Qucs Studio es una herramienta de simulación de circuitos poderosa, y con su función «Optimizador de Circuitos», puedes optimizar valores específicos de componentes para lograr una operación de circuito deseada. Este artículo presenta los pasos específicos para hacerlo.
Paso 1: Diseñar el Circuito a Optimizar
El circuito que queremos optimizar es el siguiente: una fuente de poder con una impedancia interna de 33Ω está conectada a una resistencia de carga. Descubriremos qué valor de resistencia de carga (R1) se necesita para maximizar la potencia suministrada por esta fuente.
Paso 2: Considerar el Algoritmo
Primero, necesitamos considerar el algoritmo para realizar el cálculo de optimización. Definimos la potencia consumida por R1 como «Power». Esta «Power» se obtiene por el producto del voltaje y la corriente en R1. Si definimos el voltaje como «Voltage» y la corriente como «Current», entonces,
Power = Voltage * Current
y optimizaremos el valor de R1 para que este valor sea maximizado. Para proceder con la optimización, necesitamos conocer los valores de «Voltage» y «Current». Por lo tanto, nombramos el nodo del voltaje aplicado a R1 como «Voltage» e insertamos una sonda de corriente para nombrar su valor de corriente como «Current».
Paso 3: Configurar el Componente de Optimización
Para realizar la optimización, agregue un componente de «Optimización» al circuito. Esto se puede seleccionar desde la barra de herramientas de Qucs Studio. Haga doble clic en el componente para abrir el cuadro de diálogo de configuración.
Paso 4: Configuración de Variables
En la pestaña «Variables» del cuadro de diálogo de optimización, configura la variable (en este ejemplo, la resistencia de carga) que se cambiará durante el proceso de optimización. Especifique el valor inicial, el valor mínimo y el valor máximo.
Paso 5: Establecimiento de Objetivos
En la pestaña «Objetivos», configura el objetivo para la optimización. En este ejemplo, establecemos el objetivo de maximizar la potencia suministrada desde la fuente. Como se muestra en la figura a continuación, establezca el objetivo para que el parámetro «Power» se maximice.
Paso 6: Definición de Variables
Es importante notar que el parámetro «Power» es decidido arbitrariamente, por lo que necesita ser definido para reflejarlo en la simulación. Dado que Power es el producto de Voltage y Current, se establece como a continuación definiéndolo con Insert Equation.
Paso 7: Ejecución de la Simulación
Una vez completada la configuración, ejecute la simulación de CC para iniciar la simulación de optimización. Cuando se completa el proceso de optimización, los resultados se muestran.
Paso 6: Revisión de Resultados y Aplicación
Después de realizar la optimización, al colocar un componente Tabular en el diagrama, se pueden verificar los resultados de la optimización. Esta optimización mostró que con R_load de 33Ω, la potencia suministrada se maximiza. La optimización puede no siempre ofrecer un valor exacto, sino una aproximación, por lo que es importante realizar ajustes finos según sea necesario.
Extra: Métodos de Optimización en QucsStudio
Hay varios métodos de optimización disponibles, así que elige según la situación.
- Búsqueda en Rejilla (Grid Search)
- Este algoritmo busca literalmente en un patrón de cuadrícula el rango posible de variables.
- Por ejemplo, si se buscan valores de resistencia de 0 ohmios a 100 ohmios en incrementos de 1 ohmio, este método intenta cada valor en orden: 0 ohmios, 1 ohmio, 2 ohmios, etc.
- Este método es efectivo cuando hay pocas variables y el rango es estrecho, pero toma mucho tiempo de cálculo si hay muchas variables o el rango es amplio.
- Descenso más Pronunciado (Steepest Descent) y Nelder-Mead
- El método de descenso más pronunciado busca el camino más empinado hacia el valor óptimo y avanza en esa dirección para encontrar la solución.
- El método Nelder-Mead, al considerar múltiples puntos simultáneamente en su búsqueda de una solución, es menos probable que quede atrapado en mínimos locales pero puede tomar tiempo para el cálculo.
- Evolución Diferencial (Differential Evolution, DE)
- Este algoritmo es particularmente adecuado para problemas complejos o aquellos con muchos óptimos locales.
- Utiliza la aleatoriedad para explorar una gama más amplia de soluciones y encontrar la combinación óptima.
- Aunque consume tiempo, puede encontrar soluciones que los métodos tradicionales no pueden descubrir.
Conclusión
El «Optimizador de Circuitos» en Qucs Studio es una herramienta muy útil en el diseño de circuitos. Siguiendo los pasos introducidos en este artículo, puedes optimizar tus propios diseños de circuitos y lograr resultados de simulación más efectivos.
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