State variable harmonic balance analysis of nonlinear circuits based on waves
Notice bibliographique
Résumé
Circuit simulation involving nonlinear elements can be a challenging task. From these challenges rises a demand for finding better and more efficient ways of solving such problems. This work provides a novel approach for performing harmonic balance (HB) analysis using the fREEDA circuit simulator. The proposed method is an extension of the method of multiple reflections for multiple ports. In addition the method is formulated in terms of power waves and state variables at the nonlinear devices. The HB problem is then solved using a procedure which resembles the signal propagation within the actual circuit. This method could be efficiently parallelized since it does not require a large matrix decompositions at each iteration. Several approaches to improve convergence properties are investigated. The first involves adding capacitors in parallel with the nonlinear device ports, this allows the fixed-point iterations to always be convergent. These capacitors are only active in a separate time dimension and do not affect the steady-state solution. The harmonic balance solution is found when the transient response in this time dimension is extinguished. Another strategy to improve convergence is the combination of fixed-point iterations with the gradient descent method. The effect of a vector extrapolation method to accelerate convergence is also investigated. Simulation results for various strongly nonlinear circuits is presented. This thesis covers the background of harmonic balance analysis, literature review, derivation of the proposed method, improvements, preliminary results, as well as future work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».