'엑셀'에 해당되는 글 4건

  1. 2018.08.11 Stack-up Export & Import
  2. 2016.12.05 Spreadsheet Schematic Editor for Allegro
  3. 2016.07.03 누적 공차 계산기
  4. 2016.07.02 몬테카를로 시뮬레이션

Stack-up Export & Import

도구/SKILL 2018. 8. 11. 22:00

임피던스 제어를 위해 보드 제작 전 미리 적층 정보를 PCB 제작 업체로 보낼 때,

알레그로 데이터베이스 내의 적층 정보를 스프레드시트로 출력해 주는 기능을 이용하면 쉽게 적층 정보용 엑셀 파일을 만들 수 있다.

반대로 업체에서 수정되어 보내온 적층 정보 엑셀 파일에서 간단한 조작으로 CSV 파일을 만들고, 그것을 알레그로 보드로 불러와 업데이트 할 수 있다.



stackup_inout.ilinit

(패스워드 필요)

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Spreadsheet Schematic Editor for Allegro

도구/기타 2016. 12. 5. 21:44

Allegro PCB Editor에서 PCB 디자인을 하려면 Orcad나 Allegro HDL 같은 Schematic Editor가  필요하다. Allegro는 회로를 물리적으로 만들어 주는 툴이고 자체적으로는 회로를 만들지 못하므로 회로 작성 툴에서 만든 회로를 import 받아야만 한다. 앞 서 언급한 툴들을 이용해서 회로도를 그린 후에 netlist를 packing하여 export한다. 그 다음, Allegro PCB Editor에서 패키징된 넷리스트를 import하여 회로를 입력 받는다. 그러면 이제 물리적으로 PCB를 디자인할 준비가 된 것이다.

간단한 회로나 테이블화된 값을 자주 사용하는 회로의 경우, 앞 서 언급한 회로도 작성 툴을 사용하지 않고 스프레트시트에서 간단하게 작성 후 바로 알레그로에서 사용할 수 있도록 넷리스트를 작성할 수 있는 기능을 엑셀에서 구현해 보았다.

알레그로는 넷리스트를 import할 때 넷리스트 패지징 정보가 담긴 폴더를 입력으로 받는다. ALLegro HDL에서는 기본적으로 packaged라는 폴더를 사용하고 OrCAD는 allegro라는 폴더 명을 사용한다. 폴더 명은 사용자가 임의로 수정할 수 있다. 여기서는 기본 값으로 allegro 폴더를 사용한다.

엑셀은 크게 3개의 시트 범주를 갖는다. libarry로 시작하는 시트, design으로 시작하는 시트, export 시트 3개 이다. 각각의 입력 포맷은 해당 시트에 주석으로 표시해 놓았다. 주석(회색)은 삭제하면 안되며, 포맷은 반드시 준수해야 한다.

Export 버튼을 누르면 allegro 폴더가 생성되면서 넷리스트가 만들어진다. 에러가 있을 경우, 넷리스트 작성에 실패하며, 어떤 부분에 에러가 있는지 결과를 보고 수정한다.

에러 없이 넷리스트가 만들어지면 allegro 폴더 아래 3개의 파일이 생성된다.

폴더 경로를 기억해 두고, Allegro PCB Editor를 수행해서 넷리스트를 import한다. import할 때 위 폴더를 선택한다.

넷리스트 import가 끝나면 정상적으로 회로가 올라온 것을 확인할 수 있다.

 

TableSchematic_V1.0.xlsm

 

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누적 공차 계산기

도구/기타 2016. 7. 3. 22:00

누적 공차를 계산하는 방법은 크게 3가지 정도가 있다.

먼저 개별 공차를 그냥 산술적으로 더하는 방법이 하나 있고, 다음으로 공차의 제곱들을 더해서 제곱근을 적용하는 방법이 있다. 첫 번째 방법은 너무 극단적으로 큰 누적 공차가 나오므로 현실성이 떨어지고, 두 번째 방법은 샘플이 작을 경우 현실에 조금 가깝기는 하지만 샘플이 상당히 많아질 경우를 잘 반영하지 못한다. 그래서 현실을 좀 더 잘 반영하기 위해서 몬테카를로 방법을 적용하여 누적 공차를 계산할 수 있다.

아래는 몬테카를로 방법을 적용한 누적 공차 계산기이다.


누적 공차 계산.xlsm



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몬테카를로 시뮬레이션

도구/기타 2016. 7. 2. 22:00

몬테카를로 방법이란, 시뮬레이션 테크닉의 하나로, 많은 수의 실험을 바탕으로 통계 자료를 얻어 그 자료로부터 역산하여 어떤 특정한 수치나 확률분포를 구하는 방법이다. 확률 변수에 의거한 방법이기 때문에, 모나코의 유명한 도박 도시 몬테카를로(Monte Carlo)의 이름을 본 따 명명하였다.

진정한 의미에서의 몬테카를로 방법을 처음 사용한 사람은 현대 컴퓨터 구조의 완성자인 천재 수학자 폰 노이만으로, 그가 참여했던 맨해튼 프로젝트 (미국의 원자폭탄 개발 계획)에서 중성자 확산 시뮬레이션에 처음 사용한 것으로 알려져 있다.

몬테카를로 방법은, 특성상 통계 자료가 많을수록, 또 입력 값의 분포가 고를수록 결과의 정밀성이 보장된다. 그래서 컴퓨터를 이용하여 시뮬레이션이 진행된다.

몬테카를로법의 특징은 적용이 쉽다는 것이다. 실제로 파이의 값을 정확히 구하기 위해서는 무한급수에 관한 지식과 오차범위에 관한 지식 등 다양한 배경 지식을 바탕으로 올바른 알고리즘을 만들어 그 값을 계산해야 하지만, 몬테카를로 방법은 그런 모든 절차와 관계없이 짧은 컴퓨터 프로그램 몇 줄만으로 비교적 정확한 수치를 얻을 수 있다. 이런 장점은 이론적 배경만으로는 계산하기 어려운 수치들 - 예를 들면 복잡한 형태를 가진 표면에 빛을 비추었을 때 반사광의 분포, 복잡한 분자 계의 화학적 특성 분석, 핵융합로에서 중성자 빔이 반응에 미치는 영향 등 - 을 직접 구할 필요가 있을 때 빛을 발한다. 그래서 컴퓨터를 이용한 분석이 발달한 최근에는 거의 모든 과학과 공학 분야에서 몬테카를로 방법이 광범위하게 사용되고 있다.

몬테카를로 방법을 적용할 때, 입력 값의 확률 분포와 실험의 수학적 모델링이 정확하지 않으면 몬테카를로 방법은 무의미하다는 점에 주의하여야 한다. 난수의 분포가 분석에 큰 영향을 미치므로 필요한 난수의 범위와 분포에 따른 올바른 난수 생성 함수에도 주의를 기울여야 한다.

 

몬테카를로 시뮬레이션 진행 순서:

난수 발생 → 현재 분석하려는 발생 이벤트로의 변환 → 한 번의 이벤트에 대한 결과 획득 → 위 과정을 충분히 반복해서 확률 데이터 취득 → 결과(기대치) 획득



몬테카를로_v1_10k.xlsm


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