Buck / Boost / Buck-Boost コンバータの L・C・デューティ比を自動計算。インダクタ電流波形と効率カーブをリアルタイム可視化します。
インダクタ電流の三角波リップル（ON/OFFサイクル1周期分）
回路トポロジー模式図
コンバータの基本となるのは、インダクタの電圧-電流関係です。スイッチON時とOFF時でインダクタにかかる電圧が変わり、電流が連続的に変化します。この関係から、デューティ比Dと入出力電圧の関係が導かれます。
$$ \text{Buck: }D = \frac{V_{out}}{V_{in}}, \quad \text{Boost: }D = 1 - \frac{V_{in}}{V_{out}}, \quad \text{Buck-Boost: }D = \frac{V_{out}}{V_{in}+ V_{out}}$$$D$: デューティ比, $V_{in}$: 入力電圧, $V_{out}$: 出力電圧。この式は、ツールでコンバータ型を切り替えると自動的に適用されます。
電流リップルを所定の値に抑えるために必要な最小インダクタンスは、以下の式で計算されます。これは部品選定の最も重要な基準です。
$$ L_{min}= \frac{(V_{in}- V_{out}) \times D}{f_s \times \Delta I_L}\quad \text{(Buckコンバータの場合)}$$$L_{min}$: 必要最小インダクタンス, $f_s$: スイッチング周波数, $\Delta I_L$: 許容リップル電流（平均電流 $I_L$ × リップル率）。周波数が高いほど、必要なインダクタンスは小さくなります。
モバイル機器・ノートPC：小型軽量かつ高効率が要求されるため、Buckコンバータが多用されます。CPUコア電源などは、負荷変動に応じてデューティ比を高速に変更する（PWM制御）ことで電圧を安定させています。
自動車の電子機器：車載バッテリー（12V/24V/48V）からマイコンやディスプレイに必要な5Vや3.3Vを生成するのにBuckコンバータが使われます。車載環境では振動や温度変化に強い部品選定が重要です。
太陽光発電システム：パネルで発電した不安定な電圧を安定化し、バッテリーに充電するためにはBoostコンバータが用いられます。最大電力点追従（MPPT）制御と連動してデューティ比を調整します。
LED照明ドライバ：広い入力電圧範囲（AC100V〜240V）から定電流でLEDを駆動するため、絶縁型のFlybackコンバータ（Buck-Boostの派生）が一般的です。効率とコストのバランスが設計の鍵となります。
まず、「計算された最小インダクタンスLminをそのまま採用すればOK」という考えは危険です。ツールで出てくる値は、電流が連続モードで動作するための理論上の最小値。実務では、負荷変動時の過渡応答や、インダクタ自体の直流重畳特性（飽和）を考慮して、計算値の1.2〜1.5倍程度の余裕を持たせて選定するのが鉄則です。例えば、計算で10µHなら、12〜15µHの標準品を探すことになります。
次に、出力コンデンサCoutの役割を軽視しないでください。ツールはリップル電圧抑制に必要な静電容量を計算しますが、等価直列抵抗(ESR)がリップル電圧の実質的な支配因子になるケースが多いのです。例えば、100kHz動作で10µFのセラミックコンデンサ（ESR小）と電解コンデンサ（ESR大）では、出力波形の綺麗さが全く異なります。高周波では低ESRのセラミックコンデンサが必須です。
最後に、デューティ比Dは自由に設定できるパラメータではないことを理解しましょう。ツールでは入力と出力電圧から一意に決まります。もし、所望の出力電圧を得るために計算上のDが90%を超えるようなら、それは現実的ではない設計のサイン。スイッチOFF時間が極端に短く、制御が不安定になったり、ダイオードの逆回復損失が無視できなくなります。その場合は、入力電圧範囲を見直す必要があります。
このツールの計算の根幹は、「電力電子工学」という分野です。スイッチのON/OFFで電力を変換・制御する技術全般を扱い、電気自動車のモーター駆動（インバータ）や太陽光発電システムのパワーコンディショナーも同じ仲間です。ツールで扱うデューティ比制御は、モーターの速度制御にも応用される基本原理です。
次に、波形の可視化は「信号処理」の知見と深く関わります。スイッチングノイズ（高周波成分）をどう測定し、どうフィルタリング（ツールでいうCoutや追加のLCフィルタ）で除去するかは、EMC（電磁両立性）設計の重要なテーマです。リップル電流の周波数成分（基本はfs）を把握することは、ノイズ対策の第一歩です。
さらに、効率カーブの議論は「熱設計」に直結します。損失が1%増えると、それが全て熱に変わります。例えば、出力30Wで効率90%なら損失は3.3W。これが85%になると損失は5.3Wに跳ね上がり、放熱対策が大幅に変わってきます。ツールで効率トレードオフを考えることは、筐体の熱解析（CAEシミュレーション）の入力条件を決める作業でもあるのです。
まず次の一歩は、「電流不連続モード(DCM)」を学ぶことです。このツールが前提とする連続モード(CCM)は、負荷電流が比較的大きい時の動作。軽負荷時にはインダクタ電流がゼロになる期間が生じるDCMに遷移し、伝達関数（入出力の関係式）がガラリと変わります。制御系の安定性を考える上で避けて通れない概念です。
数学的背景としては、ツールの数式はインダクタの電圧-電流関係 $v_L = L \frac{di_L}{dt}$ の積分から導かれています。発展的には、状態空間平均法という手法を使って、スイッチング回路の平均化モデルを導出し、伝達関数を求めるプロセスを追ってみてください。これが理解できると、自分で補償回路（フィードバック制御系）を設計する基礎ができます。
実践的な学習としては、ツールでパラメータを決めた後、実際のICメーカーのデータシートと設計例を参照することを強くお勧めします。ツールの計算は理想モデルですが、データシートにはスイッチの立ち上がり時間やデッドタイム、ドライバ回路の消費電力など、「現実の損失」を詳細に計算する方法が記載されています。両者を比較することで、理論と現実のギャップを埋める力がつきます。