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World File Search System电路模型
UI-ASSIST：美印合作开发带存储的智能配送系统
• TAMU 开发并验证了模糊电动汽车电池充电管理系统。已经开发了配电网运营商的决策算法。 • WSU 正在选择存储系统模型，以将其纳入 WSU 配电系统进行演示。 • MIT 正在使用递归最小二乘法估计 SOC 和参数的锂离子等效电路模型方面取得进展 • LBNL 和 PNNL 正在为详细的存储模型和基于 DER-CAM 的分析做出贡献 • ETAP 正在支持探索存储应用的分析。 • 与行业合作伙伴（AVISTA 和 SnoPUD）的现场经验
使用嵌入式机器学习在电动汽车中优化电池动力学：在电动汽车子系统中实施实时电压建模
本文探讨了机器学习在电池电动汽车中建模电池动力学的应用。主要目的是开发和实施基于机器学习的模型，该模型可以准确估计锂离子电池电池的终端电压，并能够实时推断电池电动汽车中的嵌入式系统。常规方法（例如等效电路模型）在处理电池电动汽车中遇到的复杂和动态环境时具有局限性。本论文旨在通过利用嵌入式设置的机器学习能力来改进这些方法。这项研究是与Scania CV AB合作进行的，利用了其电池实验室和电动卡车的数据。该研究涉及数据上的预处理和功能工程，然后培训各种机器学习模型，包括前馈神经网络和长期短期记忆网络。这些模型基于其在解释实验室环境中进行的电池测试的数据时进行了培训和评估。然后，对训练有素的机器学习模型进行了调整以在电动卡车内的嵌入式系统上运行，同时考虑了有限的计算能力和内存资源。在驾驶，充电和空转场景期间，在现实世界中的电动卡车中对两种型号进行了评估。长期短期内存网络在驾驶和闲置时表现出更好的性能，在充电方案中，前馈神经网络的表现更好。这些发现非常有价值，因为它们证明机器学习模型对于电池电动汽车中的实时应用是可行的。它还突出了进一步研究的有希望的领域，特别是对于不容易由等效电路模型建模的电池化学，为电动汽车中更智能，安全和效率的电池管理解决方案铺平了道路。
IV模拟电路主题代码IV模拟电路主题代码
模块-1 BJT偏置：BJT放大器电路中的偏置：经典离散电路偏置（电压 - 分隔偏置），使用收集器偏置以基本反馈电阻。小信号操作和模型：收集器电流和跨导性，基本电流和输入电阻，发射极电流和输入电阻，电压增益，信号和直流数量分离，即混合π模型。MOSFET：MOS放大器电路中的偏置：固定V GS，固定V G，排干到门反馈电阻。小信号操作和建模小：直流偏置点，漏极中的信号电流，电压增益，小信号等效电路模型，跨导性。
多通道生物信号记录系统中 CMRR 下降的分析
摘要 — 近期已有报道采用共享参考方案并实现高共模抑制比（即 CMRR > 80dB）的多通道生物信号记录系统。虽然众所周知，共享参考方案会导致生物放大器输入端的阻抗不匹配，从而限制可实现的最大 CMRR，但仍然缺乏能够对这种退化源进行定量评估的理论研究。本简报提供了由电极阵列和生物放大器组成的输入接口的等效电路模型，然后进行了完整分析以计算 CMRR 退化。本文介绍了基于先前设计和制造的 180nm CMOS 工艺的 32 通道神经记录前端的模拟结果，结果与理论结果非常吻合。
参数提取和等效电路建模
天线是一种辐射结构，能够发射/接收特定频率的电磁辐射。天线设计为在特定频带内工作，该频带称为天线带宽。天线工程师通常很难设计具有特定带宽的精确谐振频率的天线，因为它取决于各种物理、电气和磁性参数。因此需要使用等效电路建模。等效电路建模是构建具有天线谐振和带宽特性的集总元件电路的过程。通过此模型，技术人员可以轻松计算天线的各种参数。如果开发的等效电路模型可以推广，则可以将其用于精确设计天线，并可以轻松地将具有特定特性的天线转换为另一种天线。
包括 3D IC 在内的元件在 PCB 上的热布局
摘要 本文提出了一种优化印刷电路板（PCB）上发热和非发热电子元件热布局的方法。使用遗传算法优化PCB的最高温度和元件间的总连线长度。在3D IC中堆叠的芯片可重构的情况下，3D IC的每个芯片结构也同时改变。使用简单的热电路模型，通过电路仿真获得每个元件的温度。实验结果表明，可以很好地优化元件的布局，以使用更短的连线长度来降低最高温度。 关键词：热布局，3D IC，印刷电路板，优化，电子元件 分类：集成电路
电池可靠性测试系统型号17010
多个电流范围设计▓当前范围的快速切换：Chroma 17010系列提供了多个电流输出和测量范围开关，拟合测试计划都具有大和小电流。在测试步骤开始时，系统将检测输出电流，然后自动并快速切换到适当的电流范围。这提高了高度准确测试数据的测试准确性和分辨率。▓在恒定电压模式下自动范围开关：Chroma 17010线性电路模型在恒定电压测试模式下支持当前范围的自动切换，而无需任何输出中断。这非常适合诸如浮点充电或潜在调节之类的应用，这些应用需要长期和高度稳定的电流输出测试。
PyBOP：用于电池模型优化和参数化的 Python 包
Python 电池优化和参数化 (PyBOP) 包提供了估算和优化电池模型参数的方法，提供确定性和随机性方法以及示例工作流程来帮助用户。PyBOP 支持从各种电池模型的数据中识别参数，包括流行的开源 PyBaMM 包 (Sulzer et al., 2021) 提供的电化学和等效电路模型。使用相同的方法，PyBOP 还可用于在用户定义的操作条件下针对各种模型结构和设计目标进行设计优化。PyBOP 通过多种方法促进优化，并通过诊断来检查优化器的性能以及成本和相应参数的收敛。识别出的参数可用于预测、在线估计和控制以及设计优化，从而加速电池的研究和开发。