作者单位
摘要
1 西安交通大学 电力设备电气绝缘国家重点实验室, 瞬态电磁环境与应用国际联合研究中心,西安 710049
2 北京航天发射技术研究所, 北京100076
高空电磁脉冲(HEMP)可能造成广域基础设施的故障或损毁,考虑到经济原因,需要科学合理地评估其中关键电气电子设备在HEMP辐照下的易损性。将不确定性量化与设备效应评估相结合,总结出基于裕量与不确定性量化(QMU)的电气电子设备易损性评估方法及其工作流程,包括:筛选设备关键参数,通常为耦合通道电流、电压的范数;通过HEMP环境及其与设备耦合的数值仿真及不确定性量化,得到HEMP下设备关键参数的概率分布,作为设备的威胁水平;对工作状态下设备进行HEMP效应试验,通过统计推断得到设备效应阈值概率分布,作为设备在威胁下的强度;计算威胁水平与设备强度间的距离,量化设备关键参数的裕量及其不确定性,评估HEMP下的设备易损性。基于QMU的电气电子设备易损性评估方法还可为后续防护设计提供基础数据和评估方法。
高空电磁脉冲 裕量与不确定性量化 易损性评估 不确定性量化 场线耦合 high-altitude electromagnetic pulse quantification of margins and uncertainty vulnerability assessment uncertainty quantification field-to-line coupling 
强激光与粒子束
2021, 33(12): 123011
作者单位
摘要
1 清华大学 电机系,北京 100084
2 西北核技术研究所,西安 710024
介绍了集成电路高功率微波易损性的基本概念,给出了利用人工神经网络建立集成电路高功率微波易损性预测评估模型的基本步骤,通过一个实例,对预测评估模型的有效性进行了检验。实践表明:人工神经网络作为一个有效工具,可以较好地应用到集成电路高功率微波易损性预测评估工作中。
高功率微波 易损性评估模型 集成电路 人工神经网络 high power microwave vulnerability model integrated circuit artifical neural network 
强激光与粒子束
2009, 21(4): 565
作者单位
摘要
1 西安电子科技大学,雷达信号处理国家重点实验室,陕西,西安,710071
2 西北核技术研究所,陕西,西安,710024
应用模糊神经网络预测了电子器件失效阈值随高功率微波参数的变化关系.结合电子器件实验数据较少的情况,提出用可能性理论估计器件失效可能性分布的评估方法;结合模糊神经网络的学习预测能力,得到电子器件失效的可能性分布;并将可能性分布和用信息扩散估计方法得到的概率分布进行了比较,前者能够更好地利用实验数据估计器件失效的可能性.
模糊神经网络 高功率微波 可能性理论 易损性评估 Fuzzy neural network High power microwave Possibility theory Susceptibility assessment 
强激光与粒子束
2004, 16(7): 909

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