基于ANN的刚性弹性PCB的散射参数的快速预测方法

科学领域:

• 电气工程 电气工程
• 航空航天工程 航空航天工程
• 材料科学 材料科学 材料科学

背景情况:

• 印化 (InGaAs) 探测器对于航空短波红外 (SWIR) 应用,需要高信号噪声比,至关重要.
• 刚性弹性印刷电路板 (PCB) 是InGaAs探测器系统的组成部分,其地面平面设计极大地影响寄生电容和弱信号完整性.
• 优化PCB设计的传统模拟和实验方法耗时且昂贵.

研究的目的:

• 开发一种快速而精确的方法来评估和优化InGaAs检测系统的刚性弹性PCB设计.
• 调查刚性弹性板参数对航空航天应用中的弱红外模拟信号的影响.
• 引入一种基于神经网络的新方法,用于预测InGaAs检测链路中的刚性弹性板的散射参数.

主要方法:

• 利用软件模拟生成一个全面的数据集的刚性弹性板散射参数.
• 使用模拟样本数据训练了一种反向传播 (BP) 神经网络模型.
• 验证了BP神经网络模型在一个真实世界的刚性弹性板上从航空航天SWIR任务.

主要成果:

• 神经网络模型准确地预测了各种刚性弹性电路板配置的高速互连散射参数.
• 与3D场域解决器相比,预测误差小于1%.
• 证明了模型在克服代设计优化的局限性方面的效率.

结论:

• 开发的神经网络模型提供了一个高效和准确的解决方案,用于预测InGaAs检测电路中的刚性-弹性PCB散射参数.
• 这种方法显著提高了设计质量,并减少了关键航空航天红外系统的优化时间.
• 这项研究代表了对刚性弹性板对弱红外探测信号的特定影响的首次调查.