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基于PI-DeepONet模型的IGBT模块结温估算方法
1
作者
项江鑫
霍思佳
+2 位作者
乐应波
杨程
崔昊杨
《半导体技术》
北大核心
2025年第7期746-755,共10页
时变高功率工况下,IGBT模块结温的实时准确估算是高效实施热管理策略的基础。但现有方法中,有限元分析(FEA)法难以实时响应,热网络模型法估算准确率低,两者均无法满足结温估算实时性和准确率的均衡性需求。针对这些问题,提出了一种基于...
时变高功率工况下,IGBT模块结温的实时准确估算是高效实施热管理策略的基础。但现有方法中,有限元分析(FEA)法难以实时响应,热网络模型法估算准确率低,两者均无法满足结温估算实时性和准确率的均衡性需求。针对这些问题,提出了一种基于物理约束深度算子网络(PI-DeepONet)模型的IGBT模块结温实时准确估算方法。首先,在算子网络的损失函数中引入物理约束,设计了具有物理约束的PI-DeepONet模型;随后,将FEA计算的IGBT模块热特性参数与时空位置信息作为输入对模型进行训练;最后,利用训练所得的最优算子估算模块结温。仿真结果表明,该模型兼顾了结温估算的准确率和实时性,能够适应复杂工况,为IGBT模块热管理策略的高效实施提供了可靠的理论支持与技术保障。
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关键词
IGBT
结温估算
物理
约束
深度算子网络(PI-DeepONet)
模型
有限元分析(FEA)法
热网络
模型
热管理策略
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职称材料
基于深度学习的融合降水临近预报方法及其在中国东部地区的应用研究
被引量：
12
2
作者
庄潇然
郑玉
+4 位作者
王亚强
康志明
闵锦忠
张文华
李杨
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期286-303,共18页
为了实现对中国东部地区极端强降水的临近预报、预警,基于具有物理约束功能的PhyDNet构建了融合雷达反射率因子和分钟级降水观测资料的融合降水临近预报模型PhyDNet-RP,预测江苏省及其上游地区未来3 h降水量,对比和探究了PhyDNet-RP、IN...
为了实现对中国东部地区极端强降水的临近预报、预警,基于具有物理约束功能的PhyDNet构建了融合雷达反射率因子和分钟级降水观测资料的融合降水临近预报模型PhyDNet-RP,预测江苏省及其上游地区未来3 h降水量,对比和探究了PhyDNet-RP、INCA(交叉相关外推+中尺度模式融合)、PhyDNet-P(仅包含降水资料)和UNet-RP(融合因子与PhyDNet-RP相同,但采用UNet模型)4种临近预报方法及对强降水增强过程的预测能力。结果表明:(1)与INCA相比,深度学习方法能更好地体现强降水增强过程的发展和演变,(2)对比PhyDNet-P和PhyDNet-RP模拟结果发现,在深度学习模型输入资料中增加雷达反射率因子可以更好地再现强降水区的形状和移动特征,(3)UNet-RP能够再现降水区的形状和移动,但不能定量降水强度。4种方法中,PhyDNet-RP预报效果最优,说明在模型输入资料中叠加具有不同功能属性的通道因子对预测效果具有正贡献,为深度学习的可解释性提供了一定支撑。
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关键词
降水临近预报
深度学习
天气雷达
雨量站
物理约束模型
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职称材料
基于“适应活性”的QoS组播路由算法
3
作者
王帅
朱磊
+1 位作者
俞璐
林万里
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第5期265-269,277,共6页
自然灾害、战争等特殊应用场景下通信网络易受到物理攻击和约束条件影响,难以为用户提供稳定服务。传统的QoS路由算法基于稳态网络,在物理攻击与多约束环境下难以适用。针对这一问题,首次提出并求解了"适应活性"模型以综合衡...
自然灾害、战争等特殊应用场景下通信网络易受到物理攻击和约束条件影响,难以为用户提供稳定服务。传统的QoS路由算法基于稳态网络,在物理攻击与多约束环境下难以适用。针对这一问题,首次提出并求解了"适应活性"模型以综合衡量节点及其相连链路的动态服务性能。进而通过改进蚁群算法,提出了基于"适应活性"的QoS组播路由算法。该算法能够结合外界环境、业务需求与网络状态,综合考虑链路与节点服务性能选择路径,在继承传统蚁群算法优点的同时,解决了外界环境影响节点性能变化导致选路无法达到QoS最优的问题。MATLAB仿真结果表明,该算法能够在网络性能变化时避开低性能节点,快速有效地选择QoS最优路径。
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关键词
物理
攻击与多
约束
模型
QOS路由
适应活性
蚁群算法
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职称材料
题名
基于PI-DeepONet模型的IGBT模块结温估算方法
1
作者
项江鑫
霍思佳
乐应波
杨程
崔昊杨
机构
上海电力大学电子与信息工程学院
国家电网陕西省电力有限公司西安供电公司
出处
《半导体技术》
北大核心
2025年第7期746-755,共10页
基金
上海市自然科学基金(23ZR424400)。
文摘
时变高功率工况下,IGBT模块结温的实时准确估算是高效实施热管理策略的基础。但现有方法中,有限元分析(FEA)法难以实时响应,热网络模型法估算准确率低,两者均无法满足结温估算实时性和准确率的均衡性需求。针对这些问题,提出了一种基于物理约束深度算子网络(PI-DeepONet)模型的IGBT模块结温实时准确估算方法。首先,在算子网络的损失函数中引入物理约束,设计了具有物理约束的PI-DeepONet模型;随后,将FEA计算的IGBT模块热特性参数与时空位置信息作为输入对模型进行训练;最后,利用训练所得的最优算子估算模块结温。仿真结果表明,该模型兼顾了结温估算的准确率和实时性,能够适应复杂工况,为IGBT模块热管理策略的高效实施提供了可靠的理论支持与技术保障。
关键词
IGBT
结温估算
物理
约束
深度算子网络(PI-DeepONet)
模型
有限元分析(FEA)法
热网络
模型
热管理策略
Keywords
IGBT
junction temperature estimation
physics-informed deep operator network(PI-Deep ONet)model
finite element analysis(FEA)method
thermal network model
thermal management strategy
分类号
TN32 [电子电信—物理电子学]
TN307 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
基于深度学习的融合降水临近预报方法及其在中国东部地区的应用研究
被引量：
12
2
作者
庄潇然
郑玉
王亚强
康志明
闵锦忠
张文华
李杨
机构
江苏省气象台
南京气象科技创新研究院
中国气象科学研究院
南京信息工程大学
出处
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期286-303,共18页
基金
国家自然科学基金项目(42105008、U2142210)
中国气象局重点创新团队项目(CMA2022ZD04)
+1 种基金
南京气象科技创新研究院北极阁开放基金项目(BJG202103)
江苏省气象局科研项目(KQ202211)。
文摘
为了实现对中国东部地区极端强降水的临近预报、预警,基于具有物理约束功能的PhyDNet构建了融合雷达反射率因子和分钟级降水观测资料的融合降水临近预报模型PhyDNet-RP,预测江苏省及其上游地区未来3 h降水量,对比和探究了PhyDNet-RP、INCA(交叉相关外推+中尺度模式融合)、PhyDNet-P(仅包含降水资料)和UNet-RP(融合因子与PhyDNet-RP相同,但采用UNet模型)4种临近预报方法及对强降水增强过程的预测能力。结果表明:(1)与INCA相比,深度学习方法能更好地体现强降水增强过程的发展和演变,(2)对比PhyDNet-P和PhyDNet-RP模拟结果发现,在深度学习模型输入资料中增加雷达反射率因子可以更好地再现强降水区的形状和移动特征,(3)UNet-RP能够再现降水区的形状和移动,但不能定量降水强度。4种方法中,PhyDNet-RP预报效果最优,说明在模型输入资料中叠加具有不同功能属性的通道因子对预测效果具有正贡献,为深度学习的可解释性提供了一定支撑。
关键词
降水临近预报
深度学习
天气雷达
雨量站
物理约束模型
Keywords
Precipitation nowcast
Deep learning
Weather radar
Rainfall station
Physically-constrained model
分类号
P435 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
基于“适应活性”的QoS组播路由算法
3
作者
王帅
朱磊
俞璐
林万里
机构
解放军理工大学通信工程学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第5期265-269,277,共6页
基金
2014年江苏省自然科学基金项目(BK20141071)
文摘
自然灾害、战争等特殊应用场景下通信网络易受到物理攻击和约束条件影响,难以为用户提供稳定服务。传统的QoS路由算法基于稳态网络,在物理攻击与多约束环境下难以适用。针对这一问题,首次提出并求解了"适应活性"模型以综合衡量节点及其相连链路的动态服务性能。进而通过改进蚁群算法,提出了基于"适应活性"的QoS组播路由算法。该算法能够结合外界环境、业务需求与网络状态,综合考虑链路与节点服务性能选择路径,在继承传统蚁群算法优点的同时,解决了外界环境影响节点性能变化导致选路无法达到QoS最优的问题。MATLAB仿真结果表明,该算法能够在网络性能变化时避开低性能节点,快速有效地选择QoS最优路径。
关键词
物理
攻击与多
约束
模型
QOS路由
适应活性
蚁群算法
Keywords
Models of physical attacks and multi-constraints
QoS routing
Adaptive living
Ant colony optimisation
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PI-DeepONet模型的IGBT模块结温估算方法
项江鑫
霍思佳
乐应波
杨程
崔昊杨
《半导体技术》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于深度学习的融合降水临近预报方法及其在中国东部地区的应用研究
庄潇然
郑玉
王亚强
康志明
闵锦忠
张文华
李杨
《气象学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于“适应活性”的QoS组播路由算法
王帅
朱磊
俞璐
林万里
《计算机应用与软件》
CSCD
2016
0
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职称材料
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