DroidTesla là một trình mô phỏng mạch đơn giản và mạnh mẽ.
Hoàn hảo cho sinh viên mới học thiết kế và xây dựng mạch điện tử,
người có sở thích và người thích mày mò và cả những chuyên gia dày dạn kinh nghiệm muốn nhanh chóng,
công cụ tiện dụng để thực hiện các tính toán thiết kế mạch điện tử.
Đó là tính tương tác và sự đổi mới mà bạn không thể tìm thấy trong các công cụ SPICE tốt nhất cho PC như Multisim, LTspice, OrCad hoặc PSpice (nhãn hiệu thuộc về chủ sở hữu tương ứng của chúng).
Trình mô phỏng DroidTesla giải các mạch điện trở cơ bản bằng cách sử dụng Định luật hiện tại của Kirchoff (KCL)
giống như cách một học sinh trong lớp mạch, trình mô phỏng tạo thành một ma trận theo cách có hệ thống
với KCL và sau đó tiến hành giải các đại lượng chưa biết bằng cách sử dụng các đại số khác nhau
các kỹ thuật như loại bỏ Gaussian và kỹ thuật ma trận thưa thớt.
Đối với các thành phần phi tuyến tính, chẳng hạn như diode và BJT, công cụ DroidTesla tìm kiếm giải pháp gần đúng bằng cách đưa ra phỏng đoán ban đầu cho một câu trả lời
và sau đó cải thiện giải pháp với các phép tính liên tiếp được xây dựng dựa trên phỏng đoán này.
Đây được gọi là một quá trình lặp lại. Mô phỏngroidTesla sử dụng thuật toán lặp Newton-Raphson
để giải quyết các mạch có mối quan hệ I / V phi tuyến tính.
Đối với các phần tử phản kháng (tụ điện và cuộn cảm), DroidTesla sử dụng phương pháp tích hợp số để ước tính trạng thái của các phần tử phản kháng dưới dạng hàm thời gian.
DroidTesla cung cấp các phương pháp tích hợp Hình thang (tôi sẽ thêm phương pháp GEAR sau) để ước tính trạng thái của các phần tử phản ứng.
Mặc dù đối với hầu hết các mạch, cả hai phương pháp sẽ cung cấp kết quả gần như giống nhau,
Người ta thường cho rằng phương pháp Bánh răng ổn định hơn, nhưng phương pháp hình thang nhanh hơn và chính xác hơn.
DroidTesla hiện tại có thể mô phỏng:
-Resistor
-Tụ điện
-Cuộn cảm
-Chiết áp
-Bóng đèn
-Bộ khuếch đại hoạt động thử thách
- Bóng bán dẫn mối nối lưỡng cực (NPN PNP)
-MOSFET cạn kênh N
-MOSFET nâng cao kênh N
-MOSFET cạn kênh P
-MOSFET cải tiến kênh P
-JFET N và P
-PN Diode
-PN Led diode
-P diode Zener
-AC nguồn hiện tại
Nguồn hiện tại -DC
Nguồn điện áp -AC
-Nguồn điện áp (pin) DC
-CCVS - nguồn điện áp được kiểm soát hiện tại
-CCCS - nguồn hiện tại được kiểm soát
-VCVS - nguồn điện áp điều khiển điện áp
-VCCS - nguồn hiện tại được kiểm soát điện áp
-Nguồn điện áp sóng ngang
-Nguồn điện áp sóng tam giác
-Amper kế AC
Ampe kế -DC
-Vôn kế AC
-Vôn kế DC
- Máy hiện sóng hai kênh
-SPST chuyển đổi
-SPDT Switch
-Công tắc điều khiển điện áp
-Công tắc điều khiển hiện tại
-AND
-NAND
-HOẶC LÀ
-CŨNG KHÔNG
-KHÔNG PHẢI
-XOR
-XNOR
-JK flip-flop
-7 Hiển thị phân đoạn
-D flip-flop
-Relay
-IC 555
-Transformer
-Graetz Circuit
Nếu bạn đang làm một
bộ dao động bạn phải đặt một giá trị ban đầu nhỏ vào một số
phần tử phản ứng. (xem các ví dụ)
Hoàn hảo cho sinh viên mới học thiết kế và xây dựng mạch điện tử,
người có sở thích và người thích mày mò và cả những chuyên gia dày dạn kinh nghiệm muốn nhanh chóng,
công cụ tiện dụng để thực hiện các tính toán thiết kế mạch điện tử.
Đó là tính tương tác và sự đổi mới mà bạn không thể tìm thấy trong các công cụ SPICE tốt nhất cho PC như Multisim, LTspice, OrCad hoặc PSpice (nhãn hiệu thuộc về chủ sở hữu tương ứng của chúng).
Trình mô phỏng DroidTesla giải các mạch điện trở cơ bản bằng cách sử dụng Định luật hiện tại của Kirchoff (KCL)
giống như cách một học sinh trong lớp mạch, trình mô phỏng tạo thành một ma trận theo cách có hệ thống
với KCL và sau đó tiến hành giải các đại lượng chưa biết bằng cách sử dụng các đại số khác nhau
các kỹ thuật như loại bỏ Gaussian và kỹ thuật ma trận thưa thớt.
Đối với các thành phần phi tuyến tính, chẳng hạn như diode và BJT, công cụ DroidTesla tìm kiếm giải pháp gần đúng bằng cách đưa ra phỏng đoán ban đầu cho một câu trả lời
và sau đó cải thiện giải pháp với các phép tính liên tiếp được xây dựng dựa trên phỏng đoán này.
Đây được gọi là một quá trình lặp lại. Mô phỏngroidTesla sử dụng thuật toán lặp Newton-Raphson
để giải quyết các mạch có mối quan hệ I / V phi tuyến tính.
Đối với các phần tử phản kháng (tụ điện và cuộn cảm), DroidTesla sử dụng phương pháp tích hợp số để ước tính trạng thái của các phần tử phản kháng dưới dạng hàm thời gian.
DroidTesla cung cấp các phương pháp tích hợp Hình thang (tôi sẽ thêm phương pháp GEAR sau) để ước tính trạng thái của các phần tử phản ứng.
Mặc dù đối với hầu hết các mạch, cả hai phương pháp sẽ cung cấp kết quả gần như giống nhau,
Người ta thường cho rằng phương pháp Bánh răng ổn định hơn, nhưng phương pháp hình thang nhanh hơn và chính xác hơn.
DroidTesla hiện tại có thể mô phỏng:
-Resistor
-Tụ điện
-Cuộn cảm
-Chiết áp
-Bóng đèn
-Bộ khuếch đại hoạt động thử thách
- Bóng bán dẫn mối nối lưỡng cực (NPN PNP)
-MOSFET cạn kênh N
-MOSFET nâng cao kênh N
-MOSFET cạn kênh P
-MOSFET cải tiến kênh P
-JFET N và P
-PN Diode
-PN Led diode
-P diode Zener
-AC nguồn hiện tại
Nguồn hiện tại -DC
Nguồn điện áp -AC
-Nguồn điện áp (pin) DC
-CCVS - nguồn điện áp được kiểm soát hiện tại
-CCCS - nguồn hiện tại được kiểm soát
-VCVS - nguồn điện áp điều khiển điện áp
-VCCS - nguồn hiện tại được kiểm soát điện áp
-Nguồn điện áp sóng ngang
-Nguồn điện áp sóng tam giác
-Amper kế AC
Ampe kế -DC
-Vôn kế AC
-Vôn kế DC
- Máy hiện sóng hai kênh
-SPST chuyển đổi
-SPDT Switch
-Công tắc điều khiển điện áp
-Công tắc điều khiển hiện tại
-AND
-NAND
-HOẶC LÀ
-CŨNG KHÔNG
-KHÔNG PHẢI
-XOR
-XNOR
-JK flip-flop
-7 Hiển thị phân đoạn
-D flip-flop
-Relay
-IC 555
-Transformer
-Graetz Circuit
Nếu bạn đang làm một
bộ dao động bạn phải đặt một giá trị ban đầu nhỏ vào một số
phần tử phản ứng. (xem các ví dụ)
