表5.3 電磁界解析の条件
Parameter Value
Loading condition DC current
Number of elements 250,000 ∼ 350,000
Number of nodes 350,000 ∼ 500,000
CPU time [min] 10
Computer specification Intel(R) Core i7 2.93 GHz, 8GB memory
図5.27 実測モデルの外観
図5.27は実測のために制作したバスバー配線モデルの外観を示す。写真の左から順 に(バスバー配線の長さℓ [mm]，間隔d [mm])表記で，(210，60)，(240，50)，(285， 40)，(315，35)である。計算値と測定値も非常によく一致しており，本研究で提案す る円形分割法による計算の妥当性が明らかである。
化することが可能となり，本マップを利用することで任意のインダクタンス値を満た す配線構造設計が可能であることを明らかにした。
第 6 章
総論
6.1 まとめ
本研究ではこれまで十分に検討されていなかった電力変換装置の寄生インダクタン スを考慮した配線構造の設計手法を提案した。SiCやGaNなどの次世代パワーデバ イスを適用した高速駆動が可能な電力変換装置において課題である，サージ電圧や短 絡電流などの電気的特性に対して解析や実験を行い，寄生インダクタンスの設計手法 を提案した。本研究の主な成果を以下に示す。
1. 寄生インダクタンスの設計手法
これまで，寄生インダクタンスは低減に関する研究が行われていたが，サージ 電圧と短絡電流を考慮すると寄生インダクタンスには上下限値が存在すること を解析および実験的に明らかにした。
また，従来は電力変換装置の直流電圧や定格電流に応じて寄生インダクタンス を都度，設計する必要があった。これに対して，電力変換装置の直流電圧や定 格電流に依存しない寄生インダクタンスの設計指標としてインピーダンス比を 提案し，その設計範囲は0.1以上0.7以下であることを明らかにした。さらに，
提案手法を用いて寄生インダクタンスの設計例を示し，シミュレーションによ りサージ電圧と短絡電流が目標値を達成できることを示した。
2. スイッチング損失の推定手法
パワーデバイスのデータシートにおける寄生インダクタンスとそれらのパワー デバイスを搭載した電力変換装置の寄生インダクタンスは異なるケースがある。
この時，スイッチング損失は寄生インダクタンスに依存しているため，スイッチ
ング損失特性はデータシートと電力変換装置で異なる。従来はデバイスシミュ レータを用いた解析や実験が行われていたが，電力変換装置の設計期間短縮に はスイッチング損失の特性を簡易に推定する手法が有効である。
そこで，インピーダンス比を用いた推定手法を示した。本手法は表計算ソフト を用いた計算により，データシートから電力変換装置のスイッチング損失特性 を推定する手法であり，従来よりも簡易である。また，本手法を応用すること で，スイッチング損失を最小化する寄生インダクタンスの設計が可能であるこ とを示した。
3. バスバー配線構造の設計手法
回路設計者は設計された寄生インダクタンスを満たす配線構造を設計する必要 がある。従来は電磁界解析を用いて配線構造の寄生インダクタンス解析や配線 構造の最適化が行われていたが，解析時間が膨大化する課題があった。また，
分割計算法は電磁界解析に比べて解析時間を短縮できるが，電力変換装置で使 用されるバスバー配線に適用すると分割数が膨大化するケースがあった。
そこで，本研究ではバスバー配線を円柱導体に分割する計算方法を提案した。
この円形分割法は従来の正方形分割に比べて分割数を1/4に削減し，計算差異 が0.5%以下であることを明らかにした。また，本計算方法を用いてインダク タンスマップを提案し，バスバー配線構造と寄生インダクタンスの関係性を明 確化するとともに，インダクタンスマップを応用することで所望の寄生インダ クタンスを満たす構造パラメータを設計できることを示した。