【NI Multisim 14.0原理图设计基础——参数属性设置】

简介: 一、参数属性设置在现实中元器件库中可以直接找到的元器件称为真实元器件或称现实元器件。例如电阻的“元器件”栏中就列出了从1.0Ω 到22 MΩ 的全系列现实中可以找到的电阻。现实电阻只能调用,但不能修改它们的参数(极个别可以修改,例如晶体管的β值)。凡仿真电路中的真实元器件都可以自动链接到 Ultiboard 14.0 中进行制版。相对应的,现实中不存在的元器件称之为虚拟元器件,也可以理解为它们是元器件参数可以任意修改和设置的元器件。例如要一个1.01Ω电阻、2.3uF电容等不规范的特殊元器件,就可以选择虚拟元器件通过设置参数达到;但仿真电路中的虚拟元器件不能链接到制版软件 Ultiboar

一、参数属性设置

在现实中元器件库中可以直接找到的元器件称为真实元器件或称现实元器件。例如电阻的“元器件”栏中就列出了从1.0Ω 到22 MΩ 的全系列现实中可以找到的电阻。现实电阻只能调用,但不能修改它们的参数(极个别可以修改,例如晶体管的β值)。凡仿真电路中的真实元器件都可以自动链接到 Ultiboard 14.0 中进行制版。


相对应的,现实中不存在的元器件称之为虚拟元器件,也可以理解为它们是元器件参数可以任意修改和设置的元器件。例如要一个1.01Ω电阻、2.3uF电容等不规范的特殊元器件,就可以选择虚拟元器件通过设置参数达到;但仿真电路中的虚拟元器件不能链接到制版软件 Ultiboard 14.0 的 PCB 文件中进行制版,这一点不同于其他元器件。


电源虽列在现实元器件栏中,但它属于虚拟元器件,可以任意修改和设置它的参数;电源和地线也都不会进入 Ultiboard 14 的PCB 界面进行制版。


关于额定元器件,是指它们允许通过的电流、电压、功率等的最大值都是有限制的称额定元器件,超过它们的额定值,该元器件将击穿和烧毁。其他元器件都是理想元器件,没有定额限制。


关于三维元器件,电子仿真软件 Multisim14.0 中有 23 个品种,且其参数不能修改,只能搭建一些简单的演示电路,但它们可以与其他元器件混合组建仿真电路。


显示元器件直接按照参数值调用即可,虚拟元器件则需要对显示元器件进行修改,选择如图所示的电阻元器件。

image.png

双击该元器件,弹出“电阻器”对话框,打开“值”选项卡,如图所示。

image.png

在该选项卡下显示电阻、容差等参数值,可进行修改。修改前,该元器件为现实元器件,修改后,该元器件变为虚拟元器件。其中,修改的结果不同于元器件库中可以查找到的参数值,否则,直接选取相应参数值得电阻器即可。


目录
相关文章
交流电路理论:峰值、平均值和RMS值的计算公式
除了频率和周期之外,AC 波形的一个关键属性是振幅,它表示交变波形的最大值,或者更广为人知的是峰值。
13453 1
交流电路理论:峰值、平均值和RMS值的计算公式
什么是阻抗匹配?如何在设计中使用阻抗匹配变压器
如果你是一名 RF 设计工程师或任何使用过无线电的人,那么“阻抗匹配”一词应该不止一次让你印象深刻。该术语至关重要,因为它直接影响传输功率,从而影响我们无线电模块的范围。本文旨在帮助您从基础了解什么是阻抗匹配,并帮助您使用最常用的阻抗匹配变压器设计自己的阻抗匹配电路。所以,一起来了解下吧。
6279 1
什么是阻抗匹配?如何在设计中使用阻抗匹配变压器
|
存储 传感器 定位技术
【NI Multisim 14.0原理图设计基础——元器件分类】
一、元器件分类 NI Multisim 14.0不仅提供了数量众多的元器件符号图形,而且还设计了元器件的模型,并分门类地存储在各个元器件库中。下面按照元器件库的命名不同详细介绍常用的元器件。 1.电源库 单击“元器件”工具栏中的“放置源” 按钮,Sources 库的“系列”栏包括以下几种,如图所示: 电源(POWER-SOURCES):包括常用的交直流电源、数字地、地线、星形或三角形连接的三相电源、VCC、VDD、VEE、VSS 电压源,其元器件”栏下内容如图所示: 电压信号源(SIGNAL-VOLTAG…):包括交流电压、时钟电压、脉冲电压、指数电压、FM、AM等多种形式的电压信号,其“元器
19813 3
【NI Multisim 14.0原理图设计基础——元器件分类】
|
Rust Ubuntu Linux
|
传感器 物联网 定位技术
低功耗蓝牙
低功耗蓝牙(Bluetooth Low Energy,简称BLE)是一种无线通信技术,专为低功耗应用设计。它在保持蓝牙无线连接的同时,大幅降低了能耗,适用于各种小型设备和传感器,如智能手环、健康监测器等。
1023 2
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 计算机视觉
【YOLOv11改进 - 注意力机制】CoTAttention:上下文转换器注意力
【YOLOv11改进 - 注意力机制】CoTAttention:上下文转换器注意力Contextual Transformer (CoT) 是一种新型的Transformer风格模块,通过3×3卷积对输入键进行上下文编码,生成静态上下文表示,并通过两个1×1卷积学习动态多头注意力矩阵,增强视觉表示能力。CoTNet将CoT块应用于ResNet架构中,替代3×3卷积,提升图像识别、目标检测和实例分割等任务的性能。源码可在GitHub获取。
【YOLOv11改进 - 注意力机制】CoTAttention:上下文转换器注意力
|
传感器 算法
基于MPPT的风力机发电系统simulink建模与仿真
本课题基于最大功率点跟踪(MPPT)技术,对风力机发电系统进行Simulink建模与仿真。通过S函数实现MPPT算法,实时监测和调整风力发电机的工作状态,使其始终工作在最佳效率点,从而最大限度地利用风能,提高风力发电效率。系统包括风速传感器、发电机状态监测模块、MPPT控制器、发电机驱动系统及反馈回路,确保闭环控制的稳定性和准确性。
|
安全 网络协议 物联网
车联网的IP
车联网中的IP操作并不是一个可以直接用数量来界定的概念,因为它涉及到多个层面和复杂的网络通信过程。然而,可以从车联网的架构和网络通信的角度来探讨车联网中可能涉及的IP相关操作。车联网架构,车联网架构通常包含多层,从物理层、链路层、网络层、传输层到应用层。在每一层中,都可能涉及到IP相关的操作,但具体的操作方式会根据层级的不同而有所差异。
IAR for STM8下载、安装、注册
IAR for STM8下载、安装、注册
2721 0
|
数据挖掘 数据处理 Python
Pandas中groupby后的数据排序技巧
Pandas中groupby后的数据排序技巧
997 0

热门文章

最新文章