25、应变介导的磁电存储器:原理、模拟与误差分析

应变介导的磁电存储器:原理、模拟与误差分析

1. 磁电系统的能耗优势

磁电系统在能耗方面展现出显著优势。与基于CMOS的器件相比,磁电系统仅需低电压即可诱导开关操作,这得益于其高磁致伸缩系数和压电系数的耦合。

磁电系统的能量耗散主要有两个来源。一是磁化进动及其与周围晶格的相互作用,这部分耗散能量可通过以下公式计算:
[Ed,m = -\int_{0}^{\infty} v\frac{d\tilde{\omega}}{dt} dt = v\alpha M_s\mathcal{G} \int_{0}^{\infty} (\frac{d\vec{\gamma}}{dt})^2 dt]
其中,(v)为磁性元件的体积。如图8.7所示,随着开关时间的增加,这部分耗散能量会降低。

对于应力(\sigma)高达100 MPa(对应电压低于0.4 V)的情况,总能量写入成本(E_d = E_{d,m} + E_{d,e} \approx 0.21 fJ/bit),比其他开关方法低3个数量级。

2. LLG模拟 - Eshelby方法

为了获得一个能考虑所有耦合现象的简单模型,引入了Eshelby方法。该方法假设一个椭球形磁弹性颗粒嵌入压电矩阵中,这样可以利用Eshelby理论处理完全耦合的磁 - 电 - 弹性情况。

2.1 存储元件的几何结构

考虑一个磁弹性椭球形颗粒嵌入压电矩阵中,极化场(\vec{H} {\infty})沿(y)轴施加,以定义两个平衡位置“1”和“0”。通过施加电压在电极上产生电场(\vec{E} {\infty}),压电矩阵根据电场的正负在垂直于平

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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