
- •Содержание 2
- •Введение. 136
- •2. Введение
- •1. Основные понятия
- •1.1 Моделирование. Основные понятия.
- •1.1.1 Системный анализ и моделирование
- •1.1.2 Концептуальные модели.
- •1.1.3 Термины и определения
- •1.1.4 Формализация и алгоритмизация процессов.
- •1.2 Математическое моделирование
- •1.2.1 Классификация математических моделей.
- •Классификация математических моделей на основе особенностей применяемого математического аппарата
- •1.2.2 Основной принцип классификации математических моделей
- •1.2.3 Программирование модели
- •1.2.4 Испытание модели
- •1.2.5 Исследование свойств имитационной модели.
- •Эксплуатация имитационной модели.
- •Анализ результатов моделирования.
- •1.3 Виды анализа и расчета электронных схем
- •1.4 Модели элементов и схем
- •2. Модели компонентов электронных схем
- •2.1 Классификация моделей
- •2.2 Интерполяция и аппроксимация функций при создании моделей
- •2.2.1 Интерполяция функций
- •2.2.2 Аппроксимация функций
- •2.3 Модели основных электронных компонентов
- •2.3.1 Базовый набор элементов моделей
- •2.3.2 1.1 Резистор
- •1. Пассивные компоненты и их модели
- •2.3.3 1.2 Конденсатор
- •2.3.4 Реальные конденсаторы
- •2.3.5 Катушка индуктивности и дроссель
- •2.3.6 Реальная индуктивность
- •2.3.7 Модели полупроводниковых приборов
- •2.4 Модели аналоговых компонентов программы Micro-Cap
- •2.4.1 Общие сведения о моделях компонентов
- •2.4.2 Пассивные компоненты
- •2.4.3 Резистор (Resistor)
- •Разброс сопротивления при использовании Monte-Carlo
- •3. Матрично-векторные параметры схем
- •3.1 Основные законы электрических цепей в матричном виде
- •3.2 Метод контурных токов
- •3.3 Метод узловых потенциалов
- •3.4 Метод обобщенных ветвей
- •3.5 Статический анализ линейных и нелинейных схем
- •3.6 Гибридный анализ электронных схем
- •4. Методы анализа переходных процессов
- •4.1 Введение
- •4.2 Литература
- •4.3 Основные задачи анализа переходных процессов
- •4.4 Анализ переходных процессов в линейных цепях
- •4.5 Анализ переходных процессов в нелинейных схемах и численные методы интегрирования нелинейных ду
- •4.5.1 Общие сведения о численных методах решения систем дифференциальных
- •4.5.7 Сведение расчета переходных процессов в электронных цепях к расчету цепей по постоянному току
- •4.6 Анализ переходных процессов в цепях с периодической
- •4.6.3 Дискретное преобразование Лапласа и его основные свойства
- •9. Теорема дифференцирования по параметру
- •10. Теорема интегрирования по параметру
- •11. Теорема об умножении изображений (теорема свертывания в вещественной области).
- •4.6.4 Решение линейных разностных уравнений
- •4.7 Параметрические цепи
малосигнальные
Малосигнальные
модели, как правило, представляют собой
линейные модели; модели для большого
сигнала учитывают нелинейность
характеристик активных и пассивных
элементов схемы (биполярных и полевых
усилительных приборов).
5.
По диапазону рабочих частот выделяют:
низкочастотные
высокочастотные
сверхвысокочастотные
Низкочастотные
модели не учитывают инерционность
компонентов модели и, поэтому
низкочастотные модели используют для
расчета схем по постоянному току (в
статическом режиме).
Высокочастотные
модели — модели более высокого уровня,
они учитывают помимо особенностей
статического режима инерционность
компонентов. Поэтому такие модели
дополняют системой дифференциальных
уравнений, учитывающей инерционность
компонентов, или эквивалентными схемами
реальных приборов на высоких частотах
— индуктивностями и емкостями
выводов, инерционностями, определяющими
физические процессы в компонентах
(например, накопление заряда),
емкостями областей структур и т.п.
Особенность
низкочастотных и высокочастотных
моделей состоит в том, что они выполняются
на сосредоточенных элементах и поэтому
для этих моделей справедливы законы
Кирхгофа.
СВЧ
модели отличаются от высокочастотных
моделей учетом пространственных и
временных координат, поэтому для
анализа и расчета СВЧ-схем необходимо
использовать уравнения Максвелла.
Применение законов Кирхгофа оправдано
лишь в диапазоне частот до 10 гГц, где
размеры компонентов (особенно компонентов
ИС) остаются меньше длины волны 1=3 см.
При
решении многих задач электроники
возникает необходимость обработать
результаты экспериментальных исследований
и использовать их в дальнейших расчетах
в виде некоторых аналитических
зависимостей. Т.е. ставится задача
нахождения вида аналитических функций,
которые бы достаточно достоверно
отображали полученные экспериментальные
результаты, представленные, например,
в виде таблицы. Эта задача называется
задачей интерполяции функций. Полученное
аналитическое выражение является
формальной математической моделью
исследуемого устройства или компонента.
Строго
говоря, интерполяцией называется
нахождение значений функций,
соответствующих промежуточным значениям
аргумента, которые отсутствуют в
таблице. Однако, в связи с тем, что для
этого необходимо так или иначе построить
аналитическое выражение для функции,
то именно этот процесс и называется
интерполяцией (т.е. действие, обратное
табулированию).
С
математической точки зрения задача
интерполяции ставится таким образом:
пусть задана некоторая функция f(x),
значения которой известны в некотором
ограниченном числе точекхо,
x\, Х2,
... xn,
причем:
f(xo)=yo;
f(xi)
= yi, ...f(xn)=yn
27
2.2 Интерполяция и аппроксимация функций при создании моделей
2.2.1 Интерполяция функций
Систему
можно, в принципе, решить любым из
методов, однако попытаемся облегчить
решение
задачи, воспользовавшись другим
подходом. Построим полином с
непосредственно
заданными свойствами.
Построим
формулу для некоторого многочлена,
который в т. y
= x0 принимает
значение,
равное 1, аво
всех других точках — значение равное
0. Этот полином будет иметь вид:
(x
xi
)(x
x2 * * (x
xn)
n)
i
при
x = x0
|0
при
x = x
i
,x2
,_,xn
Аналогично
построим Aj(x),
которое удовлетворяет следующим
свойствам:
[i
при
x
=
xi
(xi
x0
)(xi
x 2
Xxi
x3
В
общем случае, A(x),
удовлетворяющее условию:
i
при
x
=
xj
0
при x
=
xt,
i
ф
j,
может
быть представлено в виде:
Необходимо
найти некоторую функцию F(x),
которая проходит через точки (x0,
y0),
(xi,
yi),
... ,
(xn,
yn).
Решение
поставленной задачи, вообще неоднозначно,
т.к. функций F(x)
может быть бесконечно много. Однако
обычно F(x)
ищется в виде многочлена степени
n на единицу
меньшей, чем число узлов интерполирования.
Такая задача называется задачей
параболической интерполяции, а формулы
для построения — интерполяционными
формулами.
Интерполяционная
формула Лагранжа
Будем
искать многочлен
F(x)
в виде:
F
(x) = a0 + ai x + a2 x2
+ a3 x3
+... +
anxn
При
этом можно записать систему алгебраических
уравнений вида:
2 n
a{)
aixo
a2xo
лл • • • лл
anxo
— Уо
a0
+ ai xi + a2 x2
+... + anxi = yi
a0
+ ai xn + a2 x2
+.
Ao(x)
(x
0
)(x0
2
) " ' ( x
0
Очевидно,
что:
Ao(x)
■
Ai(x)
=
Он,
очевидно, имеет вид:
10
при
x = xi, i Ф
i,
i
= 0,2,3,
A
(x) =
(x
x0 Xх
x 2 ) л (
n)
x
i x
n
)
A,
(x)
i
= 0,i, _,n
anxn
y
n
n
28
x
Л {x
Xo
)(X
X|
(X
X
j
_J )(X
X
j
+ 1
(x Xn
)
(x
j -
x0
ЛXj
-xl)...(X
j - XJ_| ЛXj
-XJ
+ ij(xl
-
x3
) - (x j -
xn
)
Теперь
нетрудно заметить, что многочлен,
составленный в соответствии с
соотношением:
i
A
(x)yj
j=0
Обладает
всеми свойствами искомого полинома:
т.е. имеет степень n
ив точках xo,
xit
x2,...,
xn
принимает значения, соответственно
yo,
yi,
y2,
...yn.
Таким образом, искомый многочлен
найден:
_ X (x
X
QXx
-
X1)..
,(x
-xj_j
)(x
-xj+j
)... (x
-
xn
)
F
(x)
-
X
j=i
Можно
показать, что найденное решение является
единственным, если xj^xi
при всех
Интерполяционная
формула Ньютона
Интерполяционная
формула Лагранжа позволяет решить
задачу интерполяции для случая, когда
узлы интерполяции расположены
произвольным образом. При этом все
коэффициенты интерполяционного
многочлена находятся одновременно.
Решение задачи упрощается, если
предположить, что табличная функция
f(x)
задана на равноотстоящих значениях
аргументов:
xo,
xo+h-xi,
xo+2h-x2,
xo
+ nh-xn.
Значения
функции в узлах интерполяции по-прежнему
будем обозначатьyo,
yi,
... yn
. Будем искать интерполяционный
многочлен в виде:
F(x)
— a
(x
xo
л a2
Лx
xo
)(x
Xi
л ал Лx
xo
Xi
ллx
X2
л лл * * * + an
(x XoXx
XiXx
X2 • • (x
Xn_i
л
При
этом, если x-xo,
то
F(x)-ao-yo,
т.е. ao-yo.
Если
x-xi,
то F(x)=yi=yo+ai(x-xo)=yo+aih.
Тогда:
a
-
V
i
~
yo
-
a-«l
i
h h
.
Величина
yi
- yo-Ayo
называется конечной разностью 1-го
порядка функции f(x)
в точке
xo.
Рассмотрим
определение коэффициента a2.
В точке x-x2
имеем:
F(x
2)
- У
2 - yo h
(x2
-
x
0) +
a
2
(x
2 -
xo
Xх
2 - xi)
F
(x 2 )
= У 0 + АУ
0 + ' 2 h =
У 2
a
-
У
2 -
2
-Ay o - У
o
-
У
2 -
2
• yi +2
У
o - У
o
-(
У
2 - У
i) - ( y i - У
2)
-
Ay
i - Ay o
-
A2
y o 2 2h2 2h2 2h2 2h2 2h2
.
29
)
(-1)(-1
-1)
=
2 x2
+ 3x + 6
Полином
имеет вид:
Величина
Л2у0
называется конечной разностью второго
порядка функции f(x)
в
т. x0.
A2yo
= Ayi
-
Л у о = у 2 - 2 y
i
+уо.
Продолжая
рассмотрение дальше, несложно показать,
что:
А
3 У0
_
Д 2 У1
-
Д 2 У0
_ УЗ
-
3
У
2
+
3
У - У0
3l-h
3l-h
3l-h
где
Л3у0
— конечная
разность 3-го порядка функции f(x)
в т. x0.
Величина Л3у0
определяется
через конечные разности более низких
порядков и через значения функций в
точках интерполяции в виде:
А3
У0 = А2
У 1 - А2
У0 = УЗ - 3
У 2 + 3У
1 - У0
Можно
показать, что общий вид коэффициента
ak может
быть представлен формулой:
Д*У0
a
3
=
3
k l
h
а
значения конечной разности k-ro
порядка в общем виде представляются:
л л • yk
-
Таким
образом, интерполяционный многочлен
Ньютона представляется в виде:
F
( x )
= У
0
0
X
+
- + — . ( x - x0Xx
- x1
)••• (x - xn
l)
nl-h 0
A
xl V n~x)'
Рассмотрим
пример составления интерполяционного
полинома для некоторой функции
f(x),
таблично заданной в виде:
x0=1; xi=0; x2=1;
У0=5; yi
= 6; у2=11.
Интерполяция
по методу Лагранжа:
Формула
Лагранжа (степень полинома =2) имеет
вид:
F
( x ) _ (
x
~ x
i ) ( x
~ x
2 )
у
(x0
_xi)(x0
_x 2)
(x-x0)(x~x2)
у
(
x i _
x 0 )
( x i
_ x 2
)
(
x
~ x
0
(x
2 _ x
0 ) (x
2 _xi)
)
у
x
-(x^TT) —(x"+TT(x-i) (x+r)-x 2 F(x)
=
At
—
B т + у—т—1
+1 1 \ (— = 2,5x
-2, 5x-
6x + 6 + 5,5x + 5,5x =
1
-(-i)
(1
+1)-1
F
(x)
= 2 x2
+ 3x
+ 6
Интерполяция
по методу Ньютона
Формула
интерполяционного полинома имеет вид:
30
3
x
Г\ I
x
X
0
x
x
x
Xx
~ x