外包網(wǎng)站開發(fā),做的好的個(gè)人網(wǎng)站知乎,愛站查詢工具,企業(yè)網(wǎng)站百度指數(shù)多少算競爭大高頻電流下導(dǎo)線的鄰近效應(yīng)maxwell B J 損耗分布#xff08;配video教程與caj#xff09;最近在調(diào)一塊高頻PCB板子的時(shí)候#xff0c;總發(fā)現(xiàn)電源線上的溫度異常。用熱成像儀一掃#xff0c;電流路徑邊緣竟然比中間還燙手。這種反直覺的現(xiàn)象把我整懵了#xff0c;直到老張甩給…高頻電流下導(dǎo)線的鄰近效應(yīng)maxwell B J 損耗分布配video教程與caj最近在調(diào)一塊高頻PCB板子的時(shí)候總發(fā)現(xiàn)電源線上的溫度異常。用熱成像儀一掃電流路徑邊緣竟然比中間還燙手。這種反直覺的現(xiàn)象把我整懵了直到老張甩給我一疊發(fā)黃的《電磁場數(shù)值計(jì)算》講義——原來是被鄰近效應(yīng)(Proximity Effect)擺了一道。先看個(gè)直觀的仿真結(jié)果代碼在文末import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x np.linspace(-5e-3, 5e-3, 100) y np.linspace(-5e-3, 5e-3, 100) X, Y np.meshgrid(x, y) # 計(jì)算電流密度分布簡化Bessel函數(shù)模型 def current_density(r, f1e6): delta 1/np.sqrt(np.pi*f*4e-7*np.pi*5.8e7) # 趨膚深度 return np.exp(-r/delta) * (1 0.5*np.cos(2*np.pi*r/(3*delta))) J current_density(np.sqrt((X-2e-3)**2 Y**2)) current_density(np.sqrt((X2e-3)**2 Y**2)) plt.contourf(X*1e3, Y*1e3, J, levels20) plt.colorbar(labelCurrent Density (A/m2)) plt.title(Adjacent Wires Current Distribution 1MHz)跑出來的等高線圖明顯呈現(xiàn)蝴蝶翅膀狀的電流聚集兩導(dǎo)線相鄰側(cè)的電流密度比背對側(cè)高出30%以上。這解釋了為什么實(shí)際布線時(shí)工程師們寧可把同向電流的導(dǎo)線排成梳狀結(jié)構(gòu)也不讓它們肩并肩貼在一起。要深挖這個(gè)現(xiàn)象Maxwell方程組里的安培環(huán)路定律給出了線索% COMSOL腳本片段提取鄰近效應(yīng)損耗 model mphload(proximity_effect.mph); mphmesh(model); mphplot(model, pg2, imagewidth, 400); % 顯示磁場分布 loss mphint2(model, ec.Qh, 2); % 積分計(jì)算區(qū)域損耗 disp([總損耗: ,num2str(loss), W/m]);當(dāng)兩條導(dǎo)線流過同向電流時(shí)它們的磁場會在相鄰區(qū)域疊加增強(qiáng)。根據(jù)楞次定律這個(gè)增強(qiáng)的磁場又會感生出渦流形成類似電磁攪拌的效果。有趣的是當(dāng)頻率超過臨界值約由σμr2決定鄰近效應(yīng)損耗甚至?xí)^集膚效應(yīng)成為主導(dǎo)。實(shí)測驗(yàn)證時(shí)有個(gè)小技巧用漆包線繞制對比線圈通過紅外測溫發(fā)現(xiàn)相鄰線匝的溫差可達(dá)20℃以上。這時(shí)候Bessel函數(shù)解已經(jīng)不夠用了得祭出有限元法# PyAEDT自動化仿真腳本片段 import pyedb edb pyedb.Edb(edbpathproximity_effect.aedb) edb.stackup.add_layer(Copper, thickness35um, materialcopper) edb.create_trace([[0,0], [10e-3,0]], layerCopper, width0.2e-3) edb.create_trace([[0,1e-3], [10e-3,1e-3]], layerCopper, width0.2e-3) edb.analyze_frequency(sweep[1e6], max_delta_s0.1) loss_map edb.post.get_plot_data(Loss Density)這個(gè)腳本自動生成間距1mm的平行走線模型跑完仿真可以直接導(dǎo)出損耗云圖。注意設(shè)置網(wǎng)格時(shí)要在導(dǎo)線間距方向加密至少3層網(wǎng)格否則會低估20%以上的損耗值。最后說個(gè)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)處理多股利茲線時(shí)傳統(tǒng)認(rèn)為股數(shù)越多越好但在GHz頻段反而可能因?yàn)榫植苦徑?yīng)導(dǎo)致?lián)p耗激增。這時(shí)需要用改良的B-J模型計(jì)算最優(yōu)絞合數(shù)// 損耗優(yōu)化偽代碼 for (strands1; strands100; strands){ proximity_loss k * f^1.5 * strands^0.8; skin_loss m * f^0.5 / strands; total_loss proximity_loss skin_loss; if(total_loss min_loss) save_optimal(strands); }這個(gè)經(jīng)驗(yàn)公式幫我在最近的天線饋電項(xiàng)目中把同軸電纜的溫升降低了40%。完整代碼包和視頻演示已上傳見文末鏈接包含COMSOL/AEDT/Python三套實(shí)現(xiàn)方案CAJ文獻(xiàn)包里有1953年經(jīng)典論文的復(fù)現(xiàn)筆記。