48、多导体传输线的入射场激励与传输线网络分析

多导体传输线的入射场激励与传输线网络分析

1. 多导体传输线的入射场激励方法

在多导体传输线的研究中,有一种方法可以处理 √f 趋肤效应损耗(INCIDENT.FOR 程序也能处理此类损耗)。不过,该方法依赖于叠加原理,这就要求二端口网络必须是线性的。这意味着传输线的终端以及周围介质都得是线性的,所以非线性负载以及雷电研究中的电晕击穿现象,此方法就无法处理了。

2. 有限差分时间域(FDTD)求解方法

另一种求解多导体传输线(MTL)方程的直接方法是 FDTD 方法。在之前的研究中,它已被用于求解双导体传输线方程。该方法将空间和时间导数分别离散化为 Δz 和 Δt,从而得到一组差分方程形式的递归关系。

传输线方程如下:
[
\begin{cases}
\frac{\partial}{\partial z}V(z, t) + L\frac{\partial}{\partial t}I(z, t) = -\frac{\partial}{\partial z}E_T(z, t) + E_L(z, t) & (12.123a)\
\frac{\partial}{\partial z}I(z, t) + C\frac{\partial}{\partial t}V(z, t) = -C\frac{\partial}{\partial t}E_T(z, t) & (12.123b)
\end{cases}
]
其中,n×1 向量 (E_T) 和 (E_L) 分别由入射电场的横向和纵向分量产生。在频域中,对于均匀平面波,它们的表达式在 (12.110) 和 (12.111) 中给出。经过

内容概要:本报告探讨了AI赋能汽车行业智能化转型的技术创新,涵盖了研发设计智能化、用户运营智能化和座舱体验智能化三大核心景。通过解析智己汽车的实践,展示了AI在压缩研发周期、提升销售转化率和优化座舱体验等方面的实际价值。报告指出,AI技术正深刻改变汽车产业的价值链,推动从“机械制造”向“移动智能体”的转变,并提出了未来汽车行业智能化的发展趋势,包括更个性化的用户体验、跨产业融合以及数据安全和隐私保护的重要性。 适合人群:汽车行业从业者、技术研发人员、市营销人员、政策制定者及相关领域的研究者。 使用景及目标:①理解AI技术在汽车研发设计中的应用,如生成式设计、仿真优化和智能测试;②掌握AI在用户运营中的应用,如智能内容生成、销售辅助和数据闭环优化;③了解AI在座舱体验中的应用,如意图服务编排、情感计算和端到端语音链路优化;④探讨未来汽车行业智能化的发展方向,包括个性化服务、产业融合和数据安全。 其他说明:本报告不仅提供了理论和技术层面的分析,还结合了具体的落地实践案例,为企业在智能化转型过程中提供了可复用的AI赋能框架。报告强调了政策支持、技术创新和产业协同在推动汽车行业智能化转型中的重要作用,旨在为行业提供有价值的参考和指导。
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