3293

УДК 621.3:681.3

А. С. Ягодницин, М. В. Веркошанский, Г. В. Петрухнова

МОДУЛЬ ВНЕШНЕЙ ЭНЕРГОНЕЗАВИСИМОЙ ПАМЯТИ ДАННЫХ МИКРОКОНТРОЛЛЕРА ATMEGA16A

Рассматривается аппаратная платформа на базе микроконтроллера ATmega16A, предназначенная для моделирования микропроцессорных систем. Предлагается способ расширения энергозависимой памяти данных микроконтроллера ATmega16A.

Ключевые слова: микроконтроллер, RAM, внешняя память, плата.

В настоящее время микроконтроллеры являются неотъемлемой частью быта человека, и применяются от бытовой техники до ядерных электростанций. С их помощью стало возможно достигнуть большей скорости изготовления изделий при сохранении высокого качества изготовляемой продукции. Одна и та же серия микроконтроллера может применяться для создания различных устройств. Практически ни одно современное электронное устройство не может обойтись без микроконтроллера внутри себя.

Для разработки и отладки микроконтроллерных систем широко применяются отладочные платы. Для повышения качества образовательного процесса разработана аппаратная платформа для моделирования микроконтроллерных систем [1]. Аппаратная платформа имеет модульную структуру и состоит из центрального микроконтроллера ATmega16A и внутренних моделей базовой платы. Подсистемы базовой платы условно делятся на 4 категории: модули ввода данных, модули вывода данных, модули хранения информации, модули поддержки внутренней периферии.

Для увеличения объема энергонезависимой памяти, при полном заполнении внутренней RAM емкостью 512 байт, центрального микроконтроллера ATmega16A, используется модуль внешней памяти RAM. Модуль памяти RAM состоит из четырех микросхем памяти К537РУ17 емкостью 8 Кбайт. Общий размер внешней памяти составляет 32 Кбайта. Модуль подключается к выводам PC0-PC7 порта PC центрального микроконтроллера.

Микросхема К537РУ17 представляет собой энергозависимое асинхронное запоминающее устройство. Запись или чтение данных

171

производится параллельно с выводов DO0-DO7, т. е. единовременно производится чтение или запись 8 бит. Для выбора адресной ячейки используется адресная шина A0-A12, что составляет выборку 8192 адресов, емкостью 8 бит каждый.

Адресация RAM на плате осуществляется при помощи двух 8-разрядных сдвиговых регистра К555ИР8 с параллельным выходом, присоединенных непосредственно к выводам адресной шины A0-A12. Ввод данных в адресную ячейку осуществляется через сдвиговый регистр К555ИР8 с параллельными выходами, вывод данных осуществляется через сдвиговый регистр К555ИР10 с последовательным выходом. Переключение режимов ввод/вывод каждой микросхемы памяти осуществляется при помощи инверсного вывода WR. При подаче логического уровня «0» происходит переключение микросхем памяти в режим записи. При подаче логического уровня «1» происходит переключение микросхем памяти в режим чтения. При реализации операций чтение/запись открывается транзисторный ключ КТ201В, и осуществляется подача питания на сдвиговый регистр. Выбор микросхемы памяти осуществляется при помощи дешифратора из 3 в 8 К555ИД7 с инверсными выходами, подключенными к инверсным выводам СS1 каждой из микросхем. Дешифратор позволяет осуществлять выбор одной из четырех дополнительных микросхем памяти.

В серии ATmega лишь отдельные микроконтроллеры допускают подключение внешней памяти стандартными средствами, предусмотренными изготовителем. Предложенная в статье схема подключения может быть использована для любого микроконтроллера семейства ATmega.

Литература

1. Вдовин Д. А., Александров А. О., Петрухнова Г. В. Структура аппаратной платформы для моделирования микроконтроллерных систем // Д. А. Вдовин, А. О. Александров, Г. В. Петрухнова / Научная опора Воронежской области : сб. тр. победителей конкурса научно-исследовательских работ студентов и аспирантов ВГТУ по приоритетным направлениям развития науки и технологий. – Воронеж: ВГТУ, 2018. – С. 271-273.

Воронежский государственный технический университет

172

УДК 621.365.5

В. Д. Агафонов, Е. Л. Савельева

ИССЛЕДОВАНИЕ МОДЕЛИ ИНДУКТОРА, НАГРУЖЕННОГО ФЕРРОМАГНИТНЫМ МАССИВОМ РЕАКТОРА, В СРЕДЕ MATLAB

Приведено исследование математической модели электромагнитного поля индуктора на основе его геометрических размеров и заданной электрической мощности.

Ключевые слова: математическая модель, индуктор, скин-слой, потери.

Математическая модель – это когда реальный объект замещается его математической моделью и затем изучаются последняя. Для создания математической модели использовался пакет прикладных программ MATLAB .

Система MATLAB имеет несколько специализированных приложений и большую библиотеку численных методов. Кроме того, в пакте MATLAB представлены средства визуализации результатов вычислений и отображения необходимых графических объектов. Встроенная среда системы позволяет формировать графические интерфейсы с различными элементами управления

системами 1 .

Для расчёта наибольшей полезной мощности индуктора была разработана математическая модель, которая представлена на рисунке.

В данной схеме приведен расчет индуктивности и мощности индуктора с учетом скин-эффекта и потерь электрической мощности вихревых токов в самом индукторе.

Скин-эффектом называют явление затухания эл/маг волн, по мере их прохождения по проводящей среде. Переменное во времени электрическое поле и также магнитное поле не проникают глубоко внутрь проводника, а сосредоточены в основном на поверхности. В достаточно тонком приповерхностном слое, который называется скин-слой. Появление данного скин-эффекта объясняется тем, что под действием внешнего переменного поля, в проводнике, свободные электроны создают токи, поле которых компенсирует внешнее поле в общем объеме проводника.

173

В расчете индуктивности были взяты следующие параметры: диаметр витка (D), диаметр сечения провода (d), шаг витка (h), длина катушки (l), количество витков (w), объем ферромагнитного массива (V), магнитная проницаемость (µ), частота входных импульсов (f), ток в индукторе (iv), активное сопротивление индуктора (R inductor), диаметр шнека (Dsch).

Рис. 1. Математическая модель расчета мощности индуктора

174

Выходными параметрами являются индуктивность индуктора без ферромагнитного массива (Lv) и с учетом ферромагнитного массива (Lvu), а также их выходные мощности (Pv и Puv) соответственно. Потери мощности с учетом скин-эффекта

(Pi).

Принцип работы программы заключается в расчете индуктивности индуктора как без ферромагнетика, так и с его присутствием (шнек, корпус). Программа производит расчет потерь электрической мощности.

Программа ведет математический подсчет потерь электрической мощности на вихревые токи в массиве реактора:

Было учтено, что max мощность, выделяемая индуктором через свое собственное поле, расходуемая на разогрев реактора за счет вихревых токов, будет mаx при RB 2 pi f L .

Для расчета потерь мощности на скин-эффект, была выведена формула

Р= 0,0038 f d +0,26 I 2 R . (2)

Расчетные данные показывают, что потери на скин-эффект не велики (≤ 5 Вт), т. к. собственная частота электрических колебаний (импульсов) не превышает сотни кГц.

Литература

1. Данилов А. Компьютерный практикум по курсу «Теория управления». Simulink-моделирование в системе Matlab. МГУИЭ.

2002.

Воронежский государственный технический университет

175

УДК 621:627.001

Д. В. Гусаков, Е. А. Гаращук, Ю. А. Перцев

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ДЛИТЕЛЬНОСТИ РАБОТ ПО СОЗДАНИЮ ОБРАЗЦОВ ЭЛЕКТРОННОЙ КОМПОНЕНТНОЙ БАЗЫ СПЕЦИАЛЬНОГО НАЗНАЧЕНИЯ

Рассматриваются вопросы определения длительности работ по созданию образцов электронной компонентной базы специального назначения. Предложен метод обобщенных характеристик для определения длительности научно-исследовательских и опытноконструкторских работ.

Ключевые слова: электронная компонентная база, прикладные исследования, анализ обобщенных характеристик.

Несмотря на успехи последних лет, связанные с внедрением программно-целевых методов планирования и управления развитием электронной промышленности, некоторые компании остаются неконкурентоспособными как на российском, так и на мировом рынках. Осознание научно-технических факторов, определение технологических пределов, достижение какойтехнологией предела своего развития всегда означает неизбежное приближение реализации другой – новой технологии, которая может более эффективно решить прогрессирующие потребности в новых образцах электронной компонентной базы. Для повышения технической отдачи НИОКР рассматриваются вопросы определения временных параметров создания новых образцов электронной компонентной базы.

Вопросам определения временных показателей работ по созданию новых образцов электронной компонентной базы, несмотря на важность данной задачи, уделялось относительно немного внимания. Однако эти вопросы являются важными и актуальными, поскольку ошибки при прогнозировании

перспективных планов развития, таких, например, как Государственная программа вооружения, ведут к нерациональному расходованию ресурсов на развитие электронной компонентной базы для техники специального назначения. Отметим, что если

176

вопросы прогнозирования стоимости НИОКР специальной техники проработаны в значительной степени [1,2], то прогнозирование длительности велось, в основном, эвристическими методами.

Рассмотрены три группы работ: фундаментальные и поисковые исследования (ФПИ); прикладные НИР; ОКР. Проведенный статистический анализ исходных данных по проведенным НИОКР показал, во-первых, что зависимость длительности и стоимости НИОКР статистически значима, во-вторых, может быть описана линейным уравнением, в котором в качестве аргумента берется стоимость работ С, или lgС. Преимущество представления в виде логарифмической функции доказано большей величиной коэффициента корреляции. Полученные в результате расчётов коэффициенты корреляции представлены в табл. 1.

Таким образом, значительная величина коэффициентов корреляции между длительностью выполнения работ и их стоимостью свидетельствует о наличии устойчивой зависимости между этими величинами и наличии линейной составляющей зависимости (линейной регрессии), связывающей данные переменные. Преобразование переменной С к lgС. позволило улучшить аппроксимацию зависимости длительности выполнения работ от их стоимости в виде линейной регрессии, о чём свидетельствуют несколько большие величины коэффициентов корреляции (табл. 1). Это определило выбор в качестве модели зависимости длительности выполнения работ от их стоимости уравнение вида:

177

где Т – длительность работы;

а,b – коэффициенты регрессии (константы), определяемые на

основе обработки статистических данных методом наименьших квадратов (МНК);

С – стоимость работы.

Анализ обобщенных характеристик накопленных фактических данных о длительностях работ и их стоимостях показал, что по диапазону изменения параметров фундаментальные, поисковые и прикладные НИР являются сравнительно близкими. Параметры ОКР явно отличаются по своим минимальным и максимальным значениям от соответствующих параметров НИР. Отличия параметров различных типов работ являются объективно обусловленными и определяются задачами, решаемыми в ходе работ, особенностями выполнения этих работ и собственно исследовательских и производственных процессов в ходе НИОКР. Так при выполнении ОКР значительная часть стоимости приходится на используемые материалы и комплектующие.

Вид функции (1) уточнялся, наилучшим приближением является

Область допустимых значений (ОДЗ) аргумента – 20÷600 условных единиц для НИР и 50÷1500 у.е. – для ОКР.

В некоторых работах отмечена устойчивая статистическая связь длительности НИОКР от уровня разрабатываемой (исследуемой) техники. Отмечаются следующие градации:

178

1)технический уровень разрабатываемого образца выше лучших зарубежных (h = 2);

2)технический уровень разрабатываемого образца соответствует уровню лучших зарубежных (h = 1,5);

3)технический уровень незначительно выше традиционных отечественных (h = 1). Возможные промежуточные значения определяются экспертно. С учетом этого зависимость (1) можно представить в виде

х

Та blg (C) (h -1)(lgC) . (3)

Выражения (2, 3) приведены для длительности НИР и ОКР соответственно.

В ряде работ отмечается, что длительность НИОКР также зависит от объема работ, выполняемых сторонними организациями. Это объясняется тем, что НИО могут выполнять свои объемы работ параллельно. С учетом этого:

В качестве примера на рисунке отражены зависимости для различных типов работ при h = 1,15 и Ссо = 0.

Зависимости длительности НИОКР от их стоимости

179

Представленные зависимости могут быть использованы для прогнозирования длительности НИОКР с учетом ОДЗ аргумента и особенностей выполнения конкретной работы.

Литература

1.Бывших Д. М. Прогнозирование стоимости средств испытаний / Д. М. Бывших, С. Г. Зеленская, С. В. Суровцев // Энергия – XXI век. 2018. – № 2. – С. 113-119.

2.Аносов Р. С. Прогнозирование стоимости средств измерений / Р. С. Аносов Д. М. Бывших, С. Г. Зеленская // Радиопромыщленность. 2018. – Т.28. – № 4. – С. 76-84.

3.Аносов Р. С. Прогнозирование технико-экономических

показателей образцов техники радиоэлектронной борьбы / Р. С. Аносов [и др.]. – Воронеж: ВУНЦ ВВС «ВВА», 2018. – 226 с.

Воронежский государственный технический университет ВУНЦ ВВС «ВВА им. профессора Н. Е. Жуковского

и Ю. А. Гагарина»

180