高频电磁干扰对传输线耦合全波建模方法

对于场线耦合问题,经典传输线理论不适用于求解高频电磁干扰辐照下传输线负载上的电压和电流响应。针对这一问题,首先介绍了一种基于天线理论和模拟行为建模（ABM）的时域全波建模方法。该方法利用Harrington矩量法将电流积分方程离散并推导得到宏模型时域表达式,然后利用ABM频域功能实现频变参数的傅里叶逆变换和时域卷积计算。利用电路求解器,该建模方法可直接求解任意结构传输线耦合的负载处瞬态响应;与传统全波算法相比,模型一旦建立便可应用于任意入射场和线性/非线性负载的情况,无需重复耗时地求解电流积分方程。该方法可简化全波算法求解过程,提高仿真计算效率,尤其便于在入射场和负载存在不确定参数时进行高效重复抽样计算以获得统计特性。然后以高频电磁干扰耦合有损大地上的双导体传输线为例,通过与数值电磁代码和传统传输线理论方法的求解结果对比,验证了所提宏模型的有效性以及传输线理论在解决场线耦合问题时的局限性。结果表明,基于全波方法构建的宏模型可在时域内高效准确地求解高频电磁干扰辐照下任意形状传输线负载上的瞬态响应。     

外场激励下架空线响应分布规律的概率分析

 应用蒙特卡罗法和传输线耦合响应计算公式分析了瞬态外场激励下传输线耦合响应的分布规律。分析对象为二导体架空线和以大地为回路的多导体架空线。分析中将电磁波的入射参数,包括极化角、入射角和方位角作为一组随机变量,并由计算机随机产生。应用瞬态外场激励下二导体传输线终端耦合响应的解析公式和多导体传输线节点导纳方程分别分析端接传输线耦合电流和耦合电压响应绝对值的峰值,并得出响应的概率分布曲线。当传输线入射参数在［0,π/2］范围内变化时,对于二导体架空线终端电流而言,随着终端端接电阻的不同,架空线近端与远端的电流响应绝对值峰值的概率分布曲线不同。对于共地三导体架空线来说,在接相同端接电阻的情况下,远端高电压分布概率大于近端的分布概率,中间导体近远两端在高电压区域分布概率要比两边导体低。     

工艺参数扰动下互连线时延的随机点匹配评估算法

提出了一种基于工艺参数扰动的随机点匹配时延评估算法.该算法通过Cholesky分解将具有强相关性的工艺随机扰动转化为独立随机变量,并结合随机点匹配方法和多项式混沌理论对耦合随机互连线模型进行时延分析.最后,利用数值计算方法给出互连时延的有限维表达式.仿真实验结果表明,该算法与HSPICE仿真时延的相对误差不超过2%,且相比于HSPICE显著降低了电路模拟时间. 关键词： 工艺参数扰动 随机互连模型 随机点匹配方法 多项式混沌理论     

架空线缆电磁脉冲响应的统计特性

为考察电磁脉冲在系统端口产生的电磁应力,采用场线耦合模型,计算了电磁脉冲环境、架空线缆结构和大地等参数对线缆负载响应的影响。结果表明:入射角、方位角、极化角和入射脉冲峰值是影响负载响应电流的主要因素。由于入射脉冲峰值与负载响应电流呈严格的正比例关系,可不作为随机变量考虑。最后以电磁脉冲的入射角、方位角和极化角为随机变量,分别计算180种状态的线缆终端负载的响应电流峰值,电流峰值的统计结果符合正态分布。     

超混沌系统的耦合同步

利用相互耦合的方法在超混沌LC振荡电路中实现了混沌同步.给出了确定耦合系数的方法,计算了最大Lyapunov指数谱,讨论并给出了耦合系数与同步时间的关系.该方法在参数不匹配情况下失去了同步. 关键词： 超混沌 混沌同步 耦合系数     

电磁波与复合材料板上传输线的耦合分析

利用单层均匀模型等效非均匀碳纤维复合材料,获得等效电磁参数,进而采用基于全波分析方法的仿真软件研究了碳纤维的排列方向以及入射波参数对传输线终端负载感应电流的影响。结果表明,当导线与碳纤维方向平行时,其场线耦合规律与同电导率导电板上的场线耦合变化规律基本一致,且负载感应电流大于导线与碳纤维正交时的感应电流。当电磁波垂直于复合材料板入射时,负载感应电流大于同等条件下电磁波平行入射时的感应电流。     

轨道电路系统长钢轨电容补偿电磁脉冲耦合效应

结合时域有限差分(FDTD)方法、传输线方程和长钢轨激励场快速计算方法,研究了一种高效的时域混合算法,实现长钢轨电容补偿电磁脉冲耦合效应的时域快速计算。首先,为避免对钢轨不规则结构的直接建模,根据趋肤效应,将钢轨等效为管状导体模型并提取对应的单位长度分布参数。然后,根据长钢轨激励场快速计算方法,快速计算长钢轨沿线电场分布,并结合传输线方程构建钢轨等效圆柱模型与补偿电容一体化的电磁耦合模型。最后,使用FDTD方法求解传输线方程,获取钢轨沿线各点的电磁脉冲耦合响应。研究结果表明,钢轨耦合电流波形不断展宽,但是峰值随长度增加到一定值后达到饱和状态,此结论可为轨道电路系统电磁防护设计提供重要的数据支撑。     

基于区间的传输线感应电压不确定性分析方法

为分析多导体传输线耦合情况下线缆结构参数的不确定性对终端电压的影响,引入了一种基于区间分析的切比雪夫(Chebyshev)多项式逼近方法。该方法首先将传输线电报方程转换为常微分方程求解;其次采用Chebyshev多项式求得电报方程的扩张函数,进而获得终端电压的波动范围。相比于混沌多项式方法和蒙特卡罗（MC）法,此方法只需要输入随机参数的波动范围。针对电磁脉冲辐照下高度和间距随机变动的多导体线束进行仿真,仿真结果表明,间距基本不影响终端电压,终端电压对高度更为敏感。在计算结果基本一致的情况下,Chebyshev多项式逼近方法的计算耗时远小于MC方法。     

多导体传输线高频场线耦合模型的研究综述

场线耦合模型的研究是电磁兼容分析和电磁效应评估的重要组成部分。低频时,可以使用基于准TEM波近似的经典场线耦合模型来计算外场激励下的传输线沿线电流电压响应,然而,当入射波频率增加到对应波长与传输线横向尺寸可比拟时,经典模型将产生不可接受的模型误差,因而需要发展高频情况下的场线耦合模型。介绍了国内外多导体传输线高频场线耦合模型的研究进展,详细分析和比较了两个主流分支:TRI模型和TLST模型;之后简要介绍了传输线超理论TLST模型并以算例说明了该模型的准确性和有效性;最后对高频场线耦合模型的研究内容和研究目标进行了总结和展望。     

基于传输线原理的混响室散射场场线耦合模型

基于传输线原理,构建了均匀分布在单位球表面的入射波用于模拟混响室内"全向辐照"的电磁辐照模型,并利用Agrawal散射电压公式计算双导线传输线模型的终端负载响应电流。研究了均匀分布在球面入射波的入射方向、极化方向以及入射波数量对传输线终端响应的影响,并将数值计算结果与蒙特卡罗方法的计算结果进行对比。结果表明:分布在球面上的电磁波入射角为0~π、极化角度为0~π时,即可满足响应信号的数值完整性;入射电磁波数量达到100时,能够满足混响室内"全向辐照"的要求;理论模型计算结果与蒙特卡罗方法的计算结果吻合较好,该模型可以用于混响室内散射场场线耦合规律计算。     

基于双曲线截断混沌多项式展开的地磁感应电流敏感度分析

地磁感应电流(GIC) 可能会引起变压器直流偏磁从而威胁电力设备和电网的安全。鉴于GIC计算所需的很多输入参数是不确定变量, 全面评估电网GIC水平及对电网的威胁有必要研究GIC的不确定度及GIC对输入变量的敏感度。基于混沌多项式展开(PCE) 提出了一种GIC的不确定度量化方法, 利用双曲线截断技术进一步提高了计算效率, 计算了GIC对输入参数的敏感度指标。以新疆750kV规划电网为例, 利用提出的方法对GIC进行了不确定度量化, 得到了GIC的均值和标准差等统计量。根据混沌多项式系数计算了Sobol敏感度指标, 得到了GIC对电场幅值和电网直流电阻等输入参数的敏感度。与蒙特卡罗法(MC) 相比, 此方法在保证精度的前提下大大提高了计算效率。     

浅海不确定声场的随机多项式展开法研究

为获得求解浅海不确定声场的普适模型,建立了随机多项式展开法与Helmholtz方程的非嵌入式耦合模型,其间运用概率配点法求解多项式系数。针对仅当海水深度不确定时的Pekeris波导、声速剖面和海深均不确定时的Pekeris波导以及下限深度不确定温跃层等几种情形,计算了传播损失概率密度分布。结果表明所建模型对声场计算模型普适性强,计算精度和计算效率高,可用于研究含多个不确定环境参数、声速剖面复杂的浅海环境中声传播的不确定性。      

认知不确定二维声场的响应特性数值分析

针对声学参数存在认知不确定性的问题,为实现认知不确定声场声压响应的预测。提出了解决二维认知不确定声场的有限元法(Evidence Theory-based Finite Element Method,ETFEM),引入证据理论,采用焦元和基本可信度的概念来描述认知不确定参数,基于摄动法的区间分析技术,推导了认知不确定声场声压响应的标准差、期望求解公式。为验证本文方法的可行性。以认知不确定参数下的二维管道声场模型和某轿车二维声腔模型为例进行了数值计算,对比离散随机变量得到认知不确定参数的声场分析结果和相应的随机声场所得分析结果,研究表明:该方法能够有效的处理认知不确定参数下的二维声场,为工程问题中噪声预测提供可靠的分析模型。      

The rapid uncertainty prediction of the ocean-acoustic coupled model

Focusing on the rapid prediction of acoustic field uncertainty in environment with temporal and spatial sound speed perturbation, evolvement of sound speed structure over time is predicted based on the ocean-acoustic coupled model to obtain the uncertainty distribution of the vertical structure of sound speed. Further, a method combining the arbitrary polynomial chaos expansion with the empirical orthogonal function is proposed to reduce the dimensionality of uncertain parameters and to obtain the uncertainty distribution of the acoustic field. Simulations have shown that the computational complexity can be reduced by 2 orders of magnitude compared to the conventional polynomial chaos expansion while ensures the same precision.Moreover, the computational complexity is not influenced by the complexity of the sound speed profile. The acoustic field and uncertainty predicted in uncertain environment by proposed method also have been tested with the experimental data.     

多项式混沌展开的浅海水声环境参数敏感度分析

水下声场是海洋环境参数的非线性函数,因此环境参数的不确定性必然会引起水下声场预测的不确定性,从而导致与声场预测相关的声呐探测和水声通信等设备性能的下降.该文将Sobol敏感度指数的计算与多项式混沌展开方法相结合,将敏感度指数表达为环境条件的函数,利用Q范数约束的双曲截断方案来减少多项式项数,有效地分析了设定的"浅海负梯...     

Numerical analysis of the 2D acoustic field with epistemic uncertainty

Aiming at the problem that the epistemic uncertain parameters exist in an acoustic field,an evidence theory-based finite element method(ETFEM) is proposed by introducing the evidence theory,in which the focal element and basic probability assignment(BPA) are used to describe the epistemic uncertainty.In order to reduce the computational cost,the interval analysis technique based on perturbation method is adopted to acquire the approximate sound pressure response bounds for each focal element.The corresponding formulations of intervals of expectation and standard deviation of the sound pressure response with epistemic uncertainty are deduced.The sound pressure response of a 2D acoustic tube and a 2D car acoustic cavity with epistemic uncertain parameters are analyzed by the proposed method.The proposed method is verified through the comparison of the analysis results of random acoustic field with that of epistemic uncertain acoustic field.Numerical analysis results show that the proposed method can analyze the 2D acoustic field with epistemic uncertainty effectively,and has good prospect of engineering application.     

Spectral stochastic uncertainty quantification in chemical systems

Uncertainty quantification (UQ) in the computational modelling of physical systems is important for scientific investigation, engineering design, and model validation. We have implemented an ‘intrusive’ UQ technique in which (1) model parameters and field variables are modelled as stochastic quantities, and are represented using polynomial chaos (PC) expansions in terms of Hermite polynomial functions of Gaussian random variables, and (2) the deterministic model equations are reformulated using Galerkin projection into a set of equations for the time evolution of the field variable PC mode strengths. The mode strengths relate specific parametric uncertainties to their effects on model outputs. In this work, the intrusive reformulation is applied to homogeneous ignition using a detailed chemistry model through the development of a reformulated pseudospectral chemical source term. We present results analysing the growth of uncertainty during the ignition process. We also discuss numerical issues pertaining to the accurate representation of uncertainty with truncated PC expansions, and ensuing stability of the time integration of the chemical system.     

Numerical approach for quantification of epistemic uncertainty

In the field of uncertainty quantification, uncertainty in the governing equations may assume two forms: aleatory uncertainty and epistemic uncertainty. Aleatory uncertainty can be characterised by known probability distributions whilst epistemic uncertainty arises from a lack of knowledge of probabilistic information. While extensive research efforts have been devoted to the numerical treatment of aleatory uncertainty, little attention has been given to the quantification of epistemic uncertainty. In this paper, we propose a numerical framework for quantification of epistemic uncertainty. The proposed methodology does not require any probabilistic information on uncertain input parameters. The method only necessitates an estimate of the range of the uncertain variables that encapsulates the true range of the input variables with overwhelming probability. To quantify the epistemic uncertainty, we solve an encapsulation problem, which is a solution to the original governing equations defined on the estimated range of the input variables. We discuss solution strategies for solving the encapsulation problem and the sufficient conditions under which the numerical solution can serve as a good estimator for capturing the effects of the epistemic uncertainty. In the case where probability distributions of the epistemic variables become known a posteriori, we can use the information to post-process the solution and evaluate solution statistics. Convergence results are also established for such cases, along with strategies for dealing with mixed aleatory and epistemic uncertainty. Several numerical examples are presented to demonstrate the procedure and properties of the proposed methodology.