37、多导体传输线的时域分析与模型降阶方法

多导体传输线的时域分析与模型降阶方法

在当今的集成电路和数字系统中,高密度互连包含大量耦合的多导体传输线(MTL)。对这些传输线进行精确分析时,常规方法的计算负担变得难以承受。因此,模型降阶(MOR)方法应运而生,旨在减少计算负担,同时保持分析的准确性。

1. 多导体传输线方程及相关等式

多导体传输线的拉普拉斯变换方程为:
[
\begin{cases}
\frac{d}{dz}\hat{V}(z, s) = - [\hat{Z}_i(s) + sL] \hat{I}(z, s) & (9.69a) \
\frac{d}{dz}\hat{I}(z, s) = - [\hat{G}(s) + sC] \hat{V}(z, s) & (9.69b)
\end{cases}
]
其中,(\hat{Z}_i(s) = R(s) + sL_i(s)) 是导体损耗的内部阻抗矩阵。这些方程可以转换为状态变量形式:
[
\frac{d}{dz}\hat{X}(z, s) = \hat{A}(s) \hat{X}(z, s)
]
其中,(\hat{X}(z, s) =
\begin{bmatrix}
\hat{V}(z, s) \
\hat{I}(z, s)
\end{bmatrix}),(\hat{A}(s) = -
\begin{bmatrix}
0_n & (R + sL) \
(G + sC) & 0_n
\end{bmatrix}),(0_n) 是 (n \times n) 的零矩阵。 <

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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