47、德州理工大学爆炸驱动高功率微波测试台研究

德州理工大学爆炸驱动高功率微波测试台研究

1. 电场探测与测试台概况

在相关实验中,使用了两种传感器来探测电场。一种传感器通过光纤电缆将检测到的信号传输回诊断屏幕室,另一种是与宽带巴伦匹配的 D - dot 探头。在距离 5 米处,两个探头记录到的最大峰 - 峰电场约为 850 V/m,场 - 距离乘积约为 4.2 kV。

德州理工大学开发了一种紧凑的、爆炸驱动的高功率微波(HPM)测试台。该测试台的主要设计限制如下:
- 完全自给自足,即无需外部电源。
- 能装入直径不大于 15 厘米、长度不大于 1.5 米的空间。
- 能够辐射能量。

其主要目标包括:
- 开发和优化系统的各个组件。
- 研究系统集成相关的问题。
- 培养学生在爆炸脉冲功率、高压工程和高功率微波领域的能力。

测试台的主要组件包括磁通压缩发电机的主电源或种子源、螺旋磁通压缩发电机(FCG)、功率调节模块、微波源和天线。由于重点在于爆炸脉冲功率,因此主要关注螺旋 FCG 及其功率调节模块。

2. 火控装置与紧凑种子源
  • 火控装置 :德州理工大学为其 FCG 中使用的 RP - 501 爆炸桥丝(EBW)雷管开发了火控装置。它由单个 1 µF 电容器、高压 DC - DC 转换器、电池和电路板组成。采用单个 NPN BJT 晶体管作为共发射极配置的闭合开关,该火控装置设计用于集成到其紧凑种子源中。
  • 紧凑种子源(CSS) :CSS 由 12 V 铅酸电池、电荷限制电路、固态高压开关电路
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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