基于进化卷积神经网络算法的开孔外壳屏蔽效能预测

作者：黄洋

来源：电子技术与软件工程, 2022, (15): 124-127.

• 电磁辐射
• 屏蔽效能
• 传输线理论
• 进化卷积神经网络算法

本文研究了基于进化卷积神经网络算法的开孔外壳屏蔽效能预测。电子设备工作频率逐渐提高，电磁辐射噪声日益严重，采用屏蔽外壳是有效抑制电磁干扰的常用方法。然而，由于散热和接线，外壳会带有孔洞，极大地影响了其屏蔽效能，部分外壳内部介质板的存在也对屏蔽效能产生了一定的影响。本文对含介质板开孔外壳建模后，通过传输线方法（TLM）建立等效电路模型，然后通过进化卷积神经网络算法（Evolutionary Convolutional Neural Network Algorithms,ECNN）得到验证参数，从而得到外壳屏蔽效能。利用CST对相应外壳进行仿真分析后，对比屏蔽效能仿真结果和算法结果，证明了该方法结果的准确性和可靠性。通过等效电路计算箱内各点屏蔽效能，最后通过电波暗室远场测量各点辐射强度来验证预测结果。

• 单位
  安徽省食品药品检验研究院