance matrix for the non-aged converter could be considered as a "Reference matrix" for comparison purpose. By comparing these two matrices, the variation in path impedances due to aging could be determined. This research aims to identify the measurable quantities to characterize the aging process, their origins of these quantities and propose convenient methods to measure them
Quantifying device degradation in live power converters using SSTDR assisted impedance Matrix
pre-printA noninterfering measurement technique designed around spread spectrum time domain reflectometry (SSTDR) has been proposed in this paper to identify the level of aging associated with power semiconductor switches inside a live converter circuit. Power MOSFETs are one of the most age-sensitive components in power converter circuits, and this paper demonstrates how SSTDR can be used to determine the characteristic degradation of the switching MOSFETs used in various power converters. An SSTDR technique was applied to determine the aging in power MOSFETs, while they remained energized in live circuits. In addition, SSTDR was applied to various test nodes of an H-bridge ac-ac converter, and multiple impedance matrices were created based on the measured reflections. An error minimization technique has been developed to locate and determine the origin and amount of aging in this circuit, and this technique provides key information about the level of aging associated to the components of interest. By conducting component level failure analysis, the overall reliability of an H-bridge ac-ac converter has been derived and incorporated in this paper
Characterization of aging process in power converters using spread spectrum time domain reflectometry
pre-printThis paper aims to find a new technique to predict the state of health of power converters by characterizing the most vulnerable components in the converter without affecting the normal circuit operation. Spread spectrum time domain reflectometry (SSTDR) can detect most of the aged components inside the converter while the converter is operational. Semiconductor switches and electrolytic capacitors are the two most sensitive components in power converter circuits, and this paper demonstrated how SSTDR can be used to determine the degradation of these components. Multiple sets of test data have been generated while the SSTDR process is applied to the power MOSFETs, IGBTs connected in a chopper circuit and to the aluminum electrolytic capacitors connected in an RC circuit. Analysis is done on these obtained test data to show how the SSTDR generated data are consistent with the aging of power MOSFETs, IGBTs and electrolytic capacitors
Effect of Solid Volume Fraction on Forced Convective Flow of Nanofluid through Direct Absorption Solar Collector
The present work numerically investigates the heat transfer performance and entropy generation of forced convection through a direct absorption solar collector. The working fluid is Cu-water nanofluid. The simulations focus specifically on the effect of solid volume fraction of nanoparticle on the mean Nusselt number, total entropy generation, Bejan number and collector efficiency. Also Isotherms, heat function and entropy generation are presented for various solid volume fraction. The governing partial differential equations are solved using penalty finite element method with Galerkins weighted residual technique. The results show that the mean Nusselt number and mean entropy generation increases as the volume fraction of Cu nanoparticles increases. The results presented in this study provide a useful source of reference for enhancing the force convection heat transfer performance while simultaneously reducing the entropy generation
Prandtl Number Effect on Assisted Convective Heat Transfer through a Solar Collector
Numerical study of the influence of Prandtl number on forced convective heat transfer through a riser pipe of a flat plate solar collector is done. The working fluid is Al2O3/water nanofluid. By Finite Element Method the governing partial differential equations are solved. The effect of the Prandtl number on the temperature and velocity field has been depicted. Comprehensive average Nusselt number, average bulk temperature, mean velocity, mid-height temperature inside the pipe, mean output temperature and collector efficiency are presented for the governing parameter mentioned above. Nu increases by 16% with the variation of Pr from 4.6 to 6.6 using nanofluid. Due to rising Pr heat transfer rate increases but collector efficiency devalues
- โฆ