低频高性能屏蔽装置的设计

为了合理评估磁屏蔽体对低频磁场的屏蔽效果,设计了一种磁屏蔽体并提出一种屏蔽方案,计算静磁场与交变磁场共同影响下,其屏蔽装置对其屏蔽性能的影响,并通过实验来论证该屏蔽体和设计方案在实践中的应用可行性。实验结果表明,设计的电磁屏蔽室,室内静磁场B≤200 n T,50 Hz交流磁场干扰<0.10μT;大于100 k Hz交流磁场屏蔽系数S≥1 000;满足磁传感器系统等相关仪器的实用要求,为实践屏蔽室屏效验收提供理论依据。

电磁弹射装置脉冲强磁场防护设计

针对电磁弹射装置激励和发射过程中产生的感应脉冲强磁场对周边电子设备造成的电磁干扰(EMI)威胁特征,基于有限积分技术(FIT)对弹射装置内磁场环境进行仿真分析,并对发射器结构开展磁场屏蔽特性设计研究。以某装置应用为例,在5kHz以下低频段,内部磁场值可达10T,通过多层梯度复合磁屏蔽结构设计,实现磁场屏蔽效能达40dB,满足了该系统磁防护设计要求。

生长温度及催化剂结构对碳纳米管形貌的影响

采用热CVD制备了图形化碳纳米管阵列薄膜。着重研究了生长温度、催化剂结构对碳纳米管形貌的影响。结果表明,当温度<800℃时,生长的碳纳米管纯度较低;当温度为850℃时,生长为碳纤维;当生长温度为800℃时,生长纯度较好的碳纳米管,但碳纳米管垂直性较差。采用Al/Fe催化剂结构,生长出图形化的阵列化碳纳米管薄膜。

计算机线缆的电磁信息泄漏智能分析方法

计算机系统中的各型线缆会通过电磁传导发射泄漏内部信息,导致信息安全问题.为了分析来自计算机线缆的电磁信息泄漏,提出了基于深度学习的智能分析方法.设计一维卷积神经网络算法,对电磁泄漏信号进行深层的特征提取与学习,从泄漏的电磁信号中智能识别泄漏源的线缆类型,进而分析其中泄漏的视频信息.实测结果表明,本文提出的方法,在未知目标信号特征的情况下,能够有效识别电磁信息的泄漏源与泄漏信息,为计算机线缆提供了一种电磁信息泄漏的智能分析手段.

导电聚合物基复合吸波材料的研究进展

阐述了导电聚合物与其他材料复合制备吸波材料的科学性和必要性,总结了近年来导电聚合物在电磁防护材料领域的研究进展。重点概述了二元、多元及多层结构的导电聚合物基复合吸波材料,并对这三类材料的制备工艺、形貌结构和吸波性能进行介绍。着重强调了导电聚合物组分的引入可一定程度上增强材料的介电损耗与电阻损耗,调控材料电磁参数,改善材料阻抗匹配程度,对于材料吸波性能的提升具有重要作用。未来,导电聚合物基复合吸波材料将着眼于提高材料的环境适应性,降低制备工艺复杂程度,并向红外微波兼容吸收方向发展。

高速动车组强辐射场下屏蔽电缆感应电流研究

针对高速动车组中电缆在强辐射场中产生感应电流的问题,通过理论分析和试验的方法,模拟受电过程中产生的辐射场,分析电缆在不同状态下芯线上的感应电流,同时提出适用于机车的屏蔽电缆使用方法。

基于试验的民用电磁屏蔽窗帘屏蔽性能分析

随着信息技术的发展,各行业电子系统正常工作受到较强的电磁干扰。常规的屏蔽电磁干扰的方法造价高,使用不方便。为此,屏蔽窗帘应用而生。针对市场上常用屏蔽窗帘款式,采用实测的方法对其屏蔽性能进行测试,为各行各业消除电磁干扰选取合适参数的屏蔽窗帘提供依据,也为其他屏蔽类产品的性能测试提供测试方法。

基于深度学习的计算机显示器电磁信息泄漏识别

本文以计算机显示设备泄漏电磁信号为研究对象,对于人工提取特征识别电磁泄漏信号存在的主观性强、特征冗余的问题,区别于传统基于经验的人工特征提取模式,利用人工智能深度学习方法,使用处理图像的深度学习技术应用于电磁信息泄漏特征识别,提出了一种基于卷积神经网络的识别方法.该方法首先提取电磁泄漏信号的时频谱信息作为卷积神经网络模型的输入,然后利用模型的自学习能力提取深层特征,实现对不同分辨率来源电磁泄漏信号的识别,识别准确率达到98%,单信号检测时间仅需40 ms,验证了卷积神经网络应用于电磁泄漏信号识别的有效性,为电磁泄漏预警与防护提供了重要依据,为电磁泄漏视频信号还原复现提供有力支撑.

测量窗口及校准方法对屏蔽材料测量结果的影响

文章分析了在平面屏蔽材料的屏蔽效能测试中,测量窗口和校准条件的不同对测量结果的影响,并通过对实际测试数据的分析,提出了避免这种影响的措施。

基于EMC屏蔽暗室的显示器的电磁泄漏测试

针对计算机系统中显示器电磁泄漏问题的重要性,该文分析了显示器电磁泄露的特性,提出了在EMC屏蔽暗室中测试显示器电磁泄露的方法并进行了实践。在实验中取得了比较具有针对性的数据,并对实验数据进行了初步的分析,得出了相应的结论。

继电器电磁干扰测试中驱动触发电路的设计

文章对继电器触发电路产生电磁干扰的因素进行了分析;通过试验比较得出在继电器电磁干扰测试中能够准确反映继电器本身电磁干扰的驱动触发电路,为类似无源元器件的电磁干扰测试提供了辅助手段。

基于奇异谱分析的视频电磁信号处理

以计算机显示设备泄漏电磁信号为研究对象,针对计算机视频泄漏电磁信号弱、还原图像不清晰的问题,利用奇异谱分析方法对泄漏电磁信号进行处理。鉴于可用于视频图像还原的电磁信号数据量大,奇异谱分析速度慢,采用了数据分组计算后重组的方法,提升了数据处理的速度。通过实验,使用该方法处理后信号的信噪比和还原图像质量都有显著提高,验证了奇异谱分析方法应用于电磁泄漏信号去噪的有效性。