基于PML-FDTD的PCB传输线串扰抑制分析

随着高频信号的广泛应用,PCB传输线中信号的串扰问题越来越明显,利用时域有限差分法(FDTD)分析PCB传输线的串扰问题,并对相应的抑制方法进行验证,证明其有效性,所得的数据和结论对实际的PCB设计以及相关的工程实现具有实际意义。     

基于RBFNN和GA优化设计DGS微带*线

采用神经网络与遗传算法相结合的方法,对一种缺陷接地结构微带线进行优化设计。整个优化设计过程分为两步进行：首先采用基于混合递阶遗传算法优化训练的RBF神经网络对缺陷接地结构微带线进行建模,当神经网络模型训练成功后就实现了对这种缺陷地结构微带线传输系数快速和精确的输出仿真;然后利用该神经网络模型,并结合遗传算法共同优化设计这种缺陷地结构微带线的传输系数和尺寸参数。仿真结果验证了该方法的有效性和准确性。     

神经网络在微带DGS结构设计中的应用

采用神经网络并结合逆向方法训练网络对微带DGS(Defected Ground Structure)结构进行建模分析。通过文中实例可以看出,人工神经网络产生的结果与数值仿真的结果吻合良好,证明该方法结合FDTD分析方法,作为电路设计辅助工具,具有缩短设计时间、降低设计成本的优点。为微带DGS结构分析和设计提供了一个新途径。     

基于FDTD的DGS微带线特性分析

借助时域有限差分法（FDTD）并结合完全匹配层（PML）对多种类型的缺陷地结构（DGS）微带线进行了电磁仿真,分析了其带阻特性和慢波特性,并以哑铃型DGS微带线为例,分析了DGS结构参数改变对微带线带阻特性的影响。仿真结果与相关文献及HFSS软件仿真结果吻合良好,从而验证了该分析方法的有效性和计算的准确性。     

HHGA-RBFNN在DGS设计中的应用

将递阶遗传算法和最小二乘法相结合, 构成一种混合递阶遗传算法,用于优化径向基函数神经网络的结构和参数,通过MATLAB仿真实现该算法,并将该神经网络运用于微带缺陷接地结构的神经网络建模之中,实现对微带缺陷接地结构传输系数的仿真.实验结果表明,应用混合递阶遗传算法优化的径向基函数神经网络,具有很高的拟合精度和很好的泛化能力,可以与时域有限差分分析方法结合,辅助微带缺陷接地结构的设计.     

EBG结构在PCB传输线间串扰抑制中的应用

利用时域有限差分法（FDTD）分析了PCB传输线的串扰问题,并对一种新的基于电磁带隙结构（EBG）的抑制措施进行了验证,并证明了其有效性。文中所得的数据和结论对实际的PCB设计以及相关的一些工程实现具有实际意义。