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半导体放电管的Spice仿真和参数说明

本来想获取气体放电管的Spice模型,但是找了一圈无果,从littelfuse上找到了半导体放电管P0640SCLRP的Spice模型,使用Cadence对该元件进行仿真,本文仅记录步骤,目的在于对放电管有个感性认识...图3 P0640SCLRP的仿真原理图 图4 仿真结果(红色为模拟的输入电压脉冲,蓝色为流过放电管的电流,绿色为负载电压) 上图可以看出,在100V/us的条件下,手册给出的切换电压Vs=77V,仿真结果为...93V;手册给出的峰值闭态电压Vdrm=58V,仿真结果中,在58V之后,流过放电管的电流开始出现并逐渐增加;手册给出的开启电压Vt=4V,仿真结果为5.6V。...根据仿真结果,得出以下方法和结论: 1....大于58V,电流开始出现(见上图的仿真结果)。 2. 线路正常工作电压必须小于3个电压值的最小值Vmin。

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基于FPGA图像仿真系统的使用

基于FPGA图像仿真系统的使用 1 FPGA图像仿真平台的介绍 ?...2 基于蓝色车牌定位的图像仿真系统的演示 要想识别车牌号码首先就要定位车牌。...图7 copy txt文件到仿真路径下 或者我们在matlab代码里边增加文件生成路径直接到仿真路径下。 第三步:建立仿真。 ? 图8 编译代码保证无错 ?...图9 仿真建立完成 第四步:仿真过程中数据和时序的查看。 ? 图10 仿真波形 ? 图11 仿真数据 第五步:copy 仿真后的结果文档到matlab路径下。 ?...图12 仿真结果文件 第六步:查看算法处理后的图像,并做对比是否成功。 ? 图13 车牌定位过程 ? 图14 蓝色车牌定位成功 总结:利用图像仿真平台可以快速实现图像算法的仿真验证。

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基于脚本的modelsim自动化仿真

基于脚本的modelsim自动化仿真 1. 背景知识 FPGA的仿真与调试在FPGA开发过程中起着至关重要的作用,也占用了FPGA开发的大部分时间。...FPGA的仿真又分为前仿真和后仿真,前仿真即功能仿真,是在不考虑器件的布局布线和延时的理想情况下对源代码进行的仿真;后仿真即时序仿真,时序仿真主要在布局布线后进行,与特定的器件有关,在仿真时还要包含器件和布线延时信息...FPGA的仿真工具也很多,其中用各公司软件自带的仿真工具,也有其他公司的仿真工具。其中Mentor公司的Modelsim是业界比较优秀的仿真软件,它提供了友好的仿真界面。...2. modelsim自动化仿真示例 下面简单讲讲仿真的步骤。...这种好处也许在小设计中没怎么表现,但是如果在一个大的工程中,常常需要对一个设计单元进行反复的修改和仿真,但是仿真时的设置是不变的,这时如果使用了do文件,把仿真中使用到的命令都保存下来了,就可以节省大量的人力

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基于ANSYS的水冷电机的热仿真

根据式(1.1)计算出瞬时的铁芯损耗密度,在与体积相乘,并对时间进行积分,就可以得到总铁耗,其直接可以作为能量源项输入电机温度仿真中,实现电磁仿真和热仿真耦合。...,最终得到电机整体的温度场,速度场等等数据,流程示意图如下:图1 仿真建模思路 3.2 电机三维模型本文所使用的电机为水冷电机,其冷却流道直接位于机壳之中,进出口分别与压力泵相连,形成一个冷却液流动回路...为快速获得可用数据,本文采用稳态计算方法进行电机仿真。 ...仿真表明:随着冷却液进口流量的提高,最高温度降低值越来越小,带来的冷却能力收益越来越小,因此需要选择合适的进口参数;另外,转子和定子间的气隙厚度直接影响了电机内部的传热,需要通过仿真多次计算,确定合理值...综上所述:本文建立了对电机热仿真的全流程,对其关键参数均提出了有效计算方法,为电机热设计提供了重要参考。

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基于Anylogic的AGV智能调度仿真平台

有了它们的帮助 出入库货物的搬运 将变得更加方便高效 我们就能更快收到自己的快递啦 我们对AGV调度过程建模 并使用Anylogic进行仿真 就能模拟小车运行的真实环境 可以快速调整模型结构 非常方便地修改各项参数...一、模型布局 基于仓库规模和小车数量设置 工欲善其事,必先利其器。一个科学合理的仓库布局可以显著提高货物处理速度,减少不必要的运输距离和线路瓶颈。...基于此设计目标,可以将仓库划分为传送带、车库、配送区、分拣区和充电区等五个部分,如下图所示: ? 仓库尺寸设置 尺寸:W*L=16*8 (128个格口数), 格口尺寸:0.6m*0.6m。...三、仿真结果 AGV调度仿真输出图表 通过调节订单到达率:poisson(6000)~poisson(10000), 统计总配送包裹数、分拣人员利用率、AGV利用率、平均配送时间、包裹在系统外的平均等待时间...仿真模型中各项统计指标的输出结果如下: 总配送包裹数 ? 空闲AGV数量 ? 平均配送时间 ? 系统外平均等待时间 ? 人员利用率 ? AGV编队利用率 ? AGV平均利用率 ? ? ?

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基于BP神经网络PID控制+Simulink仿真

最近在学习电机的智能控制,上周学习了基于单神经元的PID控制,这周研究基于BP神经网络的PID控制。 神经网络具有任意非线性表达能力,可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制。...基于BP神经网络的PID控制系统结构框图如下图所示: 控制器由两部分组成:经典增量式PID控制器;BP神经网络 经典增量式PID控制器 BP神经网络控制算法 BP神经网络结构如下图所示...6)进行神经网络学习,实时自动调整输出层和隐含层的加权系数wli(k)和wij(k),实现PID控制参数的自适应调整 (7)置k=k+1,返回步骤(2) Matlab Simulink仿真建模.../90488610 完成后点击S-function函数,会弹出外部参数设置框,设置参数如下: 注:T采样时间要和设置的控制算法的采样时间一样,不然会报错,如下: 下面是仿真结果...: Kp、Ki、Kd的自适应变化曲线: Kp: Ki: Kd: 有关仿真的所有资源已上传,如有需要可自行下载: https://download.csdn.net

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基于matlab的机械臂仿真_移动机器人matlab运动学仿真

目的 本文手把手教你在 Mathematica 科学计算软件中搭建机器人的仿真环境,具体包括以下内容:    1 导入机械臂的三维模型    2 正\逆运动学仿真    3 碰撞检测...如果你非要舍近求远,用 C++ 编写一套仿真软件,先不要说仿真结果如何显示,光是矩阵计算的实现细节就能让你焦头烂额。   ...我简单对比了一下二者在机器人仿真方面的特点,见下表。由于Mathematica不俗的表现,我选择在它的基础上搭建仿真环境。如果你对Mathematica不熟悉,可以看网络教程,也可以参考我的学习笔记。...注意该函数包依赖另一个函数包 Screws.m [ 3 ] ^{[3]} [3] ,该包基于旋量理论,可在此处下载:http://www.cds.caltech.edu/~murray/books/MLS...可是仿真是在虚拟的数字世界中进行的,这个世界可不遵守物质世界那套力的法则,因此仿真还不够真实。为了让机器人仿真更接近实际,我们需要考虑“碰撞检测”(Collision Detection)功能。

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