模糊控制及其MATLAB仿真.pdf
主要讲解模糊控制理论在MATLAB系统的中的应用前言自动控制理论经历了经典控制和现代控制两个重大发展阶段,已经相当完善。然而,对于许多复杂庞大的被控对象及其外界环境,有时难以建立有效的数学模型,因而无法采用常规的控制理论做定量分析计算和进行控制,这时就要借助于新兴的智能控制。智能控制是人工智能、控制论和运筹学相互交叉渗透形成的新兴学科,它具有定量和定性相结合的分析方法,融会了人类特有的推理、学习和联想等智能。模糊控制是在智能控制中适用面宽广、比较活跃且容易普及的一个分支。人类在感知世界、获取知识、思维推理、相互交流及决策和实施控制等诸多的实践环节中,对知识的表述往往带有“模糊性”的特点,这使得所包含的信息容量有时比“清晰性”的更大,内涵更丰富,也更符合客观世界。1965年美国的控制论专家L.A. Zadeh教授创立了模糊集合论,从而为描述、硏究和处理模糊性事物提供了一种新的数学工具。模糊控制就是利用模糊集合理论,把人的模糊控制策略转化为计算机所能接受的控制算法,进而实施控制的一种理论和技术。它能够模拟人的思维方式,因而对一些无法构建数学模型的系统可以进行有效的描述和控制,除了用于工业,也适用于社会学、经济学、环境学、生物学及医学等各类复杂系统。由于模糊控制应用广泛、便于普及,不仅许多高等学校开设了模糊控制课程,而且不少工程技术人员也渴望了解和学习这方面的知识。集作者多年从事“模糊信息处理”、“模糊控制”方面的科研和教学经验,编写了这本模糊控制方面的入门书。本书在选材、安排上均遵从“入门”和“实用”的原则,着重介绍模糊控制的基本概念、基本原理和基本方法。本着“重视实用性和可操作性”的工程教育思想,内容选取和叙述形式不追求“理论的高深和数学推导的严谨”,在学术性和实用性发生冲突时,学术性服从实用性。本书主要内容包括模糊控制的数学和逻辑学基础、模糊控制器的设计、模糊控制系统的仿真及神经网络在模糊控制中的应用。在介绍模糊控制的理谂时,按照模糊控制的需要介绍必要的基础理论和基本知识,而不是把模糊控制仅仅看作模糊理论的一种应用,片面追求模糊理论的系统性和完整性,致使读者在模糊数学和模糊逻辑的演算上花费很多精力。在介绍模糊规则的生成方法时,不仅介绍了根据操作经验建立规则的常用方法,而且通过实例介绍了从系统的输入、输出数据中获取模糊规则的方法在介绍模糊控制器时,集中介绍了实用范围较广的两种类型模糊控制器:Maπdani型和 Sugeno型。前一种模糊控制器的输λ量和输出量都是模糊子集,输出量需要经过清晰化才能用于执行机构;而后一种模糊控制器的输入量是模糊子集,输岀量为数字量,可以直接用于推动执行机构考虑到科技工作者学习模糊控制理论时需要实践及其实际需求,把模糊控制理论和计算机仿真进行了有机融合,较详细地介绍了 MATLAB仿真技术及其在模糊控制方面的应用通过仿真练习,弥补了学习理论过程中难以实践的缺陷,加深对模糊控制的理解,也使在解WW. 9CAX COI决实际问题时有所借鉴,为进一步深入学习和应用模糊控制理论打下良好的基础。神经网络是智能控制的一个重要分支,本书简要介绍了它在模糊控制中的应用,着重举例介绍了 MATLAB中“自适应神经模糊系统”的使用方法。本书配有教学课件,可从北京交通大学出版社网站下载,或发邮件至 cbswce( jg.bitu.edu.cn或aushi@126.com索取。吴嫦娥编辑对本书的出版起了极大的推动作用,在此深表谢意!由于模糊控制领域的理论目前尚不成熟,还存在许多未解难题,虽然作者在“模糊领域”有十余年的科研教学经验,但毕竟水平有限,恳请广大读者不吝赐教!编者(E mail: aushixm(a 126. com)2008年3月WW. 9CAX COI目录第1章引言………………………………………………………(1)1.1自动控制理论的发展历程……………………………………………………(1)1.2智能控制概况………………(2)1.2.1智能控制的发展简况………………………………………………………………(2)1.2.2智能控制的几个重要分支…1.3模糊控制,,,,,.,,,………(6)1.3.1模糊控制解决的问题…(7)1.3.2模糊控制的发展简史…………………………………………………………(7)1.3.3模糊控制的特点及展望…(9)思考与练习题………………………………………………………………………(10)第2章模糊控制的数学基础……………………………………………………(11)2.1清晰向模糊的转换·(11)2.1.1经典集合的基本概念………………………………………………………………(11)2.1.2模糊集合………………………………………………………………(14)2.2隶属函数…………………………………………………………………………………(22)2.2.1确定隶属函数的基木方法…………………………………………………(23)2.2.2常用隶属函数2.3F集合的运算………………………………………………(26)2.3.1F集合的基本运算………………………………………………(26)2.3.2模糊集合的基本运算规律………………………………………………………(29)2.3.3F集合运算的其他定义………………………………………………………(31)2.4模糊关系及其运算……………………………………………………………(32)2.4.1经典关系……(32)2.4.2模糊关系………………………………………………………………(34)2.4.3模糊关系的运算…………………………………………………………………(382.4.4F关系的合成…………………………………(40)2.5模糊向清晰的转换…………………………………………………………(45)2.5.1模糊集合的截集………………………………………………………(45)2.5.2模糊关系矩阵的截矩阵…(47)2.5.3模糊集合转化为数值的常用方法…(47)思考与练习题………………………………………………………………………(51)第3章模糊控制的逻辑学基础……………………………………………………………(53)3.1二值逻辑简介……………………………………………………………………(53)1判断WW. 9CAX COI3.1.2推理……………………………………………………………………(58)3.2自然语言的模糊集合表示……………………………………………………(59)3.2.1一些自然词语的F集合表示……………(59)3.2.2糢糊算子…………………………………………………………………(60)3.3模糊逻辑和近似推理……………(63)3.3.1模糊命题……………………………………………………(64)3.3.2常用的两种基本模糊条件语句…………………………………………………(65)3.3.3近似推理及其合成法则…(74)3.4T-S型模糊推理…………………………………………………………(81)3.4.1双输入、单输出系统的T-S型糢糊推理模型…………………………………(81)3.4.2MISO系统的TS模型………………………………………………………………(85)思考与练习题…(87)第4章模糊控制器的设计………………………………………(89)4.1模糊控制系统的基本组成………………(89)4.1.1从传统控制系统到模糊控制系统…………………………………………………(89)4.1.2模糊控制器的结构………………………………………………………………(92)4.2 Mamdani型模糊控制器的设计…(93)4.2.1 Mamdani型模糊控制器的基本组成…………(93)4.2.2量化因子和比例因子……………………………………………(94)4.2.3模糊化和清化……………………………………………………(98)4.2.4模糊控制规则……………………………………………………………………(102)4.2.5模糊自动洗衣机的设计…………………………(113)4.3T-S型模糊控制器的设计…(117)1.3.1T-S型模糊模型(118)4.3.2T-S型模糊系统设计要点………………………………………………………(121)4.4F控制器和PID控制器的结合…(121)4.4.1F-PID复合控制器……………………………(121)4.4.2F-PID复合控制器的其他形式………(122)4.4.3用模糊控制器调节PID控制器的参数………………………………(123)思考与练习题……………………………………………………………………………(125)第5章模糊控制系统的 MATLAB仿真…………………………………(127)5.1 Simulink仿真入门……………………………………………(127)5.1.1 MATLAB中的仿真模块库…………………………………………(128)5.1.2仿真模型图的构建……………………………………………………(135)5.1.3动态系统的 Simulink仿真……5.2模糊推理系统的设计与仿真………(149)5.2.1模糊推理系统的图形用户界面简介·..···,····,·············………(149)5.2.2模糊推理系统编辑器…………………………………………………………(150)2.3隶属函数编辑器…(156)WW. 9CAX COI5.2.4模糊规则编辑器…(161)5.2.5模糊规则观测窗…………(172)5.2.6FIS输出量由面观测窗………(179)5.2.7用GUI设计 Mamdani型模糊系统举例……………………………………(182)5.2.8用GUI设计 Sugeno型模糊系统举例……………………………………(189)5.3模糊控制系统的设计与仿真…………………………………………………(196)5.3.1FIS与 Simulink的连接………………………………………………………(196)5.3.2构建模糊控制系统的仿真模型图…(200)5.3.3通过仿真对系统进行分析……………………………………………(208)考与练习题……………………………………………………………………………………(218)第6章神经网络在模糊控制中的应用……………………………………………(219)6.1神经网络的基本原理…(219)6.1.1神经网络发展历史…(219)6.1.2神经元的生理结构……………………………………………(221)6.1.3神经元的数学模型…………………………………………………………(222)6.1.4人工神经网络模型…………………………………………………………(224)6.1.5神经网络模型的学习方法……(225)6.1.6BP型神经网络原理简介……………………………(227)6.2神经模糊控制……着,,,着……………(228)6.3用自适应神经模糊系统建立FIS…………………………………………(229)6.3.1 ANFIS图形用户界面简介,,,,·,.,··.,,.,·,·,着,,里,,,,,,·,,··,,,·,.·,·,,·(229)6.3.2用 Anfis建立FIS的步骤…………………………………………(233)6.3.3用 Anfis建立FIS举例……………………………………………………(245)思考与练习题(255)参考文献………………………………………………………………………………(256)ⅢlWW. 9CAX COI第1章引言本章介绍自动控制学科发展的历史概况,叙述从开环控制到智能控制的发展进程,并简单介绍智能控制的几个主要分支——专家控制、模糊控制和神经网络控制1.1自动控制理论的发展历程自动控制就是在没有人直接参与的情况下,利用外加的设备或装置(控制器),使机器、设备或生产过程(被控对象)的某个工作状态或参数(被控量),能够自动地按照设定的规律或指标运行的设备或系统。自从美国数学家维纳在20世纪40年代创立控制论以来,自动控制从最早的开环控制起步,然后是反馈控制、最优控制、随机控制,再到自适应控制、自学习控制、自组织控制,直发展到自动控制的最新阶段——智能控制。整个自动控制理论的发展进程,是由简单到复杂、由量变到质变的辩证发展过程,如图1-1所示。智能控制但会买继智能控制自学习控制自适应控制,鲁棒控制现代控随机控制最优控制确定性反馈控制开环控制控制系统的复杂性图1-1控制科学的发展过程传统控制理论经历过经典控制理论和现代控制理论两个具有里程碑意义的重要阶段,它们的共同点都是基于被控对象的清晰数学模型,即控制对象和干扰都得用严帑的数学方程和函数表示,控制任务和目标一般都比较直接明确,控制对象的不确定性和外界干扰只允许在很小的限度内发生个系统的数学模型就是对系统运动规律的数学描述,微分方程、传递函数和状态方程是描述控制系统的三种最基本的数学模型,其中微分方程是联系其他两者的纽带。经典控制理论主要研究单变量、常系数、线性系统数学模型,经常使用传递函数为基础的频域分析法;现代控制理论主要研究多输入-多输出线性系统数学模型,经常使用微分方程或状态方WW. 9CAX COI模糊控制及其 MATLAB仿真程为基础的时域分析法。传统控制方法多是解决线性、时不变性等相对简单的被控系统的控制问题,这类系统完全可以用线性、常系数、集总参量的微分方程予以描述。但是,许多实际的工业对象和控制目标常常并非都是如此理想,特别是遇到系统的规模庞大、结构复杂、变量众多,加之参数随机多变、参数间又存在强耦合或系统存在大滞后等错综复杂情况时,传统控制理论的纯粹数学解析结构则很难表达和处理。由于硏究对象和实际系统具有非线性、时变性、不确定性、不完全性或大滞后等特性,无法建立起表述它们运动规律和特性的数学模型,于是便失去了进行传统数学分析的基础,也就无法设计出合理的理想经典控制器。况且,在建立数学模型时一般都得经过理想化假设和处理,即把非线性化为线性,分布参数化为集中参数,时变的化为定常的,等等。因此,数学模型和这些实际系统的巨大差距,使之很难对其实现有效的传统自动控制,于是便出现了某些仿人智能的工程控制与信息处理系统,产生和发展了智能控制大量的生产实践表明,有许多难以建立数学模型的复杂系统和繁难工艺过程,可以由熟练技术工人、工程师或专家的手工操作,依靠人类的智慧,能够获得满意的控制效果。例如,欲将一辆汽车倒入指定的车位,确实无法建立起这一过程的数学模型。然而熟练的司机却可以非常轻松地把它倒入预定的位置。类似的问题使人们自然想到,能否在传统控制中加人人类的认知、手工控制事物的经验、能力和逻辑推理等智能成分,充分利用人的操作技巧、控制经验和直觉推理,把人的因素作为一个有机部分融入控制系统呢?能否根据系统的实际输入、输出类似于熟练技工那样进行实时控制,甚至使机器也具有人类的学习和自适应能力,进而用机器代替人类进行复杂对象和系统的实时控制呢?1.2智能控制概况20世纪60年代以来,由于空间技术、计算机技术及人工智能技术的发展,控制界学者在研究自组织、自学习控制的基础上,为了提高控制系统的自学习能力,开始注意将人工智能技术与方法应用于工程控制中,逐渐形成了智能控制。1.2.1智能控制的发展简况所谓智能控制,就是通过定性和定量相结合的方法,针对被控对象和控制任务的复杂性、不确定性和多变特性,有效自主地实现繁杂信息的处理、优化和判断,以致决策,最终达到控制被控系统的目的。智能控制的诞生1966年,J.M. Mendal首先提出将人工智能技术应用于飞船控制系统的设计;其后,1971年,美籍华人科学家傅京逊首次提岀智能控制这一概念,并归纳了三种类型的智能控制系统①)人作为控制器的控制系统:这种控制系统具有自学习、自适应和自组织的功能。②人-机结合作为控制器的控制系统:机器完成需要连续进行的、快速计算的常规控制任务,人则完成任务分配、决策、监控等任务。③无人参与旳自主控制系统:用多层智能控制系统,完成问题求解和规划、环境建模、WW. 9CAX COI第1章引言传感器信息分析和低层的反馈控制任务,如自主机器人。1985年8月,美国电机及电子工程师学会( Institute of Electrical and Electrical Enginers,IEEE)在纽约召开了第一届智能控制学术讨论会,随后成立了智能控制专业委员会;1987年1月,在美国举行第一次国际智能控制大会,标志着智能控制领域的形成。智能控制即含有人类智能的控制系统,它具有学习、抽象、推理、决策等功能,并能根据环境(包括被控对象或被控过程)信息的变化做岀适应性反应,从而使机器能够完成以前只能由人可以完成的控制任务。2.智能控制的三元论智能控制是一门交叉学科,傅京逊教授于1971年首先提出智能控制( Intelligent Control,IC)是人工智能与自动控制的交叉,即智能控制的二元论。在此基础上,美国学者G.N. Saridis于1977年引入运筹学,提出了三元论的智能控制概念,认为智能控制是人工智能( Artificial Intelligence,AⅠ)、自动控制( Automatic control,AC)和运筹学(Operational research,OR)等形成的交叉学科,即IC=AI∩AC∩OR,它们的含义如下:信号处理、形式语言AI—人工智能,是一个用来模拟人启发推理规划、调度、管理类思维的知识处理系统,具有记忆、学习、人工智能运筹学信息处理、形式语言、启发推理等功能学习、记忆可以应用于判断、推理、预测、识别、决智能控制协调、管理策、学习等各类问题;AC自动控制,描述系统的动力学自动控制特性,实现无人操作而能完成预设目标的一优化、动力学、动态反馈种理论体系,一般具有动态反馈功能;OR—运筹学,是一种定量优化方法,如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。图1-2智能控制的三元论示意图基于三元论的智能控制概念如图1-2所示。现在,为多数人所接受的三元论智能控制概念,除了“智能”与“控制”外,还强调了更高层次控制中的调度、规划和管理作用,为分层、递阶智能控制提供了理论依据。3.智能控制的特点在分析方法上具有定量与定性相结合的智能控制,应该具有以下一些功能。1)学习功能智能控制器能通过从外界环境所获得的信息进行学习,不断积累知识,使系统的控制性能得到改善。2)适应功能智能控制器具有从输入到输岀的映射关系,可实现不依赖于模型的自适应控制,当系统某一部分出现故障时,仍能进行控制。WW. 9CAX COI
- 2020-06-01下载
- 积分：1
时域有限差分法 (高本庆)
时域有限差分学习书籍，有研究FDTD方法的可以学习学习国防科技图书出版基金第二届评审委员会组成人员名誉主任委员怀国模主任委员黄宁副主任娄员殷鹤龄高景德陈芳允曾铎员尤子平朱森无朵英贤按姓氏笔划为序)刘仁何庆芝何因伟何新贵宋家树张汝果范学虹胡万忱柯有安侯迁候正明莫梧生崔尔东秘书长刘琯德时域有限差分法(Fnte- Differerce Time-Domain Method简称FDTD Method)是求解电磁问题的种数值技术,它是在1966年由K.S.Yee第一次提出的。fDTD法直接将有限差分式代替麦克斯韦时域场旋度方程中的微分式,得到关子场分量的有限差分式,用具有相同电参量的空间网格去模拟被研究体,选取合适的场初始值和计算室间的边界条件,可以得到包括时间变量的麦克斯韦方程的四维数值解。通过傅里叶变换可求得三维空间的频域解20多年来FDTD法历经了一个蓬勃发展的过程。最初是用它来求解金属体上的散射问题,用的是笛卡尔坐标系,使空间单元网格呈直角六面体。鉴于当时的计算机容量水平,特别是FDTD技术本身尚有若重要问题未很好解决,使得早期的数值精度不够高,应用范围也不很广,这种局面大约延续到70年代末期。随着FDTD技术的发展,首先需要解决的是有限计算空间的无反射截断问题,早期采用的一种方法是加大边界与散射体间距离,以在边界上构成外向行波,这种方法精度不高、计算空问亦大。直到将波方程的二阶近似用以处理边界上的场值,得到了较好近似的吸收边界条件,才将这个间题的解决向前推进了一大步在直角坐标系中用FDTD技术进行模拟时,光滑曲线形媒质表面将呈锯齿形状这可能产生沿面的表面波,加大了数值色散误差,解决这个问题的有效方法是“共形”技术的提出,这包括:或是使用曲线坐标系使媒质表面与坐标曲线共形,或是在直角坐标系中改变媒质介面上的网格形状,使二者共形,利用共形网格明显提高了计算精度。在类电磁问题中,当媒质结构尺寸比网格尺寸小时(如细线、窄槽或薄介质层等),将使FDTD模拟变得很困难。近来相继出现以麦克斯韦方程的国路积分形式建立相应FDTD算法式,FDTD与其他方法(如积分方程法或矩量法)的混合技术,以及媒质参数竹网格平均技术等,均提供了解决这类特殊问题的途径。FDTD法的特点是很易得到被研究体的近场,但不易一次直接得到远场值。80年代初期提出的利用等效原理将频城近场变换为远场是解决这个问题的好方法,近几年又将此技术发展到时域这二种路径给求解散射间题和天线问题提供了强有力的工具。值得提出的是,早期fTD方法中没有计及媒质的色散特性,即假定被研究媒质的电参数是与频率无关的。实际上自然界中有很多媒质的电参数具有很强的色散特性,近几年已开始注意研究色散媒质中的FDTD算法,为解决这电磁领域内难题铺平了道路。上述几方面问题的进展有力推动了FDTD技术的发展和应用,使它在解决复杂形体结构和多种媒质并存的一类呵题中占有重要的一席之地。今天,它不仅在电磁散射、电磁兼容预测、生物电磁学中得到卓有成效的应用,而且在天线做波技术、光电子学等的应用中意益受到重视。本书内容包括三部分:第一部分论述了FDTD法基本知识和各种FDTD算法,包括各种坐标系和特殊结构媒质的算法,以及FDTD与其他方法相结合的混合法等;第二部分介绍了FDTD法在电磁学各领域中的应用情况,内容涉及电磁散射微波传输线、天线、电磁榘容预測及生物电磁学范畴;第三部分讨论近期发展的色散媒质的FDTD算祛原理及其应用情况。本书在给出各种应用实例时,多将FDID法数据与理论值或实验数据或其他数值解数据(如矩量法等)进行比较。除早期发表的少数例子误差稍大外,大多数均与相比较的数据吻合很好。从目前水平看,在分析…般散射问题中,数值误差约在L%~3%附近(RCS的误差略大些),而在求谐振器本征值问题中,FDTD数值解与理论值误差低于百分之,某些情况能小于千分之一,这个精度是很喜人的。可以无夸张地说,FDTD法与其他数值解从精度上讲是可以媲美的,有的则有胜过。加之FDTD法得到的是时域解,通过傅氏变换可得到频域解。即它具有次时域计算代替频域上逐点计算的潜力。这些均L表示FDTD法具有较明显的优势。本书是作者尝试将已发表在不同场合不同时间的有关资料经整理推演、加工编写成专著。内容取材上亦包括作者及同事们近几年在这方面开展的工作结果。编写本书的目的是希望能起到抛砖引玉的效果。希给初学者提供…个入门途径,给从事这方面工作的同行们提供较系统的参考资料,以便更好地促进FDTD技术的发展和更进一步拓宽它的应用。由于作者才疏学浅,加上时间关系,错误和不足在所难免,上述目的恣难如愿敬请各位专家学者和读者多提供宝贵意见。在本书确立大纲的过程中,得到北京理工大学张德齐教授和楼仁海教授、西安交通大学汪文秉教授的帮助,汪文秉教授对内容安排提出了贵意见。要特别提到的是,在本书编写过程中得到中国科学技术大学旅美陈金元博士的大力支持和帮助陈博士及时寄来最新研究资料(见§7.6以充实本书内容。书稿完稿后,张德齐教授通阅了全稿,并提出宝贵意见国防工业出版社在本书出版过程中给予很多帮助,作者在此对他们表示衷心的感谢作者t993年8月于北京内容简介本书重点介绍」时域有限差分(FDTD)法的基本知识及其在电磁学各个领域内的应用。全书包括二部分(共八章),第一部分论述了FDTD法的基本知识(第…章)和各种FDTD算法,包括各种坐标和特殊结构媒质中FDTD算法及混合算法等(第二章);第二部分介绍FDTD法的爷种应用,内容涉及电磁散射(第三章〉微波传输线和谐振腔(第四章)、天线(第五章)、电磁兼容预测第六章)生物电磁学(第七章)等领域;第三部分介绍近期发展的色散媒质屮FDTD算法原及其应用情祝等(第八章〕。木书可供从事时域计算电磁学理论和应用妍究的人员参考,亦可供有关专业教师、研究生及商年级大学生作选修和参考用书目·录第一章时域有根差分法基本知识1.1支克斯韦方程1)].2FTD基本方程■h吾早4中■暑h音h鲁↓ψ中4山■■骨日◆p4白(生)1.3解的稳定性“……““〔l1)1.4边界条件…(13)1.5激励派的类型和设置……………………………(22)816误差分析………*………(29)§1.7近场一远场变换山中■冒↓d4白■■■e40)氵1.8FDTD数值解步骤…………(45〕参考文献■··■跏■·幽自嚞ψ■■·自·■甲血幽b中■●鲁歌●■甲晉『甲●■目■■46第二章FDTD算法变异48)82.1一般曲线坐标系的FDTD算法4甲●鲁ψψ■“ψ晕P山血曾■■■省口_P■口(48)§2.2正交曲线坐标系的PDTD算法(58}2.3非均匀网格尺寸的FDTD算法…(69)2.4细薄结构媒质的FTD算法……………*………(80)2.5FDTD瞬态积分方程的混合算法:(95§2.6FDTD矩量法时混合算法…………………*………(101)参考文献…………………………………………(105)第三章在电磁散射问题中的应用聊司自■电■■悬■■··ψb■■t最聊10883.1二维散射体■■画■·■唱口■■』烟·■口甲■唱■■即■■■口·吾■昌■■■■即■■■晶』h画p■■■昌〔108§3.2三维敢射体……………(114)3.3RCS计算……〔121)§3.4散射体的时域综合……………………**……(134)参考文献(143)第阿章在徽波传输线和谐振腔中的应用…………………(141徵带和共面传输线咖自b·山山山啬■■山■■ψ·;跏·■■“■士鲁■b■口■■■动●咖【41§4.2徼带不均匀性和徼带元件●日日鲁■日聊聊昏目申聊■与;自语↓ψ■ψ口一·↓c自ψb53)氵4.3波导传贛线元件……………………………………(63)8.4谐振腔的本征值……4…(j72)4.5谐振腔的e值(I名1参考文献…………………………………………(185第五章在天线问题中的应用·……(!8?)§5.1圆柱形单极天线………4■·↓■自·h■■■■■■■■甲4■■■▲187)5.2波导口和喇明线………………………………………(196)§5.3徽带贻片天线200)§5.4天线互朝的计算…ra……(210)参考文献1■幽昏p■■◆(215第六章在电磁兼容预测中的应用…(218§6·]瞬变电驚环境下飞机表面效应………“(216)§6.2EMP对连接有尾气焰导弹体的效应…(22)s63EM场透入导弹导引头的预浏■■■非十(230)6.4飞行体上微带贴片天线的EMP效应……a(233)6.5TEM传导胞腔中不均匀性影响的预测…-4…*4(239参考文献昏■■·聊■●■■■·ψ■山幽■如卓■■ψ卩■■中斷鲁晋■■口自■■导画晋■b山1〔241第七章在生物电磁学中的应用……246§7.1生物组织的电磁特性及人体电磁模型……………"……(246)72平面波照射下人体内的电磁效应号昌◆+卓b4即u(z56)7.3工业加热器对人体的作用…………………………(263)7.4动力电的人体效应…sa…(2687.5高压EMP的生物效.…·…(273)N7.6虾篾电话的人体效应…■■■■■↓鲁号↓個山山……(280)参考文………………………………………(2865第八章色教媒质的FDTD算法日■■d十■T■一一會■■『■■■血288)N8.1离散时域卷积建立FDTD方程……〔288N8.2由德拜方程和频域场到吋域的直接变换建立FDTD方程"sr…:…(295)氵8.3由z变换建立FDTD方程日ψ号■自卓自甲ψ吾■■■日■■■道语晶画『4b即44■(298)4色散媒质的吸收边界条件…………………"………(303)8.5(FD)TD法应用举例……(3058.6表面阻抗概念在fDTD法中的应用……(314)s8.了表面阻抗FDT法应用举例………■·■■b■324)参考文献(召30
- 2021-05-06下载
- 积分：1
