大功率波导负载内部热分布验证结构设计

针对目前波导大功率负载的内部热分布情况不明确的问题,结合负载结构设计、热设计和功率试验的经验,设计了可用于直接和间接测量内部发热量的负载结构,期望通过该结构设计,结合现有的功率试验方法,来获取有效的温度监测数据,明确负载内部发热情况,以此反馈到大功率负载的热设计当中,提高大功率负载热设计的有效性。

基于多层感知器神经网络的波导匹配负载设计

讨论了多层感知器神经网络 (MLPNN)在矩形波导终端匹配短负载设计中的应用。网络学习过程采用反向传播算法 (BP) ,并对训练和测试用样本进行随机化 ,训练过程中加入动量项 ,网络结构可进行自动调节。对样本进行了线性定标 ,用定标后的样本训练神经网络 ,建立系统模型 ,通过优化神经网络相应参数成功实现了矩形波导H面T型结构的终端短小匹配负载的结构设计。

波导大功率负载长度对微放电的影响

波导大功率负载作为微波系统重要的终端器件,在航天系统上有非常广泛的应用。基于航天工程应用,对波导负载内部不同位置的微放电阈值进行分析,通过仿真软件截取负载不同位置的电场强度,从而进一步分析计算各个位置上的微放电阈值。结果表明,对于不同的波导负载吸收长度,内部电场强度并非线性变化,因此设计波导负载时应留有足够的吸收长度,从而达到提升功率容量、降低微放电风险的目的。

微量遗传算法在波导短匹配负载设计中的应用

介绍了微量遗传算法 (MGA) ,并将之与小生境 (Niche)技术及洗牌 (Shuf fle)技术相结合 ,优化选择遗传算法 (GA)的初始群体 ,明显地减少了内存需求及运算工作量。从它和基本遗传算法 (SGA)的比较结果可以看出 ,在计算精度基本相当的情况下 ,其计算时间比SGA明显减少 ,计算效率大为提高。并应用MGA对波导短匹配负载进行了优化设计 。

(75~325)GHz毫米波量热计吸收负载研制

功率作为微波毫米波计量的最基础参数之一,其测量结果对雷达、通信、遥感等领域的研究和应用具有重要参考价值。研制(50~75)GHz,(75~110)GHz,(110~170)GHz等频段的量热式功率计量标准时,传统吸收负载可采用内部嵌入微型表贴电阻的楔形吸波负载作为微波直流功率替代器件。这种负载存在的问题有以下两点:一是加工难度较大,很难继续向上进行频段扩展;二是传统的毫米波吸波材料在70 GHz以上频段体现出无磁性特征,吸波能力显著下降。基于以上背景,开展了(75~325)GHz直波导形式波导负载研究,包括基于多层体掺杂键合硅片形式的超宽带匹配负载研究。多层体掺杂硅片组合实现了宽频带低反射特性,研制了(75~110)GHz,(140~220)GHz,(220~325)GHz共3个频段的吸收负载。实测电压驻波比的典型值在1.12以下。