Circuit Models and Simulation of Power Devices

Il corso introduce, nell’ambito dei dispositivi e delle schede di potenza, i fondamenti della modellazione e simulazione circuitale e della compatibilità elettromagnetica. Il corso introduce anche l'intelligenza artificiale per le applicazioni di elettronica di potenza.

Conoscenza e comprensione

Conoscenza di base della formulazione e soluzione di equazioni circuitali orientate alla simulazione, considerando dai circuiti a-dinamici lineari fino ai circuiti dinamici non lineari.

Comprensione di base dei problemi di modellazione e simulazione circuitale di dispositivi e schede di potenza.

Comprensione di base delle problematiche di compatibilità elettromagnetica in dispositivi e schede di potenza.

Conoscenza di base dei simulatori elettromagnetici e circuitali utilizzati in ambito industriale e delle tecniche di intelligenza artificiale.

Comprensione di base dell'applicazione dell'intelligenza artificiale nei circuiti di potenza.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Gli studenti saranno in grado di sviluppare e migliorare modelli circuitali di dispositivi e schede di potenza, oltre a utilizzare simulatori circuitali, simulatori per l'estrazione di componenti parassiti e strumenti di intelligenza artificiale. Inoltre, capiranno come combinarli correttamente.

Autonomia di giudizio

Gli studenti saranno in grado di scegliere il modello circuitale, il simulatore e la tecnica di intelligenza artificiale più adatti alla loro applicazione.

Abilità comunicative

Lo studente apprenderà il linguaggio tecnico della modellazione circuitale di dispositivi e schede di potenza, della simulazione circuitale, della compatibilità elettromagnetica e dell'intelligenza artificiale. Il corso prevede seminari che consentiranno l'interazione tra studenti ed esperti nell’ambito industriale.

Capacità di apprendimento

Lo studente acquisirà i fondamenti necessari per comprendere argomenti più complessi relativi ai dispositivi e alle schede di potenza, nonché alle applicazioni dell’intelligenza artificiale non trattati nel corso. Tale capacità verrà affinata attraverso la partecipazione a seminari la cui comprensione presuppone la conoscenza e la comprensione degli argomenti trattati nel corso.

Lezioni in aula. Laboratorio CAD.

Conoscenza di Algebra Lineare, Fondamenti di Informatica, Elettrotecnica, Antenne e Radiopropagazione.

La frequenza delle lezioni è fortemente consigliata.

T1 - Panoramica sulla simulazione circuitale

Equazioni dei dispositivi. Formulazione delle equazioni. Tecniche di soluzione. Metodo del Tableau sparso e metodo dei nodi: approccio basato sul componente. Metodo dei nodi modificato: approccio basato sul componente. Matrice di raggiungibilità per l’analisi dei circuiti. Risolvibilità unica. Introduzione ai circuiti non lineari. Introduzione ai circuiti dinamici. Flusso di simulazione dei circuiti dinamici non-lineari.

T2 - Soluzione di equazioni circuitali algebriche non-lineari

Elementi non lineari. Formulazione del Metodo dei nodi modificato per circuiti non lineari. Introduzione all'analisi DC non lineare. Introduzione al metodo di Newton. Il caso unidimensionale. Panoramica sul caso multidimensionale. Cenni sui metodi Quasi-Newton. Superamento dei metodi di Newton nella simulazione dei circuiti non-lineari: modelli circuitali lineari equivalenti.

T3 - Soluzione di equazioni circuitali differenziali non-lineari

Elementi dinamici. Formulazione del metodo dei nodi modificato per circuiti dinamici. Cenni sui metodi di soluzione. Discretizzazione nelle equazioni dei circuiti: modelli circuitali algebrici equivalenti. Modelli circuitali per elementi dinamici non-lineari. Applicazione industriale per l’elettronica di potenza.

T4 – Modellazione circuitale dei dispositivi di potenza

Transistori “a svuotamento” e “ad arricchimento”. Introduzione ai dispositivi a larga banda proibita. Il circuito comportamentale: confronto delle curve caratteristiche di Si, SiC e GaN. Modellazione di componenti non lineari. Modelli circuitali Spice-like di HEMT GaN, MOSFET Si e SiC. Modellazione delle caratteristiche di uscita e di trasferimento. Modelli della tensione di soglia e resistenza di conduzione. Modellazione di diodi parassiti e capacità. Elementi parassiti di package e PCB. Modelli circuitali della temperatura di giunzione. Co-simulazione elettrotermica in ambiente Spice. Argomenti emergenti nella modellazione circuitale e nell'analisi di dispositivi di potenza.

T5 - Compatibilità elettromagnetica dei circuiti di potenza

Introduzione alla compatibilità elettromagnetica. Emissioni irradiate e condotte. Immunità irradiata e condotta. Effetto dei componenti degli alimentatori switching sulle emissioni condotte. Componenti parassiti di dispositivi e schede di potenza. Cenni sulla progettazione per la compatibilità elettromagnetica.

L1 - Modellazione e simulazione circuitale

Simulatore circuitale SIMetrix. Modellazione Spice di dispositivi elettronici di potenza.

Introduzione a MATLAB. Simulazioni circuitali in MATLAB: Simscape. Interazione con MATLAB-Simscape per l'analisi parametrica dei circuiti. Integrazione dei “listati” circuitali Spice in Simscape.

L2 - Simulazione elettromagnetica per l'analisi e la modellazione dei circuiti stampati

Panoramica sul simulatore Q3D: fondamenti teorici e interfaccia grafica. Dalla creazione di strutture 3D alla simulazione elettromagnetica. Componenti parassiti del circuito stampato: estrazione della netlist Spice.

Importazione e simulazione di circuiti stampati sviluppati con CAD esterno: interazione Altium-Q3D.

Dall'interfaccia grafica alla modellazione e simulazione non-GUI con IronPython.

L3 - Intelligenza artificiale per l’elettronica di potenza sostenibile

Cenni sull'ottimizzazione stocastica e deterministica. Strumenti per l’ottimizzazione in MATLAB. Esempi di ottimizzazione di circuiti.

Cenni sulle reti neurali artificiali. Utilizzo delle reti neurali artificiali in MATLAB. Applicazioni delle reti neurali artificiali per le rinnovabili e le batterie.

Panoramica sulle applicazioni dell’intelligenza artificiale per l’elettronica di potenza sostenibile. Sostenibilità dell’intelligenza artificiale.

Seminari su argomenti emergenti nell'industria e nel mondo accademico

Contributo dell’insegnamento agli obiettivi dell’Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile

Il corso tratta argomenti e fornisce conoscenze e competenze, direttamente o indirettamente, in linea con i seguenti obiettivi dell’Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile:

Obiettivo 4 – Istruzione di qualità 

Obiettivo 7 – Energia pulita e accessibile 

Obiettivo 9 – Imprese, innovazione e infrastrutture 

Obiettivo 11 – Città e comunità sostenibili 

Obiettivo 12 – Consumo e produzione responsabili 

Obiettivo 13 – Lotta contro il cambiamento climatico

(1) Farid N. Najm, “Circuit Simulation”, John Wiley & Sons, 2010.

(2) Paul Clayton R., “Introduction to Electromagnetic Compatibility”, 2nd ed.,WILEY.

(3) Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville, “Deep Learning”, MIT Press, 2016.

(4) Diapositive proiettate durante le lezioni (presenti sul portale Studium).

(5) Documentazione aggiuntiva (presente sul portale Studium).

Esame orale composto da:

1 o 2 domande sulla teoria (T)

E

Opzione a) 1 domanda sul laboratorio CAD (L)

Opzione b) discussione di una attività di laboratorio CAD (L) assegnata durante il corso

 

Gli studenti devono usare un laptop in entrambi i casi.

 

A garanzia di pari opportunità e nel rispetto delle leggi vigenti, gli studenti interessati possono chiedere un colloquio personale in modo da programmare eventuali misure compensative e/o dispensative, in base agli obiettivi didattici ed alle specifiche esigenze. È possibile rivolgersi anche al docente referente CInAP (Centro per l’integrazione Attiva e Partecipata - Servizi per le Disabilità e/o i DSA) del proprio Dipartimento.

Una lista di domande tipiche è presente sul portale Studium.