'시뮬레이션'에 해당되는 글 3건

  1. 2016.08.13 전이(Transition)/합성곱(Convolution) 시뮬레이션
  2. 2015.05.28 해석과 흉내 사이
  3. 2014.03.25 시뮬레이션과 측정

전이(Transition)/합성곱(Convolution) 시뮬레이션

원 포인트 레슨 2016. 8. 13. 10:00

전이(transition)와 합성곱(convolution) 시뮬레이터는 그 동작에 있어 스파이스(SPICE)와 비슷하다. 그것들은 해석하려는 회로의 전류와 전압의 시간 의존성을 표현하는 편미분 방정식 세트를 푼다. 결과는 시간, 가능성, 스윕 변수에 대한 비선형 분석이다.
전이와 합성곱 옵션 사이의 주요 차이는 아래에 논의되는 회로의 분포(distributed)되고 주파수 의존적인 요소를 각 해석이 어떻게 특성화 하느냐에 달려있다.


전이(트랜지션) 해석
전이 해석은 완전히 시간 영역에서 수행된다. 그래서 마이크로스트립 요소나 s-파라미터 요소 같은 분포된 요소의 주파수 의존적 행동고려할 수 없다. 따라서, 전이 해석에서, 그런 요소는 단일 (lumped) 등가, 분산 (dispersion )이 없고 일정한 손실을 갖는 전송선, 쇼트 회로, 오픈 회로같은 단순하고 주파수 독립적인 모델로 표현되어야 한다. 이런 가정과 단순화는 저주파에서 매우 합리적이다.


합성곱(컨벌루션) 해석
합성곱 해석은 모든 분포된 요소를 주파수 영역에서 표현한다. 따라서 그것들의 주파수 의존적 행동을 고려한다. 많은 RF와 마이크로웨이브 분포 요소의 특성화는 주파수 영역에서 가장 잘 완성된다. 왜냐하면 이 요소들에 대한 정확한 시간 영역 등가를 항상 얻을 수는 없기 때문이다.
합성곱은 모든 분포된 요소로부터 주파수 영역 정보를 시간 영역으로 변환 한다. 이때 이런 요소들의 임펄스 응답의 결과를 효과적으로 얻는다. 요소 단자의 시간 영역 입력 신호는 그 요소의 임펄스 응답과 엮여서 출력 신호를 만든다. 비선형 요소를 포함해서 정확한 단일 등가 모델을 갖는 요소는 임펄스 응답을 사용하지 않고 시간 영역에서 완전히 특성화될 수 있다.


노트. 합성곱 해석에서, 정확한 시간 영역 모델 또는 합성곱 중 하나를 사용해서 모든 요소가 완전 주파수 영역 모델로 특성화 될 수 있다. 그러나, 합성곱 시뮬레이션의 결과와 같은 회로의 전이 시뮬레이션 결과 사이에 작은 차이가 있을 수 있다.



전이/합성곱 시뮬레이션 처리 과정
1.  사용자가 시간 스윕 범위, 허용 오차, 반복(iteration) 제한 등을 규정한다.

2.  0 시점에서 시스템 솔루션을 결정하기 위해 DC 해석을 수행한다.

3.  시뮬레이터 내부에서, 중단점 테이블이 만들어져서 주파수 영역 장치와 데이터를 다룬다. 독립 소스 파형은 프로그램 계산 시간 단위와 일반적으로 일치하지 않는 뾰족한 전이를 자주 갖는다. 불연속 선형 (piece wise linear) 소스 같은 경우가 그렇다. 중단점 테이블은 독립 소스의 모든 전이 점의 정렬된 리스트를 포함한다. 시뮬레이션 동안, 다음 시간 점이 중단 점의 하나와 충분히 가까울 때마다 시간 간격이 조정되서 정확한 중단 점에 앉착한다. 이것은 전이 주변에서 불필요한 시간 간격 감소를 예방한다.

4.  내부 제어 변수는 현재 시간을 업데이트하고 독립 소스의 값이 그 시간에서 계산된다.

5.  수치 반복을 통해서 방정식 시스템을 풀기 위한 시도가 이루어진다. 반복 수가 max iterations per time point를 넘으면, 시간 점이 줄어든다. 새로운 시간 점이 받아들여질만 하면 해석은 4 단계를 반복한다.

6.  수렴을 따라, 국부 반올림 에러가 계산된다. 특별한 설정이 없으면 에러를 예측하기 위해 기본 trapezoidal 반복 법이 사용된다.

7.  시간 단위 간격이 계산된다. 기본으로, 시간 단위는 반올림 예측 법을 사용해서 계산된다.

8.  에러 오차는 국부 반올림 에러 오버예측 요소에 있는 값과 비교된다. 에러가 허용제한 안에 있으면 결과가 저장되고 해석은 다음 시간 점에서 계속된다.  그렇지 않으면 해석은 더 작은 시간 단위에서 반복된다.

9.  사용자가 규정한 시간 스윕 때까지 단계 3에서 9까지 반복된다.





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해석과 흉내 사이

원 포인트 레슨 2015. 5. 28. 20:52

오늘 Ansys Conference에 다녀왔다. 2000년대 초부터 참석을 했으니 10년 넘게 참석하고 있다. 아마 지금까지 대여섯번 이상 참석했을 것 같다. 뭐 매번 비슷한 내용이라 매년 참석하는 것은 별로 영양가가 없는 것 같기도 하다. 10여년 참석하다보니 응용되는 제품의 트렌트가 조금씩 변하는 것을 느낄 수는 있는 것 같다. 한 때는 DDR관련 메모리 응용이 잘나가던 때도 있었는데 요즘은 확실히 모바일(차량/휴대폰) 응용이 대세인 것 같다. 아무래도 툴 회사에서 개최하는 행사이다 보니 자신들의 툴 소개 및 그 툴의 응용 예에 대한 내용이 주를 이룬다.

시작 연설에 이런 내용이 있었다. 2005년에는 22명의 엔지니어 중 1명이 시뮬레이션 툴을 사용했고 2015년 현재 6명의 엔지니어 중 1명이 시뮬레이션 툴을 사용한다고 한다. 그런데 2020년이 되면 모든 엔지니어가 시뮬레이션 툴을 사용할 것이라고 한다. 마치 1980년에대 컴퓨터가 일부 엔지니어들만 사용하던 것에서 현재 모든 엔지니어가 사용하듯이 말이다. 툴 사용이 반드시 필요하다는 것은 100% 맞는 말이다(총 없이 전쟁터에 나갈 수는 없으니까. 그러나 총만 가지고 이길 수는 없다).

그런데 툴을 지칭하는 용어가 사람마다 조금씩 다른 것을 보게 되는데, 어떤 사람은 해석 툴이라고 부르고 다른 어떤 사람은 시뮬레이션 툴이라고 부른다. 어떤 것이 맞는 말일까? 둘 다 맞는 말일까? 나는 항상 용어의 정확한 사용이 모든 시작의 기초라고 생가하기 때문에 가급적 정확한 용어를 사용하기를 원한다. 왜냐하면 용어를 헷갈리면 머릿 속에 자리잡는 개념이 헷갈리기 때문이다.  그런데 현실은 다수의 사람들이 사용하는 용어를 사용할 수 밖에 없는 어려움이 따르기도 한다. 암튼...

해석(analysis)라는 말은 어떤 현상의 의미를 이해하거나 판단하는 것이다. 그리고 시뮬레이션(simulation)은 어떤 상황이나 과정의 행위를 흉내 내는 것이다. 둘은 완전히 다른 의미이다. 따라서 시뮬레이션 툴이라는 것은 어떤 상황을 흉내 내주는 도구를 의미하는 것이고 해석 툴이라는 것은 어떤 현상을 판단해주는 도구라는 의미이다. 시뮬레이션 툴의 대표적인 것은 아마도 SPICE일 것이다. 나는 지금까지 SPICE를 해석툴이라고 부르는 것을 들은 적이 없다. SPICE는 실제 회로에서 일어나는 행위를 유사하게 흉내내 준다. Ansys사의 Designer나  Agilent ADS 등은 SI 분야에서 많이 사용되는 시뮬레이션 도구 이다. 그럼 Ansys의 Siwave나 Cadence의 PowerSI 같은 툴은 무슨 툴일까? 많은 사람들이 해석 툴이라고 부르는 것을 들어 보았다. 그러나 그것은 시뮬레이션에 필요한 모델을 추출해주는 툴에 가깝다. 따라서 그런 툴들은 모델링 툴이라고 부르는 것이 적당할 것으로 생각된다. 아마도 HFSS 같은 툴은 모델링 기능과 시뮬레이션 기능이 복합된 툴로 볼 수 있을 것이다. 나는 사실 아직까지 제대로된 해석 툴은 없다고 생각한다. 해석은 판단을 하는 것이다. 각종 상황을 설정하고 그 상황을 시뮬레이션 해서 얻은 결과를 판단하는 것은 아직까지는 대부분 엔지니어의 몫이다. 따라서 굳이 해석 툴이 뭐냐라고 한다면 엔지니어의 머리 일 것이다. 툴이 그것을 대신하게 된다면 엔지니어는 툴을 운영하는 오퍼레이터가 될 것이다.

툴 사용법을 익히는 것에 집착하는 사람들이 가끔 있는데, 그것은 도구의 사용법애 잡척하는 것이다. 도구를 어떤 상황에 어떻게 쓸것인가 그리고 그 결과를 어떻게 사용할 것인가를 잘 아는 것이 해석의 힘이다. 툴이 강력해 지면 해석이 수월해지는 것은 사실이다. 그러나 더 나은 해석 결과를 얻으려면 머리 속 에서 돌아가는 도구를 좀 더 개발할 필요가 있다고 생각한다. 그것은 기본적인 이론 지식을 머리에 담아두는 것과 다양하고 충분한 실습을 통해 현실 감각을 머릿 속에 담아두는 것이다.




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시뮬레이션과 측정

원 포인트 레슨 2014. 3. 25. 21:00


사진 및 그림은 Tektronic사와 Agilent사 홈페이지에서 퍼옴.

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