Исследование электродинамических характеристик структур вакуумной электроники и магнитоэлектроники СВЧ на основе регрессионных моделей

• Автор: Савин, Александр Николаевич
• Шифр специальности: 01.04.03
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Саратов
• Количество страниц: 184 с.

Содержание
Введение

1. Модели электродинамических структур и их описание на основе

регрессионного анализа

1.1 Основные модели электродинамических структур на основе

эквивалентных схем

1.1.1 Эквивалентные схемы систем с сосредоточенными параметрами (цепочка связанных резонаторов)
1.1.2 Эквивалентная схема системы с распределёнными параметрами (микрополосковая линия, нагруженная ферромагнитной плёнкой)..

1.2 Регрессионные модели на основе экспериментальных данных

1.2.1 Регрессионный анализ. Основные понятия

1.2.2 Планируемый эксперимент, виды планов и их свойства
1.2.3 Повышение точности регрессионных моделей в требуемой области изменения параметров
1.3 Регрессионные модели эквивалентных параметров периодической структуры типа цепочки связанных идентичных резонаторов
1.3.1 Построение моделей
1.3.2 Экспериментальная проверка адекватности построенных регрессионных моделей
1.4 Замедляющая система типа цепочки связанных неидентичных резонаторов
1.4.1 Методика расчёта электродинамических характеристик
1.4.2 Исследование электродинамических характеристик замедляющих систем типа цепочки связанных резонаторов с одиночной неоднородностью
1.5 Основные результаты раздела
2. Математическое моделирование электродинамических характеристик ЗС типа ЦСР путём регрессионного анализа данных планируемого эксперимента
2.1 Постановка задачи и построение плана эксперимента
2.2 Построение математических моделей исследуемых электродинамических параметров замедляющих систем
2.3 Экспериментальная проверка адекватности регрессионных моделей дисперсионных характеристик и сопротивления связи ЗС ЦСР
2.4 Экспериментальная проверка возможности «обучения» регрессионных моделей
2.5 Моделирование широкополосных замедляющих систем типа ЦСР с использованием регрессионных моделей и методики «обучения»
2.6 Определение геометрии замедляющих систем типа цепочек связанных резонаторов по заданным электродинамическим характеристикам с применением регрессионных моделей
2.6.1 Постановка задачи
2.6.2 Методика определения геометрии ячеек ЗС по заданным электродинамическим характеристикам
2.6.3 Определение геометрии ячеек ЗС по заданным электродинамическим характеристикам
2.7 Основные результаты раздела
3. Моделирование электродинамических параметров многополосковых
линий передачи с ферритовой плёнкой при возбуждении магнитостатических волн
3.1 Краткий обзор состояния исследований
3.2 Экспериментальное исследование электродинамических характеристик меандровой линии передачи, нагруженной ферромагнитной плёнкой

3.3 Моделирование много полосковой линии передачи, нагруженной
ферромагнитной плёнкой
3.4 Сопротивление излучения МСВ при наличии потерь в феррите (аналог нелинейной модели)
3.4.1 Учёт потерь
3.4.2 Результаты расчёта комплексного сопротивления излучения
3.5 Регрессионные модели сопротивления излучения линии передачи с ферритом при возбуждении МСВ на основе планируемого эксперимента
3.5.1 Схема построения и анализ влияния варьируемых факторов на эквивалентные параметры модели
3.5.2 Построение регрессионных моделей
3.5.3 Оценка статистических параметров моделей
3.5.4 Экспериментальная проверка адекватности регрессионных моделей
3.6 Основные результаты раздела
Заключение
Список использованной литературы
Приложение

изменения факторов, а при оценке коэффициентов регрессионного полинома получаются плохо обусловленные системы уравнений.
Проведение исследований с применением математических методов планирования эксперимента, так называемого активного эксперимента, позволяет значительно повысить его эффективность по сравнению с пассивным. Кроме того, теория эксперимента даёт план его проведения, в результате чего резко увеличивается надёжность и информативность экспериментальных данных при минимальном числе опытов. Планирование эксперимента - это процедура выбора числа и условий проведения опытов, необходимых и достаточных для решения поставленной задачи [109, 111]. При этом активный эксперимент позволяет осуществить:
• минимизацию числа опытов;
• одновременное варьирование всеми переменными, определяющими процесс или объект исследований по специальным алгоритмам, при этом эффективность эксперимента значительно увеличивается с ростом числа факторов;
• использование математического аппарата (например, многомерного регрессионного анализа), формализующего многие действия экспериментатора;
• выбор чёткой стратегии, позволяющей принимать обоснованные решения после каждой серии опытов.
Планирование экстремальных экспериментов, целью которых является определение факторов, при которых изучаемые процессы будут удовлетворять поставленным критериям оптимальности, систематически и достаточно хорошо изучено. Изложению соответствующего математического аппарата, методов планирования и примеров в основном для моделей статики посвящено большое число статей и обзоров. Результаты большинства из них