
- •Конспект лекций основы компьютерного моделирования и проектирования
- •1 Основные понятия и классификация сапр
- •1.1 История развития сапр
- •1.2 Классификация сапр по средствам обеспечения
- •1.3 Классификация сапр по решаемым задачам
- •1.4 Классификация задач схемотехнического проектирования
- •1.4.1. Классификация по исходным данным и результату
- •1.4.1.1 Моделирование
- •1.4.1.2 Однократный анализ
- •1.4.1.3 Многовариантный анализ
- •1.4.1.4 Параметрическая оптимизация
- •1.4.1.5 Синтез
- •1.4.2 Классификация по области моделирования
- •1.4.3 Классификация по динамичности моделируемых процессов
- •Классификация по видам сигнала
- •Классификация по детерминируемости процессов
- •2 Моделирование аналоговых устройств
- •2.1 Формирование математической модели аналоговых устройств
- •Формирование матрицы главных сечений.
- •Матрица инциденций
- •Анализ в частотной области
- •Формирование частотных характеристик линейной схемы на основе моделей в пространстве состояний
- •Анализ на постоянном токе
- •Итерационные соотношения
- •Метод Ньютона – Рафсона.
- •Метод Бройдена
- •Характеристики, рассчитывается на постоянном токе
- •Анализ во временной области
- •Структура эквивалентной схемы и математической модели в пространстве состояний
- •Структура эквивалентной схемы и математической модели в цепи с нелинейными реактивными элементами
- •Структура эквивалентной схемы и математической модели цепи с нелинейными резистивными элементами
- •Численные методы систем решения обыкновенных ду
- •Анализ влияния параметров элементов на работоспособность устройства Классификация методов статического анализа
- •Метод малых отклонений
- •Метод расчёта на наихудший случай
- •Алгоритм Расчёта
- •Последовательность расчёта
- •Метод моментов
- •Метод статических описаний (метод Монте-Карло)
- •Алгоритм расчёта по методу Монте-Карло
- •3 Моделирование цифровых схем
- •Модели сигналов и элементов
- •Модели элементов.
- •Методы логического моделирования
- •Метод асинхронного моделирования
- •Асинхронное событийное моделирование
- •Многозначное моделирование
Алгоритм Расчёта
Допустим, что условие, работоспособности в техническом задании задано в виде:
1)
Пример: уровень побочных гармоник или описание характеристики от заданного вида, тогда:
-
максимальное значение i-го
выходного параметра
- значение внутреннего параметра,
соответствующему случаю и определённому
по следующему соотношению:
2)
Пример: уровень напряжения, уровень мощности
При рассмотренных соотношений должны выноситься условия:
1)
; sign
- знак
2)
Оба эти условия выполняются на основе малых отклонений
Последовательность расчёта
рассчитываем знаки коффицента чувствительности для всех выходных параметров
находим значения внутренних параметров, соответствующих наихудшим случаям (
)
проводим однократный анализ схемы при соответствующих значениях внутренних параметров(
)
Если для ряда i-ых значений выходного параметра требуется иной набор , то расчёт повторяем
«+» :
простота
небольшое количество расчётов
не требует знание вид закона распределения внутренних параметров
«-» :
полученные оценки являются завышенными
базируется на методе малых отклонений
требует расчётов знаков коэффицентов чувствительности
На практике знаки коэффицентов чувствительности могут быть определены через режим Stepping
Линейная выходная характеристика от внутреннего параметра также могут быть определена в режиме Stepping
Метод моментов
Метод получил такое наименование, т.к. исходными данными для расчёта являются моменты I и II рода для внутренних параметров +…… результат расчёта, моменты I и II рода(мат. Ожидание и дисперсия) для выходной характеристики.
Назначение метода:
Для расчёта математического ожидания и дисперсии выходной характеристики.
Условие применимости метода можем взять и рассчитать:
базируется на методе малых отклонений, следовательно зависимость откорнений выходной характеристики от отклонения внутренних параметров должна быть линейной
вид закона распределения отклонения внутренних параметров: нормальный, Гауссовский и т.д.
Исходные данные для расчёта
Математическое ожидание – отклонение внутреннего параметра от номинального значения
n – количество
параметра
Дисперсия внутреннего параметра
Корреляционная матрица связи внутренних параметров. Отклонение внутреннего параметра по диагонали равно единице:
коэффицент пропорциональности между отклонением внутренних параметров коэффицентов пропорциональности является коэффицентом чувствительности (коэффицентом влияния)
Коэффицент влияния может быть представлен как:
а) ненормированный коэффицент чувствительности, есть размерность:
б) не можем сказать об интервалах измерения(изменение по знаку и величине)
Используется нормированный коэффицент чувствительности.
- нормировка(избавились от размерности
и применили к номинальному значению)
На практике коэффиценты влияния могут быть определены с помощью(на основе) схемы технического моделирования в режиме Stepping:
Задаём отклонение
Смотрим изменения в семействе выходных
характеристик и определений:
линейность зависимости выходные характеристики от внутреннего параметра.
Для нелинейной характеристики – проблема выбора
1)
2)
находим отношение
Сравниваем 2 значения между собой
Если
Замечание.
Если
приближается
к погрешности вычислений, то
следует
увеличить.
Расчётные соотношения.
Если существуют корреляционные связи между параметрами, то дисперсия выходной характеристики:
,
где
-
корреляционная матрица
«+» :
имеем аналитические зависимости между исходными данными и результатами, что даёт возможность использовать данный метод как для решения прямой задачи
и для решения обратной задачи
повторяемость результата( при условии, что коэффицент чувствительности задан)
невысокая трудоёмкость расчета
«-» :
приближённый алгоритм(алгоритм, предполагающий вычисление с некоторой погрешностью)
преобразует дополнительной проверки условия применимости
На практике это проверяется в режиме Stepping, по каждому внутреннему параметру, для каждой выходной характеристике. Данная проверка по трудоёмкости на порядок сложнее самого метода.
необходимо знать величины коэффицентов чувствительности
После расчёта моментов выходной характеристики, зная вид закона распределения, можем рассчитать статические параметры
Самостоятельно: пример расчёта.