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PD20001B_100kw_MOS管损耗计算.pdf

MOS管

需积分: 38 38 下载量 52 浏览量更新于2023-03-03 评论 1 收藏 647KB PDF 举报

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使用MATHCAD计算MOS管损耗，通过导通和关断时间来计算，经过理论推导和实测可以。并且具有二极管的计算过程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

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DC DC升压计算-

Vin 540V:= Vout 830V:=

Iin 22A:= f 64KHz:=

1、电感量的计算

占空比： D 1

Vin

Vout

- 0.349=:=

单次传递能量： P_f

540V 22 A

0.186 J=:=

临界时峰值电流与电感关系图：

0 20 40 60 80 100

5 10



0.01

0.015

0.02

2D P_f

Ipk

选择输入电流的50%作为电感纹波：ΔI1 55% Iin 12.1 A=:=

选取电感值为： L2 0.25mH:=

输入电感量： L1

Vin D

ΔI1 f

0.244 mH=:=

输出电流纹波：

ΔI

Vin D( )

L2 f

11.792 A=:=

电感峰值电流： I

PK_max

Iin

ΔI

+ 27.896 A=:=

电感谷值电流： I

PK_min

Iin

ΔI

- 16.104 A=:=

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UPDATE btp_purchase_order_init_part_details pd ,btp_purchase_order_init_details od set pd.purchase_quantity=pd.purchase_quantity-1, pd.sale_amount=pd.purchase_quantity*1 where od.order_id = 36 and od.commodity_type = 'PT03' and od.id = pd.details_id and pd.sku_code ='SKU0001' and pd.part_type=90011001

这是一条 SQL 语句，它的作用是更新 btp_purchase_order_init_part_details 和 btp_purchase_order_init_details 两个表中符合条件的记录，使得这些记录中的 purchase_quantity 字段减 1，sale_amount 字段等于 ...

import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) df = pd.read_csv('2019年销售数据.csv') sum_by_team = df.groupby('团队').sum() sum_by_team.sort_values ('总和',inplace = Ture) print(sum_by_time.head(1))纠错

在代码中，`sum_by_time`应该为`sum_by_team`，因为我们是按照团队进行分组计算的。另外，`inplace`参数应该为`True`而不是`Ture`。以下是修改后的代码： ``` import pandas as pd pd.set_option('display....

pd=pd.read_csv('PCA_labels.csv') pd pd_vali=pd.read_csv('PCA_validation.csv') pd_vali有什么问题

在第一行代码中，我们使用 `pd.read_csv` 方法读取名为 `PCA_labels.csv` 的文件，并将其存储到变量 `pd` 中。在第二行代码中，我们使用 `pd.read_csv` 方法读取名为 `PCA_validation.csv` 的文件，并将其存储到变量...

pd=pd.read_csv('PCA_labels.csv') pd pd=pd.read_csv('PCA_validation.csv') pd有什么问题

2. 第二个 `pd` 变量会覆盖第一个 `pd` 变量，导致第一个数据集被删除。所以，需要给第二个 `pd` 变量取一个不同的名称。可以将代码改为： ``` labels = pd.read_csv('PCA_labels.csv') labels validation = pd....

import pandas as pd pd=pd.read_csv('PCA_labels.csv') pd pd_vali=pd.read_csv('PCA_validation.csv') pd_vali有什么问题

这段代码中有一个语法错误，应该是： ``` import pandas as pd pd = pd.read_csv('PCA_labels.csv') pd_vali = pd.read_csv('PCA_validation.csv') ``` 在第二行代码中，你将 pandas 模块赋值给了变量名 pd，这会...

mos管的损耗怎么计算

它由MOS管的导通电阻和导通电流决定，计算公式为Pd = Rds(on) × I²，其中Pd为导通损耗功率，Rds(on)为MOS管的导通电阻，I为导通电流。一般来说，导通损耗较少，可以通过减小导通电阻和导通电流来降低。其次，...

df = pd.read_excel('path_to_pdf_file.pdf', sheet_name='sheet_name')

`pd.read_excel()` 函数用于读取 Excel 文件，而不是 PDF 文件。如果您想要读取 PDF 文件，您可以考虑使用其他库，如 PyPDF2 或 pdfplumber。以下是使用 PyPDF2 库读取 PDF 文件的示例代码： ```python import ...

pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

这部分代码是用于设置 pandas 在显示数据时，对 Unicode 字符的显示方式进行调整的。具体来说，`pd.set_option('display....需要注意的是，这两个设置只对 pandas 的显示效果起作用，不影响实际数据的处理和计算。

pd.read_table 和pd_read_csv区别

此外，`pd.read_table` 还有一个别名 `pd.read_csv`，只需要在调用时指定 `sep='\t'` 即可。因此，如果数据文件的分隔符是制表符，则推荐使用 `pd.read_table`，否则推荐使用 `pd.read_csv`。

pd.read_table 和pd.read_excel 的区别

pd.read_table和pd.read_excel是pandas库中用于读取数据的两个函数。 pd.read_table函数用于从文本文件中读取数据，并将其转换为DataFrame对象。它可以读取以制表符、逗号或其他分隔符分隔的文本文件。默认情况下，...

python中[pd.to_datetime,pd.to_datetime]

[pd.to_datetime，pd.to_datetime]是Python编程语言中Pandas库中的两个函数。这两个函数都用于将日期或时间字符串转换为Pandas中的Datetime类型。pd.to_datetime是一种灵活的函数，它可以将多种日期或时间格式转换为...

解释：np.set_printoptions(precision=4) pd.set_option('display.max_rows', 20) pd.set_option('expand_frame_repr', False) pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format

np.set_printoptions(precision=4) 设置输出浮点数的精度为小数点后4位，pd.set_option('display.max_rows', 20) 设置Pandas数据框（Dataframe）中最多显示20行，pd.set_option('expand_frame_repr', False) 设置不...

pd.read_csv和pd.read_excel如果相互转化

pd.read_csv和pd.read_excel是pandas库中用于读取CSV文件和Excel文件的函数。它们可以相互转化的方法如下： 1. 从CSV文件转化为Excel文件：首先使用pd.read_csv函数读取CSV文件，然后使用pandas的DataFrame.to_...

pd.read_csv 怎么保留pd.to_csv的索引

要保留`pd.to_csv`的索引，可以在使用`pd.read_csv`读取csv文件时，将`index_col`参数设置为0或者False。具体方法如下所示： ```python import pandas as pd # 读取csv文件并保留索引 data = pd.read_csv('file.csv...

import PyPDF2 import pandas as pd # 打开PDF文件 pdf_file = open('example.pdf', 'rb') # 创建PDF阅读器对象 pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file) # 获取PDF页面数 num_pages = pdf_reader.numPages # 提取每个页面的文本内容 text_list = [] for page in range(num_pages): pdf_page = pdf_reader.getPage(page) text = pdf_page.extractText() text_list.append(text) # 将文本转换为pandas数据帧 df = pd.DataFrame(text_list) # 将数据写入Excel文件 df.to_excel('example.xlsx', index=False, header=False)

这是一个Python脚本，用于将一个名为"example.pdf"的PDF文件转换成一个名为"example.xlsx"的Excel文件，并且使用了PyPDF2和pandas两个Python库。具体实现过程如下： 1. 导入PyPDF2和pandas库 ``` import PyPDF2 ...

pd.data_range和pd.period_range

`pd.date_range`和`pd.period_range`是Pandas库中用于生成日期或时间范围的函数。 `pd.date_range`函数用于生成连续的日期范围。它接受参数`start`和`end`，用于指定日期范围的起始和结束日期。还可以通过参数`freq...

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