【摘 要】
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行波管是应用十分广泛的一种微波管,行波管研究的核心问题之一是注波互作用。注波互作用理论包括小信号理论与大信号理论,大信号理论可以更好地描述互作用过程的非线性特征。深度学习是机器学习领域的热门研究方向之一,它通过对数据集进行训练获取到数据的特征,再根据特征对数据进行分类或预测。本论文将深度学习的神经网络训练方法应用于行波管的注波互作用分析,工作内容及创新点主要包括以下几个方面:1.使用循环神经网络模
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行波管是应用十分广泛的一种微波管,行波管研究的核心问题之一是注波互作用。注波互作用理论包括小信号理论与大信号理论,大信号理论可以更好地描述互作用过程的非线性特征。深度学习是机器学习领域的热门研究方向之一,它通过对数据集进行训练获取到数据的特征,再根据特征对数据进行分类或预测。本论文将深度学习的神经网络训练方法应用于行波管的注波互作用分析,工作内容及创新点主要包括以下几个方面:1.使用循环神经网络模型对8-18GHz的单段螺旋线行波管进行训练,并预测其输出功率。根据行波管注波互作用过程与循环神经网络的相似特性建立神经网络训练模型,由于互作用过程具有强烈的非线性特性,因此通过对行波管的输入参数做非线性变换,以及在神经网络中加入激活函数的方法,向神经网络中引入非线性特征。借助深度学习计算模型Tensorflow以及基于Python的深度学习库Keras完成网络的搭建,对8-18GHz的单段定管长螺旋线行波管进行训练,训练数据的输入包括行波管的频率、工作电压、工作电流、耦合阻抗、相速、输入功率,输出为沿管长变化的输出功率序列。训练后的模型对行波管的预测效果较好。2.使用循环神经网络模型对6-18GHz的双段螺旋线行波管进行训练并预测。对单段螺旋线的训练方法进行改进,收集管长变化的双段螺旋线行波管数据用于神经网络训练。预测结果表明,训练模型对频率范围在6-18GHz的非定管长双段螺旋线行波管也具有良好的预测效果。3.建立了行波管数据库,用于存储循环神经网络训练的数据以及常用行波管的相关参数。数据库中存储行波管工作参数、输出功率、行波管高频系统与磁聚束系统的相关参数等。可以通过图形化界面程序向数据库中添加数据、删除数据或查询数据。
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