当前位置: 首页 > news >正文

用HFSS仿真平面线圈的电感量

用HFSS工具仿真平面线圈的电感量

平面线圈是指在平面上绕制而成的线圈,如PCB上的电感线圈、无线供电使用的金属丝绕制而成的线圈等。根据线圈的不同形状可将平面线圈分为方形线圈,六角形线圈、八角形线圈、螺旋原型线圈等。

网络上的计算平面线圈电感量的工具

平面线圈的电感量网络上有计算工具可供使用,如下图所示:
在这里插入图片描述

决定平面电感线圈电感量的参数有线圈匝数、线宽、线间距、线圈外径。如上图,将匝数2.5圈,线宽15um, 线边缘距离1.5um, 线圈外径232.5um的参数值输入到表格中,可以得到正方形的线圈的电感量在2.292nH-2.26nH之间。

需要说明的是,线圈的厚度对电感量的影响较小,可以忽略不记。

通过HFSS工具仿真平面线圈的电感量

用HFSS工具设计出平面线圈如下图所示:
在这里插入图片描述
对S参数进行仿真,得到S参数的S11, S12的频谱图如下图所示:

在这里插入图片描述
由图可以看到,信号从端口一输入时,随着信号的频率增加,传输到端口2的信号减少,从端口1处反射的信号S11增加,这符合电感器的“通低频,阻高频”的特性

Y11的值是在端口2与地短路时测量端口1与地之间的导纳,这与我们日常生活中测量电感所用的方法相同。因此,根据 Y = 1 / Z = 1 j ω L Y=1/Z=\frac{1}{j\omega L} Y=1/Z=L1可以获得电感量的值。

通过Y参数计算获得线圈的电感量公式为:
L = i m ( 1 Y 11 ) / ω L=im(\frac{1}{Y11})/\omega L=im(Y111)/ω
其中Y11为端口一的输入导纳,即:当端口2短路,端口1施加1V电压激励时的输入电流值,为一复数,有实部和虚部两个分量。公式中im为取虚部运算。

Y11的值是在端口2与地短路时测量端口1与地之间的导纳,这与我们日常生活中测量电感所用的方法相同。因此,根据 Y = 1 / Z = 1 j ω L Y=1/Z=\frac{1}{j\omega L} Y=1/Z=L1可以获得电感量的值。

HFSS输出电感频谱的设置界面如下图所示:
在这里插入图片描述
输出的电感频谱曲线如下:

在这里插入图片描述
从图中可知,平面线圈电感量在低频(100MHz)时的电感量约为2.24nH. 与网络工具计算的结果相似。

相关文章:

用HFSS仿真平面线圈的电感量

用HFSS工具仿真平面线圈的电感量 平面线圈是指在平面上绕制而成的线圈,如PCB上的电感线圈、无线供电使用的金属丝绕制而成的线圈等。根据线圈的不同形状可将平面线圈分为方形线圈,六角形线圈、八角形线圈、螺旋原型线圈等。 网络上的计算平面线圈电感量…...

字节面试题——数据库, linux

数据库 1.sq|语句取-一个月内的id分组取-一个年级中每个班级年龄最小的同学名字成绩表输出前三名的 成绩,后三名呢拷贝A表的数据到B表查询每1 ]科目都大于80分的学生名字筛选出每个小时 的记录考察where考察聚合函数where和having的区别-一个数据库sq|查询重复个数…...

ES基础知识

ES基础知识 单独查询一个文档(_doc)时,Elasticsearch 会返回该文档的原始数据,通常以 JSON 格式呈现。以下是一些常见字段及其含义: _index: 表示文档所属的索引名称。_type (在较早的 Elasticsearch 版本中使用&…...

当年很流行,现在已经淘汰的前端技术有哪些?

近几年,前端技术真可谓是飞速发展,不断有新的技术涌现,爆火的前端框架 Astro,前端运行时 Bun,构建工具 Vite 等都给前端提供了强大动力。当然,也有很多前端技术随着技术的发展不再需要使用,有了…...

IP地址定位是什么?有哪些优缺点?

IP地址定位是一种用于确定设备或用户地理位置的方法,具有一些明显的优点和缺点。以下是IP地址定位的优缺点: 优点: 广泛适用性: IP地址定位适用于几乎所有与互联网连接的设备,包括计算机、智能手机、平板电脑和物联网…...

scrapy爬虫之网站图片爬取

Scrapy是一个强大的Python爬虫框架,可以用于爬取网站上的各种数据,包括图片。以下是一个简单的示例,演示如何使用Scrapy来爬取网站上的图片: 安装Scrapy: 如果尚未安装Scrapy,可以使用以下命令安装它&…...

flask整合rabbitMQ插件的方式

文章目录 二、Python-flask-rabbitMQ-插件方式整合引言具体步骤1 安装依赖:2 编写实体类:3 编写消费者和生产者:4 初始化消费者和生产者:5 其他地方使用生产者 二、Python-flask-rabbitMQ-插件方式整合 引言 当今互联网应用的高…...

【React】高频面试题

1. 简述下 React 的事件代理机制? React使用了一种称为“事件代理”(Event Delegation)的机制来处理事件。事件代理是指将事件处理程序绑定到组件的父级元素上,然后在需要处理事件的子元素上触发事件时,事件将被委托给…...

Java数据结构之稀疏数组

目录 线性结构与非线性结构线性结构非线性结构 稀疏数组应用场景 代码实现二维数组转稀疏数组稀疏数组转二维数组 线性结构与非线性结构 线性结构 数据结构分两种,线性与非线性,线性结构的数据元素之间存在一对一的关系。 一对一指的是每个数据元素都…...

迅为RK3568开发板RTMP推流之视频监控

1 搭建 RTMP 媒流体服务器 nginx-rtmp 是一个基于 nginx 的 RTMP 服务模块,是一个功能强大的流媒体服务器模块, 它提供了丰富的功能和灵活的配置选项,适用于构建各种规模的流媒体平台和应用。无论是搭建实时视频直播平台、点播系统或多屏互…...

利用CSRF或XSS攻击网站的例子

利用 CSRF 攻击网站的简单示例&#xff1a; 假设有一个在线银行应用&#xff0c;用户可以在其中执行转账操作。用户登录后&#xff0c;系统会生成一个包含转账信息的表单&#xff0c;用户需要填写表单来发起转账。这个表单如下所示&#xff1a; <form action"https:/…...

LeetCode讲解篇之113. 路径总和 II

文章目录 题目描述题解思路题解代码 题目描述 题解思路 深度优先遍历二叉树&#xff0c;遍历的同时记录路径&#xff0c;直到遍历到叶节点&#xff0c;若路径和为targetSum则添加到结果集中 题解代码 func pathSum(root *TreeNode, targetSum int) [][]int {var res make([…...

中国HR从业者现状是怎样的?应如何提升自己?

HR(Human Resource)解释为人力资源&#xff0c;现在统称为人力资源顾问&#xff0c;跟传统人事有本质区别。传统人事一般是和行政部做相类似的工作&#xff0c;比如招聘&#xff0c;培训&#xff0c;职员的考核&#xff0c;职员的薪酬&#xff0c;职员调动等。现代人力资源&…...

Promise笔记-同步回调-异步回调-JS中的异常error处理-Promis的理解和使用-基本使用-链式调用-七个关键问题

Promise笔记 1. 预备知识1.1 实例对象与函数对象1.2 两种类型的回调函数1. 同步回调2. 异步回调 1.3 JS中的异常error处理1. 错误的类型2. 错误处理&#xff08;捕获与抛出&#xff09;3. 错误对象 2.Promise的理解和使用2.1 Promise是什么1.理解Promise2.Promise 的状态3. Pro…...

计算机考研自命题(2)

1、C语言-字符串交替拼接 1、用C编程&#xff0c;将两个字符串数组存储实现交替连接如aaa和bbb两个字符连接成ababab 如aaa和baba 两个字符&#xff0c;连接成 abaaaba #include<stdio.h>/* 解题思路&#xff1a;将两个字符串交替拼接&#xff0c;定义三个数组&#xff0…...

ZKP6.1 Discrete-log-based Polynomial Commitments (Preliminary)

ZKP学习笔记 ZK-Learning MOOC课程笔记 Lecture 6: Discrete-log-based Polynomial Commitments (Yupeng Zhang) Recall How to build an efficient SNARK? A polynomial commitment scheme A polynomial interactive oracle proof (IOP) SNARK for general circuits Plo…...

五金经营小程序商城的作用体现在哪

对消费者而言&#xff0c;如今线上购买五金是很多人的选择&#xff0c;传统线下购买&#xff0c;不仅需要跑路&#xff0c;而且店内未必有所需品&#xff0c;但线上平台则一目了然购买所需品&#xff0c;本地/外地均可以触达到&#xff0c;同时还可对用户/会员进行高效管理&…...

今年这行情,不会自动化的要做好心理准备了

李强是一名软件测试工程师&#xff0c;入行之后在一家小型公司工作了五年。这段时间里&#xff0c;他主要负责手工测试和一些简单的自动化测试工作。由于公司项目也相对简单&#xff0c;他逐渐陷入了工作的舒适区&#xff0c;没有积极追求新的知识和技能。 然而随着身边朋友发展…...

汽车保养笔记

汽车保养笔记 汽车小保养汽车大保养五油&#xff1a;机油变速箱油刹车油转向助力油离合器油 四滤&#xff1a;机油滤芯更换空气滤芯更换空调滤芯更换汽油滤芯更换 三水防冻液(水)玻璃水电瓶水 其他刹车片球头减震器火花塞 4S店的4大套路---没必要清洗节气门更换火花塞和高压线圈…...

【斗破年番】官方改编用心了,彩鳞怀孕并未删,萧潇肯定登场,真相在丹药身上

【侵权联系删除】 【文/郑尔巴金】 斗破苍穹年番动画已经更新了&#xff0c;相信不少人都感觉到不可思议&#xff0c;萧炎跟随美杜莎女王回蛇人族的剧情&#xff0c;居然魔改成这样。好好的腹中孕育出新生命&#xff0c;变成了陨落心炎残余能量&#xff0c;不及时处理的话&…...

Python爬虫实战:研究MechanicalSoup库相关技术

一、MechanicalSoup 库概述 1.1 库简介 MechanicalSoup 是一个 Python 库,专为自动化交互网站而设计。它结合了 requests 的 HTTP 请求能力和 BeautifulSoup 的 HTML 解析能力,提供了直观的 API,让我们可以像人类用户一样浏览网页、填写表单和提交请求。 1.2 主要功能特点…...

Golang 面试经典题:map 的 key 可以是什么类型?哪些不可以?

Golang 面试经典题&#xff1a;map 的 key 可以是什么类型&#xff1f;哪些不可以&#xff1f; 在 Golang 的面试中&#xff0c;map 类型的使用是一个常见的考点&#xff0c;其中对 key 类型的合法性 是一道常被提及的基础却很容易被忽视的问题。本文将带你深入理解 Golang 中…...

【android bluetooth 框架分析 04】【bt-framework 层详解 1】【BluetoothProperties介绍】

1. BluetoothProperties介绍 libsysprop/srcs/android/sysprop/BluetoothProperties.sysprop BluetoothProperties.sysprop 是 Android AOSP 中的一种 系统属性定义文件&#xff08;System Property Definition File&#xff09;&#xff0c;用于声明和管理 Bluetooth 模块相…...

ardupilot 开发环境eclipse 中import 缺少C++

目录 文章目录 目录摘要1.修复过程摘要 本节主要解决ardupilot 开发环境eclipse 中import 缺少C++,无法导入ardupilot代码,会引起查看不方便的问题。如下图所示 1.修复过程 0.安装ubuntu 软件中自带的eclipse 1.打开eclipse—Help—install new software 2.在 Work with中…...

【分享】推荐一些办公小工具

1、PDF 在线转换 https://smallpdf.com/cn/pdf-tools 推荐理由&#xff1a;大部分的转换软件需要收费&#xff0c;要么功能不齐全&#xff0c;而开会员又用不了几次浪费钱&#xff0c;借用别人的又不安全。 这个网站它不需要登录或下载安装。而且提供的免费功能就能满足日常…...

快速排序算法改进:随机快排-荷兰国旗划分详解

随机快速排序-荷兰国旗划分算法详解 一、基础知识回顾1.1 快速排序简介1.2 荷兰国旗问题 二、随机快排 - 荷兰国旗划分原理2.1 随机化枢轴选择2.2 荷兰国旗划分过程2.3 结合随机快排与荷兰国旗划分 三、代码实现3.1 Python实现3.2 Java实现3.3 C实现 四、性能分析4.1 时间复杂度…...

VSCode 使用CMake 构建 Qt 5 窗口程序

首先,目录结构如下图: 运行效果: cmake -B build cmake --build build 运行: windeployqt.exe F:\testQt5\build\Debug\app.exe main.cpp #include "mainwindow.h"#include <QAppli...

【笔记】AI Agent 项目 SUNA 部署 之 Docker 构建记录

#工作记录 构建过程记录 Microsoft Windows [Version 10.0.27871.1000] (c) Microsoft Corporation. All rights reserved.(suna-py3.12) F:\PythonProjects\suna>python setup.py --admin███████╗██╗ ██╗███╗ ██╗ █████╗ ██╔════╝…...

大模型真的像人一样“思考”和“理解”吗?​

Yann LeCun 新研究的核心探讨&#xff1a;大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;的“理解”和“思考”方式与人类认知的根本差异。 核心问题&#xff1a;大模型真的像人一样“思考”和“理解”吗&#xff1f; 人类的思考方式&#xff1a; 你的大脑是个超级整理师。面对海量信…...

二叉树-144.二叉树的前序遍历-力扣(LeetCode)

一、题目解析 对于递归方法的前序遍历十分简单&#xff0c;但对于一位合格的程序猿而言&#xff0c;需要掌握将递归转化为非递归的能力&#xff0c;毕竟递归调用的时候会调用大量的栈帧&#xff0c;存在栈溢出风险。 二、算法原理 递归调用本质是系统建立栈帧&#xff0c;而非…...