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《电子科技大学》 2007年
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小型化行波管电子光学系统与降压收集极设计方法的研究

杨赤如  
【摘要】: 被称为“超级器件”的微波功率模块(Microwave Power Module, MPM)由开关电源、微波固态集成电路和小型化行波管等组成。经过十多年的发展,MPM在国外已经比较成熟,现在已广泛应用于雷达、电子对抗、电子诱饵、相控阵列、空间通信等军事与民用领域。小型化行波管是MPM中非常重要的组成部分。 本论文致力于研究小型化行波管电子光学系统的设计方法,主要包括电子枪、磁聚焦系统、多级降压收集极等方面的内容。本人在该领域研究所取得的主要成果有: (一)对电子枪初值设计的Vaughan迭代综合法的分析整理、公式推导,发现了这种方法的不足,从而对其迭代公式提出了合理的修正。修正后的迭代综合法不再受阴极半锥角初值的不合理而失效,其计算精度与原迭代法相同,从而解决了迭代综合法不能计算低压缩比、低导流系数电子枪的难题。 (二)电子枪初值设计的另一种常用方法是Tiwary非迭代综合法。本文对Tiwary非迭代法进行了整理分析,根据阴极半锥角大小的不同范围对其计算公式做出了相应的修正,解决了非迭代法的计算精度受阴极半锥角大小的影响比较大的问题,使得计算结果与Vaughan迭代综合法的计算结果相吻合,二者之间相差可小于1°。对阳极半径公式也做了合理修正,使阳极头位置及电子枪射程的计算精度也与迭代综合法相当。 (三)本论文把人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)运用于电子枪的初值设计。基于人工神经网络的皮尔斯电子枪初值设计方法是一种很新颖的方法,它不但能有机地结合迭代综合法与非迭代综合法的优点,还能把前人体现在实验数据中的设计经验通过训练样本融入其中,从而设计出很接近实验值的新电子枪。 (四)本论文把知识人工神经网络(Knowledge-based Artificial Neural Network, KBANN)运用于电子枪初值设计。与人工神经网络法相比,在知识人工神经网络法中更能发挥综合法的作用。本论文进一步研究了知识人工神经网络法,并对其先验知识注入(PKI)模型提出了改进,使其设计结果的相对误差大为缩小。 (五)在电子光学系统的设计过程中,充分发挥了多种电磁软件的优势,并总结了ORION、EGUN、MAGIC等软件在仿真电子光学问题的一些误差规律。 (六)设计了1支Ka波段的电子枪及相应的聚焦磁场、多级降压收集极,其指标满足用户要求。另外设计、加工了一支用于MPM的小型化行波管,工作频率是2-6GHz,性能基本满足用户要求。
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TN124

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【参考文献】
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