Effiziente Methoden zur netzwerkbasierten Modellbeschreibung für die EMV-Simulation im Automobilbereich:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Tönning
Der Andere Verlag
2008
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | 155 S. graph. Darst. |
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|---|---|
| adam_text | INHALTSVERZEICHNIS 1 EINLEITUNG UND MOTIVATION 1 2 SIMULATION UND
MODELLIERUNG 7 2.1 GRUNDLAGEN DER SCHALTUNGSSIMULATION 7 2.1.1
NUMERISCHE BESCHREIBUNG EINES SCHALTUNGSNETZWERKS 7 2.1.2 NUMERISCHE
INTEGRATIONSMETHODEN FUER DIE TRANSIENTENANALYSE 13 2.2 NICHTLINEARE
MODELLE INTEGRIERTER SCHALTKREISE 16 2.2.1 PHYSIKALISCHE MODELLE 17
2.2.2 EMPIRISCHE MODELLE 18 3 KOSIMULATION VON SPICE- UND
VHDL-AMS-MODELLEN 27 3.1 DIE HARDWAREBESCHREIBUNGSSPRACHE VHDL-AMS 27
3.1.1 ENTSTEHUNGSGESCHICHTE VON VHDL-AMS 27 3.1.2 AUFBAU UND STRUKTUR
EINES VHDL-AMS-MODELLS 28 3.1.3 DATENTYPEN UND DATENOBJEKTE 30 3.1.4
INTERAKTION ZWISCHEN ANALOG- UND DIGITALKOMPONENTEN ... 32 3.1.5
SIMULATIONSABLAUF 33 3.1.6 VHDL-AMS-MODELLE FUER DIE EMV-SIMULATION 38
3.2 SCHNITTSTELLE ZUR KOSIMULATION VON VHDL-AMS-MODEILEN 38 3.2.1
REALISIERUNGSMOEGLICHKEITEN DER SPICE-VHDL-AMS-KOSIMU- LATION 39 3.2.2
FUNKTIONALITAET DES SCHNITTSTELLENPROGRAMMS UND ABLAUF EI- NER
KOSIMULATION 40 3.2.3 MODELLINSTANZEN UND DATENAUSTAUSCH 43 3.2.4
SPICE-VHDL-AMS-ZEITBEREICHSANALYSE 44 3.2.5 VERGLEICH VON KOSIMULATION
UND REINER VHDL-AMS-SIMULATION 47 3.2.6 ANWENDUNGSBEISPIELE DER
KOSIMULATION 54 3.2.7 DISKUSSION 57 4 VERHALTENSMODELLIERUNG UNTER
VERWENDUNG NEURONALER NETZWERKE 59 4.1 EIGENSCHAFTEN VON MODELLEN AUF
BASIS NEURONALER NETZE 59 4.2 GRUNDLAGEN KUENSTLICHER NEURONALER NETZE 61
4.2. BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN HTTP://D-NB.INFO/990427889
DIGITALISIERT DURCH LITERATURVERZEICHNIS 1 INHAITSVERZEICHNIS 4.2.4
MEHRSCHICHTIGE PERZEPTRON-NETZWERKE 68 4.3 MODELLIERUNG ELEKTRISCHER
SCHALTUNGEN MITTELS ANNS 75 4.3.1 NICHTLINEARE SYSTEMIDENTIFIKATION 75
4.3.2 ANSAETZE ZUR VERHALTENSMODELLIERUNG ELEKTRISCHER SCHALTUNGEN 79
4.3.3 NEURONALES ZUSTANDSRAUMMODELL 83 4.4 SPICE-BASIERTE SIMULATION
NEURONALER MODELLE 92 4.5 AUTOMATISCHE GENERIERUNG NEURONALER
VERHALTENSMODELLE 94 5 MODELLIERUNG UND SIMULATION EINES REALEN
BAUELEMENTS 103 5.1 DER HIGHSIDE-SCHALTER BTS5440G 103 5.2 ERSTELLUNG
DER SPICE-MODELLE DES BTS5440G 104 5.2.1 SSDNN-MODELLBILDUNG 105 5.2.2
ERSTELLUNG DES S-SSDNN-GESAMTMODELLS 113 5.2.3 IBIS-MODELLBILDUNG H 4
5.3 VERGLEICH DER SPICE-ERSATZSCHALTUNGEN MIT DEM VHDL-AMS-REFE-
RENZMODELL HF 5.4 AUSDEHNUNG DES BETRACHTETEN PARAMETERRAUMS 122 6
ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 129 A ANMERKUNGEN ZU DEN SIMULATIONMODELLEN
UND -METHODEN 133 A.L BERECHNUNG DER ZEITABHAENGIGKEIT EINES IBIS-MODELLS
133 A.L.L ONE-WAVEFORM-MODELL 133 A.L.2 TWO-WAVEFORM-MODELL 134 A.2
AKTIVIERUNGSFUNKTIONEN KUENSTLICHER NEURONEN 1** A.3 IN BEISPIEL 2
VERWENDETE MODELLE 134 B WEITERE SIMULATIONSERGEBNISSE ^ VERZEICHNIS
HAEUFIG VERWENDETER FORMELZEICHEN, INDIZES UND ABKUERZUNGEN 1**
|
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INHALTSVERZEICHNIS 1 EINLEITUNG UND MOTIVATION 1 2 SIMULATION UND
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NUMERISCHE BESCHREIBUNG EINES SCHALTUNGSNETZWERKS 7 2.1.2 NUMERISCHE
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3.1.1 ENTSTEHUNGSGESCHICHTE VON VHDL-AMS 27 3.1.2 AUFBAU UND STRUKTUR
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4.3.3 NEURONALES ZUSTANDSRAUMMODELL 83 4.4 SPICE-BASIERTE SIMULATION
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