Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: computation cost

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Rozkład prądu wzdłuż anten liniowych - modele Pocklingtona i Hallena

Witenberg A., Walkowiak M.

Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej

2010

Nr 2

37--46

W artykule przedstawiono dwa równania dla prądu w symetrycznej antenie liniowej, wyprowadzone po raz pierwszy przez Pocklingtona i Hallena. Omówiono najpowszechniejszy sposób ich rozwiązywania – metodę momentów, której ideą jest rozwinięcie poszukiwanej nieznanej funkcji w kombinację liniową pewnych znanych funkcji o nieznanych współczynnikach. W ten sposób można doprowadzić do zamiany równań operatorowych w równania algebraiczne. W artykule dokonano również porównania nakładów obliczeniowych niezbędnych do analizy modeli tworzonych w oparciu o równania Pocklingtona i Hallena.

In this paper Hallen’s and Pocklington’s equations for symmetrical linear antenna are considered. To solve these equations the Method of Moments is taken. Moreover, we made a brief presentation of this method which is the most common among numerical solutions. We also made a comparison between the amount of computation for Hallen’s and Pocklington’s currents equations respectively.

Evolutionary methods to analogue electronic circuits yield optimization

Jantos P., Rutkowski J.

Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences

2008

Vol. 56, nr 1

9-16

Evolutionary computing and algorithms are well known tools of optimization that are utilized for various areas of analogue electronic circuits design and diagnosis. This paper presents the possibility of using two evolutionary algorithms - genetic algorithm and evolutionary strategies - for the purpose of analogue circuits yield and cost optimization. Terms: technologic and parametric yield are defined. Procedures of parametric yield optimization, such as a design centring, a design tolerancing, a design centring with tolerancing, are introduced. Basics of genetic algorithm and evolutionary strategies are presented, differences between these two algorithms are high-lighted, certain aspects of implementation are discussed. Effectiveness of both algorithms in parametric yield optimization has been tested on several examples and results have been presented. A share of evolutionary algorithms computation cost in a total optimization cost is analyzed.