ಲಾಭಗಳು:
- ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಊಹೆಗಳು, ಸೂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಘಟಕ ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಕೇಳುವುದು
- AI ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾದ ಪ್ರತಿರೋಧವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಧಾರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸರಣಿ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯುತ್ ಮಿತಿಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಗಳಿಸುವುದು
- SPICE ಅಥವಾ ಕೈ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದೊಂದಿಗೆ AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಅಡ್ಡ-ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಂಕಗಣಿತ ಮತ್ತು ಟೋಪೋಲಜಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಮತ್ತು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ನ ಬೆನ್ನೆಲುಬಾಗಿದೆ: ಓಮ್ನ ಮತ್ತು ಕಿರ್ಚಾಫ್ನ ಕಾನೂನುಗಳಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಮತ್ತು ವಿಭಾಜಕಗಳು, ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು, ಆಂಪ್ಲಿಫೈಯರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪೂರೈಕೆ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ AI ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ಸಹಾಯವಾಗಬಹುದು; ಇದು ಸೂತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಮೊದಲ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಪರ್ಯಾಯ ಟೋಪೋಲಜಿಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು SPICE ನೆಟ್ಲಿಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಬರೆಯುತ್ತದೆ. ಆದರೆ AI ಒಂದು ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಅನ್ನು "ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ"; ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುವ ಪ್ರತಿರೋಧ ಮೌಲ್ಯವು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದಿರಬಹುದು, ಇದು ವಿದ್ಯುತ್ ಮಿತಿಯನ್ನು ಮೀರಬಹುದು ಅಥವಾ ಟೋಪೋಲಜಿಯನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಬಹುದು. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು AI ಗೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಕೇಳುವುದು, ಕೈ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮತ್ತು SPICE ನೊಂದಿಗೆ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೋಸಗಳನ್ನು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ.
ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಸುವುದು: ಊಹೆ, ಸೂತ್ರ, ಘಟಕ
AI ನಲ್ಲಿ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಎಸೆಯುವ ಮೊದಲು, ಅದನ್ನು ಮೂರು ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿ: ತಿಳಿದಿರುವ (ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು), ವಾಂಟೆಡ್ (ಔಟ್ಪುಟ್), ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಗಳು (ವಿದ್ಯುತ್, ವೋಲ್ಟೇಜ್, ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸರಣಿ). ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಒಂದು ಶ್ರೇಷ್ಠ ಉದಾಹರಣೆ: 5 V ಪೂರೈಕೆಯಿಂದ ಎಲ್ಇಡಿ ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲು ಸರಣಿ ಪ್ರತಿರೋಧಕ. ತಿಳಿದಿರುವ: ಪೂರೈಕೆ 5 ವಿ, ಎಲ್ಇಡಿ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ವೋಲ್ಟೇಜ್ V_F ≈ 2.0 ವಿ, ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಪ್ರಸ್ತುತ I = 10 mA. ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಹುಡುಕಿ: R. ಸೂತ್ರವು ಸರಳವಾಗಿದೆ:
R = (V_supply - V_F) / IR = (5.0 - 2.0) / 0.010 = 300 Ω ಪ್ರತಿರೋಧಕದ ವಿದ್ಯುತ್ ನಷ್ಟ: P = I² · R = (0.010)² · 300 = 0.03 W → 1/8 W ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ
300 Ω E24 ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ. ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ನಾವು ಹತ್ತಿರದ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ (ಉದಾ. 330 Ω) ಸುತ್ತಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತ ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೇವೆ: I = (5−2)/330 ≈ 9.1 mA. AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವಾಗ ಅನುಸರಿಸಬೇಕಾದ ನಿಖರವಾದ ಹರಿವು ಇದು: ಸೂತ್ರ → ಸಂಖ್ಯೆ → ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸರಣಿ → ಪವರ್ ಚೆಕ್.
ಸಲಹೆ: ನೀವು AI ನಿಂದ ಪ್ರತಿರೋಧ ಅಥವಾ ಕೆಪಾಸಿಟನ್ಸ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪಡೆದಾಗ, ಯಾವಾಗಲೂ ಎರಡು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ: "ಈ ಮೌಲ್ಯವು E12/E24/E96 ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆಯೇ?" ಮತ್ತು "ಈ ಘಟಕದ ಶಕ್ತಿ/ವೋಲ್ಟೇಜ್ ರೇಟಿಂಗ್ ಸಾಕಾಗಿದೆಯೇ?" AI ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆದರ್ಶ, ಉತ್ಪಾದಿಸದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ.
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್
ದುರ್ಬಲ:"ಎಲ್ಇಡಿಗೆ ಪ್ರತಿರೋಧವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ."(ಫಲಿತಾಂಶ: ಯಾವ ಎಲ್ಇಡಿ, ಯಾವ ಪೂರೈಕೆ, ಯಾವ ಕರೆಂಟ್ ಅನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿದೆ; ಒಂದೇ ಸಂಖ್ಯೆ.)STRONG:"5 ವಿ ಪೂರೈಕೆಯಿಂದ 10 ಎಮ್ಎಯಲ್ಲಿ ಕೆಂಪು ಎಲ್ಇಡಿ ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲು ಸರಣಿ ಪ್ರತಿರೋಧವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ. ಎಲ್ಇಡಿ ಫಾರ್ವರ್ಡ್ ವೋಲ್ಟೇಜ್ 2.0 ವಿ. ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ತೋರಿಸಿ: 1) ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಮತ್ತು ಇ) 4 ಮೌಲ್ಯದೊಂದಿಗೆ ನೈಜ ಮೌಲ್ಯವು (Ω)2) ರೆಸಿಸ್ಟರ್ನ ಪವರ್ ಡಿಸ್ಸಿಪೇಶನ್ ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾದ ರೇಟಿಂಗ್ "ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ."
ಪ್ರತಿರೋಧ, ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಗಳಿಕೆ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
AI ಯ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪು ಎಂದರೆ ಅದು ಗಣಿತದ "ಸರಿಯಾದ" ಆದರೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮೂರು ನಿಯಂತ್ರಣ ಪ್ರದೇಶಗಳು:
ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸರಣಿ ನಿಯಂತ್ರಣ. ಪ್ರತಿರೋಧಕಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಪಾಸಿಟರ್ಗಳನ್ನು ಇ-ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (E12, E24, E96...). AI 4737 Ω ಎಂದು ಹೇಳಿದರೆ, ಸಹಿಷ್ಣುತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ 4.7 kΩ (E24) ಅಥವಾ 4.75 kΩ (E96) ಅನ್ನು ಬಳಸಬೇಕೆ ಎಂದು ನೀವು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತೀರಿ.
ವಿದ್ಯುತ್ ಮತ್ತು ವೋಲ್ಟೇಜ್ ರೇಟಿಂಗ್. ಪ್ರತಿರೋಧಕವು ಹೊರಹಾಕುವ ಶಕ್ತಿಯು ಅದರ ಮೌಲ್ಯದಷ್ಟೇ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಕೆಪಾಸಿಟರ್ನ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ತಡೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯು ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಷ್ಟೇ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. AI ಇವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯ ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುತ್ತದೆ.
ಲಾಭ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್. ಆಪ್-ಆಂಪ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ನಲ್ಲಿ, AI ಗಳಿಕೆಯನ್ನು R_f/R_in ಎಂದು ನೀಡಬಹುದು ಆದರೆ ಗೇನ್-ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ಉತ್ಪನ್ನ (GBW) ಮಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಬಹುದು. ನೀವು 1 MHz GBW ಜೊತೆಗೆ op-amp ಜೊತೆಗೆ 100x ಲಾಭವನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ, ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ಕೇವಲ 10 kHz ಆಗಿದೆ.
ಘಟಕ
AI ನಿಂದ ನೀಡಲಾಗಿದೆ
ಹೆಚ್ಚುವರಿ ನಿಯಂತ್ರಣ
ಪ್ರತಿರೋಧ
ಮೌಲ್ಯ (Ω)
ಇ-ಸರಣಿ, ವಿದ್ಯುತ್ ನಷ್ಟ (I²R)
ಕೆಪಾಸಿಟರ್
ಮೌಲ್ಯ (ಎಫ್)
ಕರ್ಷಕ ಶಕ್ತಿ, ಪ್ರಕಾರ (ಸೆರಾಮಿಕ್/ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಲೈಟಿಕ್)
ಆಪ್-ಆಂಪ್ ಲಾಭ
R_f/R_in
GBW, ಸ್ಲೇ ರೇಟ್, ಫೀಡಿಂಗ್ ಮಧ್ಯಂತರ
ಫಿಲ್ಟರ್
ಕಟ್-ಆಫ್ ಆವರ್ತನ
ನಿಜವಾದ ಘಟಕ ಸಹಿಷ್ಣುತೆ, ಲೋಡ್ ಪರಿಣಾಮ
SPICE ಮತ್ತು ಕೈ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದೊಂದಿಗೆ ಅಡ್ಡ-ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ
AI-ಉತ್ಪಾದಿತ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಅನ್ನು ನಂಬುವ ಮೊದಲು, ಅದನ್ನು ಎರಡು ಸ್ವತಂತ್ರ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ: ಕೈ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ (ಒರಟು ಚೆಕ್) ಮತ್ತು SPICE ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ (ವಿವರವಾದ ಚೆಕ್). AI ನಿಮಗೆ SPICE ನೆಟ್ಲಿಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಬರೆಯಬಹುದು; ಆದರೆ ನೆಟ್ಲಿಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುವುದು ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸ.
RC ಕಡಿಮೆ ಪಾಸ್ ಫಿಲ್ಟರ್ನ ಉದಾಹರಣೆ: R = 1.6 kΩ, C = 100 nF. ಕತ್ತರಿಸುವ ಆವರ್ತನ:
f_c = 1 / (2π · R · C)f_c = 1 / (2π · 1600 · 100e-9)f_c ≈ 995 Hz ≈ 1 kHz
ನೀವು SPICE ನಲ್ಲಿ AC ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಅದೇ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿದರೆ ಮತ್ತು −3 dB ಪಾಯಿಂಟ್ ~1 kHz ನಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ನೋಡಿದರೆ, ಎರಡು ಮಾರ್ಗಗಳು ಅತಿಕ್ರಮಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸವು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳು ಅತಿಕ್ರಮಿಸದಿದ್ದರೆ, ಕೈ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ನೆಟ್ಲಿಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ದೋಷವಿದೆ; ನೀವು ಎರಡನ್ನೂ ಬೆನ್ನಟ್ಟಿ.
* AI ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿದ RC ಫಿಲ್ಟರ್ ನೆಟ್ಲಿಸ್ಟ್ (ಚೆಕ್!) V1 ರಲ್ಲಿ 0 AC 1R1 ರಲ್ಲಿ 1.6kC1 ರಲ್ಲಿ 0 100n.ac dec 100 10 100k.end
ಗಮನ: AI ಬರೆದ SPICE ನೆಟ್ಲಿಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ನೋಡ್ ಹೆಸರುಗಳ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ಅನುಸರಿಸಿ. ಒಂದು ಘಟಕವನ್ನು ತಪ್ಪು ನೋಡ್ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಗ್ರೌಂಡ್ (0) ನೋಡ್ ಅನ್ನು ಮರೆತುಬಿಡುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ದೋಷವಾಗಿದೆ. ನೆಟ್ಲಿಸ್ಟ್ "ಕೆಲಸ" ಮಾಡುವಂತೆ ಕಂಡುಬಂದರೂ ಅದು ತಪ್ಪು ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಅನ್ನು ಅನುಕರಿಸಬಹುದು.
ಟೋಪೋಲಜಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲಾಗುತ್ತಿದೆ
ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ AI ಘಟಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನೀಡುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಟೋಪೋಲಜಿಯನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ: ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೆಗ್ ಅನ್ನು ಹಿಂದಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು, ತಪ್ಪಾದ ಇನ್ಪುಟ್ನಿಂದ ಆಪ್-ಆಂಪ್ ಅನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಪೂರೈಕೆ ಬೈಪಾಸ್ ಕೆಪಾಸಿಟರ್ ಅನ್ನು ಮರೆತುಬಿಡುವುದು. ಇವುಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯುವ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಕೈಯಿಂದ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಅನ್ನು ಮತ್ತೆ ಎಳೆಯುವುದು ಮತ್ತು ನೋಡ್ ಮೂಲಕ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವುದು. "ಅದು AI ಹೇಳಿದೆ" ಟೋಪೋಲಜಿಯನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ನ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಲಾಜಿಕ್ ಅನ್ನು ನೀವು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು.
ಮಿನಿ ಕೇಸ್
ಅನಲಾಗ್ ಡಿಸೈನರ್ ಕಾನ್ ಸೆನ್ಸರ್ ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ವರ್ಧಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಇನ್ವರ್ಟಿಂಗ್ ಆಪ್-ಆಂಪ್ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. AI R_in = 1 kΩ ಮತ್ತು R_f = 220 kΩ ಅನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಲಾಭ -220. ಕಾನ್ ಡೇಟಾಶೀಟ್ ಅನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾನೆ: ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಆಪ್-ಆಂಪ್ನ GBW 1 MHz ಆಗಿದೆ. 220 ಗಳಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ~4.5 kHz ನಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಉಳಿದಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು 20 kHz ವರೆಗೆ ಸಂಕೇತವನ್ನು ರವಾನಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಕಾನ್ ಹೆಚ್ಚಿನ GBW ನೊಂದಿಗೆ op-amp ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಲಾಭವನ್ನು ಎರಡು ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತದೆ. AI ಗಣಿತವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದೆ; ಆದರೆ ಕಾನ್ ಭೌತಿಕ ಮಿತಿಯನ್ನು ತಲುಪಿತು. ಪಾಠ: AI ನ ಲಾಭದ ಸೂತ್ರವು ಸರಿಯಾಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ನೀವು ಡೇಟಾಶೀಟ್ನಿಂದ ಘಟಕದ ನಿಜವಾದ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತೀರಿ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
- ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ AI ನೀಡಿದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
- ರೆಸಿಸ್ಟರ್ ಪವರ್ ಡಿಸ್ಸಿಪೇಶನ್ ಮತ್ತು ಕೆಪಾಸಿಟರ್ ವೋಲ್ಟೇಜ್ ತಡೆದುಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು.
- op-amp ಗೇನ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು GBW/slew ದರ ಮಿತಿಯನ್ನು ಮರೆತುಬಿಡುವುದು.
- SPICE ನೆಟ್ಲಿಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನಂಬುವುದು.
- ನೆಲದ ನೋಡ್ ಅಥವಾ ಬೈಪಾಸ್ ಕೆಪಾಸಿಟರ್ ಅನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುವುದು.
- "AI ಇದನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಿದೆ" ಎಂದು ಪ್ರಶ್ನಿಸದೆ ಟೋಪೋಲಜಿಯನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ
- ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಊಹೆ, ಬೇಡಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧ ಎಂದು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಮೂಲಕ AI ಆಗಿ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ.
- ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸರಣಿ, ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ವೋಲ್ಟೇಜ್ ರೇಟಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿ ಪ್ರತಿರೋಧ/ಧಾರಣ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
- GBW, ಸ್ಲೇ ರೇಟ್ ಮತ್ತು ಗಳಿಕೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದಲ್ಲಿ ಫೀಡ್ ಅಂತರದಂತಹ ಭೌತಿಕ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
- ಎರಡು ಸ್ವತಂತ್ರ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಕೈ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮತ್ತು SPICE ಮೂಲಕ AI ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
- ನೋಡ್ ಮೂಲಕ ನೆಟ್ಲಿಸ್ಟ್ ಮತ್ತು ಟೋಪೋಲಜಿ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ಗಮನಿಸಿ; ಸಾಮಾನ್ಯ ದೋಷವೆಂದರೆ ತಪ್ಪಾದ ಸಂಪರ್ಕ.
- ಗಣಿತವು ಸರಿಯಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಭೌತಿಕ ಗಡಿ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ
ಸರಳ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ (ಆರ್ಸಿ ಫಿಲ್ಟರ್, ವೋಲ್ಟೇಜ್ ಡಿವೈಡರ್ ಅಥವಾ ಇನ್ವರ್ಟಿಂಗ್ ಆಂಪ್ಲಿಫಯರ್) ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಘಟಕ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು SPICE ನೆಟ್ಲಿಸ್ಟ್ಗಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿ. ನಂತರ: (1) ಕಟ್ಆಫ್ ಆವರ್ತನ/ಗಳಿಕೆ/ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ, (2) SPICE ಉಪಕರಣದಲ್ಲಿ ನೆಟ್ಲಿಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ, (3) ಎರಡು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಘಟಕಗಳು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿದೆಯೇ. ನೀವು ಅಸಾಮರಸ್ಯವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡರೆ, ಅದರ ಮೂಲವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ (ಸೂತ್ರ, ನೆಟ್ಲಿಸ್ಟ್ ಬೈಂಡಿಂಗ್, ಅಥವಾ ಮೌಲ್ಯ ಪೂರ್ಣಾಂಕ) ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ.