大功率真空电子器件行波管是重要的微波功率电子器件,应用领域十分广泛,如雷达,卫星通讯,电子对抗等。由于相关领域的快速发展,对行波管的工作性能提出了更高的要求,行波管的热特性研究和散热性能的设计具有愈来愈关键的作用。目前对于行波管热特性的研究很多,但对于其内部温度场测量的研究与讨论却很少涉及,并且对行波管内部温度进行监测也较为艰难,实施难度高,而内部温度场测量的研究对于行波管散热优化设计和行波管内外温度场监测具有十分关键的意义。行波管工作时,整个器件会处于较高的温度状态,其中慢波结构和收集极是发热量最高的两个部位,所以本文主要针对慢波结构与收集极两个结构分别进行了有限元仿真热分析,并研制了行波管管体温度测量系统以及提出了一种基于慢波结构和收集极的热仿真模型并结合GA-BP神经网络模型对其内部温度场进行预测的方法。首先本文使用ANSYS有限元软件建立了慢波结构的有限元仿真模型,通过对螺旋线上电子撞击产生的热功率以及自身的高频热损耗的计算,然后将计算结果当作热载荷加载到延迟线上,经ANSYS仿真分析,得到慢波结构的热稳态下的温度云图与热流矢量图以及由内向外的温度传播路径图;还建立了收集极的有限元仿真模型,根据电子注撞击收集极内筒的分布状况,采用不均匀加载方式施加热载荷,经过ANSYS仿真分析,得到收集极的热稳态下的温度云图和热流矢量图。通过对慢波结构以及收集极的热仿真模型的建立,为之后内部温度场预测的相关研究打下了基础。然后本文设计并研制了行波管管体温度测量系统,并应用该系统对工作在不同状态下的行波管进行了管体温度实际测量,并根据测量的结果使用二维插值算法以及MATLAB工具进行了三维温度云图的绘制,使管体温度显得更加直观方便。最后本文根据慢波结构以及收集极的ANSYS热仿真模型,并结合遗传算法优化的BP神经网络,提出了其内部温度预测方法。该方法首先建立GA-BP神经网络,然后运用ANSYSY仿真模型采集数据样本,最后通过输入管体的温度点经训练完毕的神经网络输出内部热流密度分布,得到内部热流密度分布后,再代入仿真模型,即可获得模型的完整内外温度分布。该方法实施难度相对小,成本也相对低,并且从GA-BP神经网络预测慢波结构和收集极内部温度场结果中可以发现,预测温度场与目标温度场误差保持在1%之内,该方法具有较高的准确性,初步证明其在行波管内部温度预测中的可行性,对行波管内部温度场的测量研究具有一定的参考意义。