22、电路设计中的仿真与编译技术

电路设计中的仿真与编译技术

1. 反向标注概念

反向标注是指布局提取工具将布线的参数数据反馈到先前的仿真网表中。这里以SPICE仿真为例,但在VLSI布局中,也可能涉及门级或开关级仿真。

2. 模拟与混合模拟/数字仿真
2.1 纯模拟仿真

对于纯模拟电路,几乎通用的仿真工具是SPICE及其商业衍生工具。SPICE在广泛的电压、电流、频率和温度范围内具有很高的仿真精度,这使其具有极高的相关性。其主要缺点是由于涉及详细计算,无法处理VLSI复杂度的电路,但在模拟电路中,这种情况很少出现,因为模拟电路中通常最多只有几百个晶体管。

大多数基于SPICE的商业工具提供图形和文本输出,能够以设计师熟悉的传统方式显示频率特性等。在仿真中轻松更改组件值或公差并观察结果,使模拟设计比构建物理面包板布局的过程快得多,但这当然并不免除设计师提供所有创造性输入的责任。

2.2 混合模拟/数字仿真

为混合模拟/数字仿真提供一个全面的CAD工具极其困难,主要是因为模拟部分需要精细细节但组件数量少,而数字部分细节较粗但组件数量多,这有时被称为“小A大D”情况。目前的解决方案有两种:
- 拥有单独的模拟和数字仿真器,并手动在它们之间传输数据。
- 拥有一个系统,在一个仿真环境中包含两个单独的仿真器,用户可以编程决定将哪个应用于电路的不同部分。例如,模拟部分可以使用SPICE的衍生工具,数字部分使用开关级或门级仿真。

对于“小A小D”情况,例如具有一些有限数字功能的未配置模拟阵列,如果有足够全面的CAD计算能力,SPICE可能适用于模拟整个电路。

在一些商业软件包

【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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