基于进化卷积神经网络的外壳屏蔽效能预测

作     者：肖保明 丁爱飞 陈泽南 丁佳飞 张武 颜伟 Xiao Baoming;Ding Aifei;Chen Zenan;Ding Jiafei;Zhang Wu;Yan Wei

作者机构：国网电力科学研究院有限公司 国电南瑞吉电新能源有限公司 南京师范大学电气与自动化工程学院 

出 版 物：《安全与电磁兼容》 (Safety & EMC)

年 卷 期：2023年第1期

页      面：41-45页

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(52107005)资助项目 

主　　题：电磁干扰 电磁屏蔽 BLT算法 ECNN算法 

摘      要：随着设备功率密度和可靠性要求的不断提升,设备电气外壳应设计孔缝以解决散热和电磁屏蔽问题。为了优化孔缝结构和位置,需在设计过程中计算和预测电气外壳屏蔽效能。针对现有屏蔽效能分析方法误差较大等问题,先建立了基于电磁拓扑理论BLT方程的带孔外壳屏蔽效能等效模型,并提出了基于进化卷积神经网络的屏蔽效能参数提取方法,再以外壳屏蔽效能部分频点结果作为模型输入,提取屏蔽效能模型参数,最后根据模型计算其它频点的外壳屏蔽效能。对比分析结果表明,文中方法能够实现带孔缝外壳屏蔽效能预测,误差小于10 dB且不受外壳结构、孔缝位置和屏蔽材料参数影响。