基于BP神经网络的圆形孔缝耦合截面预测

• 作者: 刘强 周海京 祝磊 赵翔 闫丽萍
• 来源期刊: 强激光与粒子束
• 学科: 工学
• 关键词: 圆形孔缝 耦合截面 全波分析 归一化耦合截面 神经网络模型
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 复杂电磁环境
• 页码范围: 26-30
• 页数: 5页
• 分类号: TN911
• 字数: 2505字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11884/HPLPB201931.190011

摘要

在对电磁波经孔缝传输/泄露的分析中,孔缝耦合截面的获取十分重要.针对现有公式无法准确获取谐振频段圆形孔缝耦合截面的问题,将BP神经网络应用于圆孔耦合截面的快速获取,该模型适用于电尺寸(半径波长比)在[0.08,3]之间的圆形孔缝.在不同入射角度和极化角度的入射波辐照下,用全波分析软件计算无限大理想导体平板上不同电尺寸圆孔的耦合截面,用圆孔的耦合截面除以其几何面积得到圆孔的归一化耦合截面.利用这些数据训练神经网络,建立了一个以圆形孔缝的电尺寸、入射波的入射角度和极化角度为输入参数,孔缝的归一化耦合截面为输出参数的BP神经网络模型.通过与全波分析的对比可知,该模型能够快速准确地预测任意入射角与极化角平面波辐照下电尺寸在[0.08,3]之间的圆形孔缝的归一化耦合截面.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周海京		120	495	10.0	14.0
2	赵翔	四川大学电子信息学院	75	291	10.0	14.0
3	闫丽萍	四川大学电子信息学院	81	446	11.0	19.0
4	刘强		31	47	3.0	5.0
5	祝磊	四川大学电子信息学院	4	2	1.0	1.0