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312.
为提高试验精度,减小电磁兼容(EMC)半电波暗室中被试品(EUT)的电磁辐射发射试验点位对测试结果的影响,研究了不同试验点位对半电波暗室典型谐振频率电磁信号辐射发射的影响规律。采用几何光学、一致性绕射理论和多路径效应算法对不同试验点位,暗室典型谐振频率电磁信号的传输过程进行数学建模,剔除直射场强影响,综合考虑信号传输过程中产生的反射、折射、绕射和多径等电磁传播效应,给出了数学模型和计算公式。将数学传播模型与剔除直射场影响的试验实测模型计算结果进行比对,验证了数学模型的有效性。该研究为修正被试品在暗室内不同点位进行辐射发射试验的测试结果提供了理论依据,有助于提高被试品电磁辐射发射试验的测试精度。 相似文献
313.
314.
通过分析有源接收天线在实际使用中可能遇到的电磁干扰环境,结合产品的特点和薄弱环节,采取相应的抗电磁干扰的设计措施,并对其进行相应的试验验证,在确保工作指标的同时,力求提高产品的抗电磁干扰能力,取得了一定的效果,对相关电子产品的设计具有一定的借鉴作用。 相似文献
315.
电子战特种飞机电磁兼容预设计技术 总被引:12,自引:3,他引:9
为解决飞机电磁兼容传统设计方法的不足,提出并采用自顶向下、全机系统量化的电磁兼容预设计方法,在特种飞机系统方案论证阶段构建能量传输模型和系统受扰的关联矩阵,通过数值仿真、行为级仿真、等效推算、模拟测试、数据统计等手段,分析机载设备、火工品、燃油和人员的安全性,对全机的电磁兼容进行评估、指标量化分配和优化设计,实现全机系统良好的电磁兼容设计状态;能针对分系统指标的变动随时分析全机电磁兼容性的变化,也可为实现全机电磁兼容而调整分系统指标.该方法在全机系统定型前充分暴露可能出现的电磁兼容问题,并最大程度将其解决在系统设计阶段.该方法已应用于多个特种飞机型号的电磁兼容研制中,预设计成功率高,为解决型号研制中的电磁兼容问题提供了重要的技术支撑. 相似文献
316.
碳纤维复合材料的屏蔽效能对系统抗电磁脉冲设计具有重要影响。本文通过理论分析建立了碳
纤维复合材料的屏蔽效能模型,研究了频率、厚度等因素对碳纤维复合材料屏蔽效能的影响。结果表明,碳纤
维复合材料具有较为良好的屏蔽效能,屏蔽效能在频率拐点以下随频率变化较小,在频率拐点以上随频率增大
迅速增大,并通过了试验验证。
相似文献
317.
318.
文摘为研究点阵结构工艺参数对透波平板电磁波谱的影响,基于体心立方结构(BCC)点阵基本构型,建立透波平板仿真模型,运用CST仿真软件分别从孔隙率、蒙皮厚度、胞元尺寸、入射角度4方面探究不同结构工艺参数对透波平板共振频率及透射率的影响。并运用选区激光烧结(SLS)制备点阵透波平板结构,用于2~18 GHz透射率对比测试。结果表明,仿真数据与实验结果高度一致;透波平板共振频率随孔隙率增大,第一频率点向低频偏移,第二频率点向高频偏移;随着蒙皮厚度的增加,透射率降低;胞元尺寸与蒙皮厚度决定透射谱的通带共振频率,孔隙率影响较小;入射角增大时,水平极化入射波透射率均大于75%,影响较小;竖直极化入射波透射率在高频处逐渐降低。 相似文献
319.
本文面向低成本、高可靠、便携式光谱分析检测设备的需要,提出了一种基于FR4(Flame Retardant,阻燃等级为UL94V-O的板材,4表示树脂为环氧树脂、增强材料为玻璃纤维布)复合材料的多自由度电磁驱动微型集成扫描光栅微镜新结构。通过多自由度结构设计,有效提升了微镜转动角度。建立了器件有限元仿真模型,开展了静力学、模态及谐响应分析。有限元分析结果表明:微镜能够在设定谐振模态下工作,其微镜与驱动线圈的位移比值为1.795,为大转角电磁式微型集成扫描光栅微镜设计提供了一种新方法。 相似文献
320.
《中国航空学报》2022,35(9):49-57
Deep learning has been fully verified and accepted in the field of electromagnetic signal classification. However, in many specific scenarios, such as radio resource management for aircraft communications, labeled data are difficult to obtain, which makes the best deep learning methods at present seem almost powerless, because these methods need a large amount of labeled data for training. When the training dataset is small, it is highly possible to fall into overfitting, which causes performance degradation of the deep neural network. For few-shot electromagnetic signal classification, data augmentation is one of the most intuitive countermeasures. In this work, a generative adversarial network based on the data augmentation method is proposed to achieve better classification performance for electromagnetic signals. Based on the similarity principle, a screening mechanism is established to obtain high-quality generated signals. Then, a data union augmentation algorithm is designed by introducing spatiotemporally flipped shapes of the signal. To verify the effectiveness of the proposed data augmentation algorithm, experiments are conducted on the RADIOML 2016.04C dataset and real-world ACARS dataset. The experimental results show that the proposed method significantly improves the performance of few-shot electromagnetic signal classification. 相似文献