仿真学习系列(五):ADS 仿真理解电流的返回路径

前言

我们都知道,电流必须流到源端,低频是沿着电阻最低线路回流,高频是沿着阻抗最低线路回流。这里探讨一个问题,回流电流到底是怎样沿返回路径回流的?是到达负载然后回流的吗?

事实并非如此。当信号沿传输线向前传播时,回流电流几乎是同时沿阻抗最低的路径返回的,低频主要走电阻最小路径,而高速情况下则沿回流平面正下方分布。但这个现象仅靠文字很难彻底理解,所以本文将结合仿真波形 + 结构观察,用最直观的方式看清回流电流是如何返回的。

阅读本文你将得到:

  • 一个可落地的仿真练习

  • 对回流路径的可视化理解

  • 将理论与波形对应的闭环认知

一、学习目标

  1. 理论层面理解高速信号的返回路径行为

  2. 建立“电流不是走完一圈才回来,而是边走边回”的正确认知

二、仿真机理

为了观察返回电流在回流路径中的真实行为,本仿真采用以下思路:

  1. 时域激励源,产生激励信号;
  2. 设置三层传输线
    • 第一层为6mil导线
    • 第二层为一个大铜箔,作为回流路径;
    • 第三层为GND,间距设置远;
  3. 放置3个三层传输线,用于对比观察;
  4. 在导线上放置电流探头,同时在大铜箔平面放置电流探头;
  5. 观察输入电流与
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值