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题名基于神经网络的垂直过渡电磁行为参数化建模
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作者
李晓鑫
张利东
杨毅民
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机构
西安电子科技大学人工智能学院
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出处
《空间电子技术》
2024年第6期1-8,共8页
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基金
国家重点研发计划项目(编号:2021YFA1003400)。
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文摘
由于电磁信号在垂直过渡结构中的传输特性十分复杂,研究不同多层板之间的匹配尤为重要。随着过渡结构复杂度的提升,电磁仿真所需的时间也大幅增加。为解决上述问题,文章基于神经网络和极点留数法对垂直过渡的电磁行为进行参数化建模,采用全连接神经网络来构建物理参数与垂直过渡结构电磁行为之间的映射关系,以便精准捕捉其复杂的非线性特性。针对随频率变化的S参数数据,引入极点留数法对其进行预处理,将频域数据表示为极点和留数的形式,从而有效降低数据维度与复杂性。实验结果显示,神经网络模型在不同频率下的预测结果与实际数据之间的平均误差小于1 dB,所提出的方法能够准确预测垂直过渡结构的电磁行为。与传统电磁仿真相比,神经网络模型预测效率更高,为复杂电磁系统的建模和后续电路设计优化提供了理论依据。
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关键词
垂直过渡结构
全连接神经网络
极点留数法
电磁行为
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Keywords
vertical transition structure
fully connected neural network
pole-residue method
electromagnetic behavior
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
V443
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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