3、传输线TEM模式传播特性及相关方程解析

传输线TEM模式传播特性及相关方程解析

1. 传输线结构及其特性

在电子电路中,存在多种传输线结构,这些结构在不同的应用场景中发挥着重要作用。
- 耦合带状线(Coupled Stripline) :由嵌入电介质基板中的导体带组成,基板两侧为无限大接地平面,作为参考导体。这种结构类似于印刷电路板(PCB)中的内层平面,多层互连的导体带埋在单个电路板中,可实现电路板的“布线”,且不占用大量表面积,各层导体带通过“过孔”连接。其电场被限制在两个接地平面之间,电介质均匀,介电常数为 $\varepsilon = \varepsilon_r\varepsilon_0$,磁导率为 $\mu = \mu_0$。
- 耦合微带线(Coupled Microstrip) :如图 1.2(b) 所示,电介质基板一侧有 $n$ 个导体带,另一侧为无限大接地平面作为参考导体。在微波文献中常被提及,用于构建微波滤波器,也代表具有内层平面的印刷电路板的外层。该结构处于非均匀介质中,电场部分存在于基板中,部分存在于周围空气中。
- 单侧多导体结构 :如图 1.2(c) 所示,电介质基板一侧有 $n + 1$ 个导体带,其中一个作为参考导体,其他导体带的电压都以此为参考。这种结构常见于不包含内层平面的低成本电子电路的 PCB 中,同样处于非均匀介质中。

不同结构的传输线,其波的传播速度有所不同。对于处于均匀介质中的结构,如耦合带状线,波的传播速度 $v = 1/\sqrt{\mu\varepsilon}$,其中 $\mu$ 是周围介质的磁导率,$\varepsilon$ 是周围介质的介电

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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