CN110533319B - 一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测方法 - Google Patents

一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110533319B
CN110533319B CN201910797378.1A CN201910797378A CN110533319B CN 110533319 B CN110533319 B CN 110533319B CN 201910797378 A CN201910797378 A CN 201910797378A CN 110533319 B CN110533319 B CN 110533319B
Authority
CN
China
Prior art keywords
gold
interconnection
parameters
strip
effect
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201910797378.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110533319A (zh
Inventor
王从思
田军
周澄
刘菁
薛松
王志海
于坤鹏
曹运合
赵慧敏
张晓阳
李刚
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xidian University
Original Assignee
Xidian University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xidian University filed Critical Xidian University
Priority to CN201910797378.1A priority Critical patent/CN110533319B/zh
Publication of CN110533319A publication Critical patent/CN110533319A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110533319B publication Critical patent/CN110533319B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Measurement Of Resistance Or Impedance (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测方法，包括：确定金带互联几何参数、物性参数和电磁传输参数，对金带互联结构形态进行参数化表征，建立金带互联结构‑电磁分析模型；对形性效应关键参数筛选与识别；构造金带互联形性多元回归模型；回归方程精度检验及参数修正；建立金带互联传输性能预测模型。本方法可实现面向高频信号传输的微波组件金带互联结构关键参数识别，建立起金带互联传输性能预测模型，此模型可实现微波互联结构形态参数到信号传输性能的精准预测，可用于指导微波组件设计制造优化，有效提升微波产品研制品质，节约成本，缩短研制周期。

Description

一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测方法
技术领域
本发明属于微波射频电路技术领域，具体是一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测方法，可用于指导微波组件中互联设计与电磁传输性能调控。
背景技术
微波电路与器件广泛应用于物联通信、雷达探测、芯片组件及其它航空航天领域。现今微波电子设备日益集成化、小型化、高可靠与高速率的研制趋势，对微波组件中微波电路与器件的组装和互联提出了异常苛刻的要求。微波组件中互联形态的设计对信号传输性能影响随频率升高急剧显著，同时在电子设备服役中，互联形态也极易受温度及环境载荷的影响。上述使得高频微波组件中模块互联问题成为严重影响微波组件性能和制约微波组件研制水平提升的关键因素。
在高频有源微波组件中，针对典型同轴与微带电路转换互联，采用金带柔性互联结构，不仅能够实现信号精确传递，同时还具有缓冲载荷与克服材料热应力的效果，显著提升了电路互联可靠性。然而金带互联形态的变化会对高频微波信号传输性能造成显著影响，工程中研究多停留在人工经验及大量软件仿真上，缺乏互联形态定量表征和精确模拟，且无法精确快速给出基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测模型。从而无法精确快速给出最佳互联参数设计以及最优互联形性关联调控，造成人工成本高，且工作效率低。
因此，有必要深入研究一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测方法，对金带互联形态进行参数化定量精确表征，快速建立一种基于互联形态的金带互联传输性能预测模型，分析与挖掘形态参数对微波组件信号传输性能的影响机理，为工程设计人员在微波组件中互联设计与传输性能调控方面提供理论指导，提升我国高频段有源微波产品研制水平，满足我国航空航天产业快速发展进程的重大需求。
发明内容
针对上述问题，本发明提供了一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测方法，以便快速、准确地确定金带互联优化设计与性能调控，为微波组件性能提升，以及复杂环境下电性能的保障提供理论指导。
实现本发明目的的技术解决方案是，一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测方法，该方法包括下述步骤：
(1)根据高频微波组件互联的具体要求，确定微波组件中金带互联的几何参数与物性参数；
(2)根据微波组件互联工况及性能指标，确定微波组件中金带互联电磁传输参数；
(3)根据微波组件互联形态及工程实际调研，对金带互联结构形态进行参数化表征；
(4)建立金带互联结构-电磁分析模型；
(5)采用因子设计对金带互联结构进行形性效应关键参数筛选，实现互联形态关键参数识别；
(6)基于响应曲面设计构造金带互联形性多元回归模型；
(7)针对金带互联形态参数与传输形性多元回归模型，进行回归方程精度检验及参数修正；验证回归方程精度是否满足要求，不满足则继续增加回归形态参数，直到回归方程满足精度要求；
(8)建立基于互联形态的金带互联传输性能预测模型。
进一步，步骤(1)中，确定微波组件中金带互联参数，包括确定几何参数：金带宽度B、金带厚度T、金带微带键合长度b4、金带同轴键合角θ、金带水平段长度L1、金带半跨距P、落差g、内导体直径d1、内导体伸出端到金带距离b3、金带到绝缘介质端部距离b2、绝缘介质直径d2、绝缘介质长度b1、导体带宽度W、导体带厚度H1和介质基片厚度h2。
确定物性参数：信号传输频率f、介质基片介电常数εs、介质基片损耗角正切θs、玻璃介质介电常数εg和玻璃介质损耗角正切θg。
进一步，所述步骤(2)中，确定微波组件中金带互联电磁传输参数，具体包括：信号传输频率f，插入损耗S21和回波损耗S11。
进一步，所述步骤(3)中，对金带互联形态进行参数化表征按照以下步骤进行：
(3a)根据金带互联形态特征分析，将互联点形态划分为四个区，分别为：金带同轴键合区、金带微带键合区、左侧非键合区和右侧非键合区；由于金带互联具有对称结构，因此选取左半边进行参数化表征；
(3b)根据金带互联左半边形态特征分析，建立笛卡尔直角坐标系，对金带互联形态划分为5段：AB圆弧段、BC直线段、CD上抛物段、DE下抛物段和EF直线段，分别进行分段函数表征；
(3c)根据金带互联形态特征分析，对金带互联形态划分为5段进行分段函数表征，包括金带同轴键合AB圆弧段表征函数、金带左侧非键合区上部BC直线段表征函数、金带左侧非键合区CD上抛物段表征函数、金带左侧非键合区DE下抛物段表征函数和金带微带键合区EF直线段表征函数。
进一步，步骤(4)中，所述建立金带互联结构-电磁分析模型包括根据步骤(1)中确定的微波组件金带互联几何参数、物性参数，步骤(2)中确定的微波组件金带互联电磁传输参数，以及步骤(3)中对金带互联形态进行的参数化表征，在三维电磁全波仿真分析软件中建立金带互联结构-电磁分析模型。
(4a)根据工程实际调研，选取Ku波段有源相控阵天线T/R组件中典型的同轴转微带电路互联，所建立的结构-电磁分析模型包括同轴线内导体、金带、微带线导体带、绝缘介质和介质基片；
(4b)依据工程实际调研，确定结构-电磁分析模型可调控的5个参数分别为：落差g，金带到绝缘介质端部距离b2，内导体伸出端到金带距离b3，金带微带键合长度b4和金带半跨距P。
进一步，所述步骤(5)中，对于多因素多水平效应分析，因子设计可以同时分析影响指标的因素间差异和因素间交互作用。因而采用部分因子设计利用少量试验，即可实现金带互联影响信号传输性能的效应关键参数筛选与形态关键参数识别。具体如下：
(5a)选取金带互联5个模型调控参数进行研究分析。以形态调控参数及水平值作为因子设计试验变量，构造部分因子设计，结合高频电磁结构仿真软件分析，完成部分因子设计试验。
(5b)采用因子设计对金带互联结构进行形性效应关键参数筛选，实现形态关键参数识别，对因素主效应和交互效应进行相关分析，计算因子效应、总平方和、误差的平方和；
(5c)考察主效应与一阶交互效应，忽略高阶效应影响，并进行单次重复部分因子设计计算；
(5d)考虑到误差平方和自由度fe＝0，因此将效应平方和最小项MSmin归为误差项，计算效应平方和与误差平方和的比值F；
(5e)根据效应平方和自由度fAB…H与误差平方和自由度fe′，并结合F分布及α分位数，确定临界值Fα(fAB…H,fe′)，则计算金带互联形态参数与信号传输性能关联度；
(5f)基于金带互联形态参数与信号传输性能关联度，确定金带互联形性效应关键参数判定准则；
(5g)基于金带互联形性效应关键参数判定准则，确定形态关键参数。
进一步，所述步骤(6)按如下过程进行：
(6a)响应面法能用来建立指标和因素之间的多元回归模型，给出试验指标(即响应)Y与多个因素Xi之间的连续函数关系式，从而在一定的调控范围内对试验指标进行预测，实现对具体设计的指导，采取多元二次回归方程对试验数据进行逼近；
(6b)根据金带互联关键参数筛选结果，进行响应曲面设计，分别建立响应曲面因素水平表和响应曲面设计与指标方案；
(6c)根据试验结果，建立基于同轴转微带金带互联形态参数的信号传输性能预测模型。
进一步，所述步骤(7)中，金带互联形性回归方程精度检验及参数修正按照以下步骤进行：
(7a)为了判定本发明所建立的传输性能预测模型的近似程度，采用调整后的判定系数Radj 2进行计算分析。
(7b)当预测模型精度不满足要求时，按照步骤(5e)中计算的金带互联形态参数与信号传输性能关联度，和步骤(5f)中互联效应关键参数的判定准则，确定回归方程中增加的效应参数。
进一步，所述步骤(8)中，利用修正后的参数，采用响应曲面设计重新建立信号传输性能S参数与金带互联形态参数之间多元回归预测公式。以步骤(7a)验证回归方程精度是否满足要求，不满足则继续按步骤(7b)-(7c)增加回归形态参数，直到回归方程满足精度要求。最终建立一种基于同轴转微带金带互联形态参数的信号传输性能预测模型。
本发明与现有技术相比，具有以下特点：
1.本发明针对微波组件金带互联结构，建立了面向电性能的金带互联形态参数化表征模型，基于此表征模型进一步实现了互联形性效应关键参数筛选与形态关键参数识别，并最终建立了一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测模型。解决了目前微波组件中互联形态与信号传输性能间影响关联不清，精确优化设计方向不明的难题。
2.利用本发明一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测方法，可实现在设计制造全过程与工作服役全周期中，互联形态的参数化定量精确表征，快速给出金带互联形性关联预测，为工程设计人员在微波组件中互联设计与传输性能调控方面提供理论指导，从而提升工作效率，降低产品研制成本，保障产品服役性能。
附图说明
图1是本发明一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测方法的流程图；
图2是金带互联参数化模型示意图；
图3是金带互联分区段表征示意图；
图4是金带互联结构-电磁分析模型。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
参照图1，本发明为一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测方法，具体步骤如下：
步骤1，确定微波组件中金带互联的几何参数与物性参数
参照图2所示，高频微波组件中互联点组成包括接地板1，在接地板1上层分布有介质基片2，在介质基片2上设置有微带导体3，玻璃绝缘子4内部伸出有内导体5，金带6上端连接内导体5，下端连接微带导体3。根据高频微波组件互联的具体要求，分别确定微波组件中金带互联的几何参数与物性参数，包括确定几何参数和确定物性参数。
确定几何参数包括，金带宽度B、金带厚度T、金带微带键合长度b4、金带同轴键合角θ、金带水平段长度L1、金带半跨距P、落差g、内导体直径d1、内导体伸出端到金带距离b3、金带到绝缘介质端部距离b2、绝缘介质直径d2、绝缘介质长度b1、导体带宽度W、导体带厚度H1、介质基片厚度h2。
确定物性参数包括，信号传输频率f、介质基片介电常数εs、介质基片损耗角正切θs、玻璃介质介电常数εg和玻璃介质损耗角正切θg。
步骤2，确定微波组件中金带互联电磁传输参数
确定微波组件中金带互联电磁传输参数，具体包括：信号传输频率f，插入损耗S21和回波损耗S11等。
步骤3，对金带互联结构形态进行参数化表征
根据微波组件互联形态及工程实际调研，对金带互联形态分区段进行参数化表征，参照图3，按照以下步骤进行：
(3a)根据金带互联形态特征分析，将互联点形态划分为四个区，分别为：金带同轴键合区、金带微带键合区、左侧非键合区和右侧非键合区。由于金带互联具有对称结构，因此选取左半边进行参数化表征。
(3b)根据金带互联左半边形态特征分析，建立笛卡尔直角坐标系，对金带互联形态划分为5段：AB圆弧段、BC直线段、CD上抛物段、DE下抛物段和EF直线段，分别进行分段函数表征；令中间变量：
Figure BDA0002181345660000081
(3c)根据金带互联形态特征分析，对金带互联形态划分为5段进行分段函数表征，其中金带同轴键合AB圆弧段表征函数为：
Figure BDA0002181345660000082
其中金带左侧非键合区上部BC直线段表征函数为：
Figure BDA0002181345660000083
其中金带左侧非键合区CD上抛物段表征函数为：
Figure BDA0002181345660000084
Figure BDA0002181345660000085
其中金带左侧非键合区DE下抛物段表征函数为：
Figure BDA0002181345660000086
Figure BDA0002181345660000087
其中金带微带键合区EF直线段表征函数为：
Figure BDA0002181345660000088
步骤4，建立金带互联结构-电磁分析模型
根据确定的微波组件中金带互联几何参数、物性参数及形态参数化表征，建立金带互联结构-电磁分析模型，参照图4，包括根据步骤(1)中确定的微波组件金带互联几何参数、物性参数，步骤(2)中确定的微波组件金带互联电磁传输参数，以及步骤(3)中对金带互联形态进行的参数化表征，在三维电磁全波仿真分析软件中建立金带互联结构-电磁分析模型，所建立的模型如图4所示。
(4a)根据工程实际调研，选取Ku波段有源相控阵天线T/R组件中典型的同轴转微带电路互联，探究金带互联形性关联机理。所建立的模型由同轴线内导体、金带、微带线导体带、绝缘介质和介质基片等部分组成。
(4b)依据工程实际调研，确定模型可调控的5个参数为：落差g，金带到绝缘介质端部距离b2，内导体伸出端到金带距离b3，金带微带键合长度b4和金带半跨距P。
步骤5，采用部分因子设计，对金带互联结构进行形性效应关键参数筛选与形态关键参数识别
对于多因素多水平效应分析，因子设计可同时分析影响指标的因素间差异和因素间交互作用。因而采用部分因子设计利用少量试验，即可实现金带互联影响信号传输性能的效应关键参数筛选与形态关键参数识别。具体如下：
(5a)选取金带互联5个模型调控参数进行研究分析。以形态调控参数及水平值作为因子设计试验变量，构造部分因子设计，结合高频电磁结构仿真软件分析，完成部分因子设计试验。25部分因子设计试验变量表如下所示。
Figure BDA0002181345660000091
Figure BDA0002181345660000101
其中，g(L)为落差低水平数值，g(H)为落差高水平数值；b2(L)为金带到绝缘介质端部距离低水平数值，b2(H)为金带到绝缘介质端部距离高水平数值；b3(L)为内导体伸出端到金带距离低水平数值，b3(H)为内导体伸出端到金带距离高水平数值；b4(L)为金带微带键合长度低水平数值，b4(H)为金带微带键合长度高水平数值；P(L)为金带半跨距低水平数值，P(H)为金带半跨距高水平数值。
(5b)应用因子设计对金带互联结构进行效应关键参数筛选，与形态关键参数识别，我们需要对因素主效应和交互效应进行相关分析。因子对照反映因子的总效应，要估计效应或者计算效应的平方和，就必须首先确定和效应相对应的对照。某因子的对照为其它因子分别在高水平和低水平时，此因子的效应总和。计算因子效应AB…H的对照公式如下：
Figure BDA0002181345660000102
式中，i为试验序号，k为主效应个数，ci为效应对照系数，其余对照系数可通过已有系数相乘获得，如ci(AB)＝ci(A)·ci(B)，yi为对应序号的指标值。
因子效应计算如下：
Figure BDA0002181345660000103
其中，n表示重复次数。
效应平方和计算如下：
Figure BDA0002181345660000104
计算总平方和：
Figure BDA0002181345660000111
误差的平方和为：
Se＝ST-∑SAB…H
(5c)考察主效应与一阶交互效应，忽略高阶效应影响，并进行单次重复部分因子设计计算，其中，误差平方和自由度为：
Figure BDA0002181345660000112
式中，fT为总平方和自由度，fAB…H为效应平方和自由度。
(5d)考虑到误差平方和自由度fe＝0这种情况的发生，因此将效应平方和最小项MSmin归为误差项。
则效应平方和与误差平方和的比值Fj计算公式如下：
Figure BDA0002181345660000113
式中，Fj为第j个效应平方和与误差平方和的比值；j为效应序号，效应按主效应、低级交互效应、高级交互效应依次排序；Se′为包含效应最小项的误差平方和；fe′为包含效应最小项的误差平方和自由度；MSj为第j个效应均方和；MSe′为包含效应最小项的误差均方和；MSe为误差均方和；MSmin为试验中最小效应均方和。
(5e)根据效应平方和自由度fAB…H与误差平方和自由度fe′，并结合F分布及α分位数，确定临界值Fα(fAB…H,fe′)，则计算金带互联形态参数与信号传输性能关联度Corj为：
Figure BDA0002181345660000114
(5f)基于金带互联形态参数与信号传输性能关联度，确定金带互联形性效应关键参数判定准则为：
Figure BDA0002181345660000121
上式中，Faec为效应关键参数，Faeu为效应非关键参数，Fae(j)为效应排序中第j个效应对应的参数。
(5g)基于金带互联形性效应关键参数判定准则，确定形态关键参数为：
Faegc＝Faec(M)∪M1(Faec(M1M2))∪M2(Faec(M1M2))
上式中，Faec(M)为主效应关键参数，Faec(M1M2)为交互效应关键参数，M为单因子，M1M2为因子一阶交互项，M1为交互项中第一因子，M2为交互项中第二因子。
步骤6，基于响应曲面设计构造金带互联形性多元回归模型
根据响应曲面设计构造金带互联形性多元回归模型，按照以下步骤进行：
(6a)响应面法能用来建立指标和因素之间的多元回归模型，给出试验指标(即响应)Y与多个因素Xi之间的连续函数关系式，从而在一定的调控范围内对试验指标进行预测，实现对具体设计的指导。本次试验采取多元二次回归方程对试验数据进行逼近，计算公式如下：
Figure BDA0002181345660000122
其中，Y为试验指标，Xi,Xj为因素，β0为常数项，βi为一次项系数，βii为二次项系数，βij为交互作用项系数。
(6b)根据金带互联关键参数筛选结果，进行响应曲面设计，分别建立响应曲面因素水平表和响应曲面设计与指标方案。
(6c)根据试验结果，建立基于同轴转微带金带互联形态参数的信号传输性能预测模型，用函数Fi(i＝1,2)表示，简记为：
Figure BDA0002181345660000131
其中，
Figure BDA0002181345660000132
表示的回波损耗预测变量，
Figure BDA0002181345660000133
表示插入损耗预测变量，F1(Faegc)表示以形态关键参数为自变量的回波损耗预测函数，F2(Faegc)表示以形态关键参数为自变量的插入损耗预测函数。
步骤7，回归方程精度检验及参数修正
对回归方程精度检验及参数修正，按照以下步骤进行：
(7a)为了判定本发明所建立的预测模型的近似程度，采用调整后的判定系数Radj 2进行计算分析。调整后的判定系数与常规判定系数相比，除去了因为无关变量个数增加对判定结果的影响，使得判定结果更为准确。调整后的判定公式计算如下：
Figure BDA0002181345660000134
上式中，Radj 2为调整后的判定系数，N为试验次数，k为解释变量数量；SST为总平方和，表示原始试验结果与其平均值的偏差平方和；SSR为残差(误差)平方和，表示原始试验结果与模型预测结果之差的平方和。
(7b)当预测模型精度不满足要求时，按照步骤(5e)中计算的金带互联形态参数与信号传输性能关联度，和步骤(5f)中互联效应关键参数的判定准则，确定回归方程中增加的效应参数为：
Faes＝Fae(j)，
Figure BDA0002181345660000135
(7c)确定回归方程中增加的形态参数为：
Figure BDA0002181345660000141
上式中，Faes(I)为增加的主效应参数，Faec(I1I2)为增加的交互效应参数，I为单因子，I1I2为一阶交互项，I1为交互项第一因子，I2为交互项第二因子。步骤8，建立金带互联传输性能预测模型
根据修正后回归方程参数，建立金带互联传输性能预测模型。采用响应曲面设计重新建立信号传输性能S参数与金带互联形态参数之间多元回归预测公式。以步骤(7a)验证回归方程精度是否满足要求，不满足则继续按步骤(7b)-(7c)增加回归形态参数，直到回归方程满足精度要求。最终建立一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测模型，简记为：
Figure BDA0002181345660000142
式中，Faegs为增加的形态参数向量。
本发明的优点可通过以下仿真实验进一步说明：
一、确定金带互联的几何参数与物性参数
本实验以Ku波段有源相控阵天线T/R组件为例，其电磁工作中心频率为15GHz。为了简化分析，选取T/R组件中典型的同轴转微带电路互联，探究金带互联形性关联机理。金带互联利用金带上部与同轴线内导体连接，金带下部与微带线导体带连接，在实现同轴转微带电路柔性连接的同时，确保信号高质量的传输。金带互联参数化模型示意图见图2，金带互联的几何参数与物性参数见表1。
表1金带互联的几何参数与物性参数
Figure BDA0002181345660000151
二、基于互联形态的金带互联传输性能预测模型构建
1.建立金带互联结构-电磁分析模型
根据确定的T/R组件金带互联几何参数、物性参数和电磁传输参数，以及对金带互联形态进行的参数化表征，在三维电磁全波仿真分析软件中建立金带互联结构-电磁分析模型。
根据工程实际调研，选取Ku波段有源相控阵天线T/R组件中典型的同轴转微带电路互联，探究金带互联形性关联机理。所建立的模型由同轴线内导体、金带、微带线导体带、绝缘介质、介质基片等部分组成。
确定模型的调控参数如下表2所示。
表2同轴转微带金带互联形态调控参数表
Figure BDA0002181345660000161
2.互联点形态关键参数筛选
(1)部分因子设计
采用25半因子设计，选取金带互联形态调控参数：落差、金带到绝缘介质端部距离、内导体伸出端到金带距离、金带微带键合长度以及金带半跨距，五个因素进行研究分析。选取形态参数及水平值见表3，试验方案及结果见表4。
表3 25部分因子设计试验变量
Figure BDA0002181345660000162
表4 25部分因子设计构造及试验结果
Figure BDA0002181345660000163
Figure BDA0002181345660000171
在因子设计试验中，根据因子效应排序准则，同阶效应重要性一致，低阶效应重要性高于高阶效应，在关键参数筛选过程中，我们需要对因素主效应和交互效应进行相关分析。依据因子效应计算公式，计算各因素主效应值及一阶交互效应值如表5所示。
表5 25因子设计主效应与交互效应值
Figure BDA0002181345660000172
(2)关键参数确定
考察主效应与一阶交互效应，忽略高阶效应影响，并进行单次重复部分因子设计计算，其中，误差平方和自由度为：
Figure BDA0002181345660000173
计算因子效应平方和，考虑到无论对于回波损耗S11还是插入损耗S21，交互项AB的效应平方和MSAB＝MSmin都是极小的，因此将交互项AB归为误差项。
根据效应平方和自由度计算公式得fAB…H＝1，误差平方和自由度fe＝1，并结合F分布及α＝0.05分位数，确定临界值Fα(fAB…H,fe′)＝F0.05(1,1)＝161.4。则效应平方和与误差平方和的比值F，及金带互联形态参数与信号传输性能关联度计算如下表6所示。
表6F值与关联度计算结果
Figure BDA0002181345660000181
由金带互联形性效应关键参数判定准则，判定互联点形性效应关键参数为：
Faec＝[C E A CE AC AE]
基于金带互联形性效应关键参数，确定形态关键参数为：
Facc＝[C E A]
3.互联点形性关联模型构建
(1)响应曲面设计
响应曲面法能对各试验因素的水平进行连续考量，克服了因子设计等试验方法只能对因素进行离散化分析且无法给出直观图示的不足。响应面法能用来建立指标和因素之间的多元回归模型，给出试验指标(即响应)Y与多个因素Xi之间的连续函数关系式，从而在一定的调控范围内对试验指标进行预测，实现对具体设计的指导。
基于上步筛选后的互联形态关键参数，进行响应曲面设计。响应曲面因素水平表、响应曲面设计方案及结果见下表7，表8所示。
表7响应曲面因素水平表
Figure BDA0002181345660000191
表8响应曲面设计方案及结果
Figure BDA0002181345660000192
Figure BDA0002181345660000201
根据试验结果，建立信号传输性能S参数与金带互联形态参数之间多元回归经验公式，表达式如下：
Figure BDA0002181345660000202
Figure BDA0002181345660000203
上式中，形态参数g,b3,P的单位为mm，
Figure BDA0002181345660000204
与
Figure BDA0002181345660000205
单位为dB。
因此得到一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测模型，用函数Fi(i＝1,2)表示，简记为：
Figure BDA0002181345660000206
4.金带互联传输性能预测模型判定
为了判定本发明所建立的传输性能预测模型的近似程度，采用调整后的判定系数Radj 2进行分析。所谓调整后的判定系数就是将自由度作为权重因子，即便解释变量增大，但如果其与被解释变量无关，调整后的判定系数也不会改变，因而调整后的判定系数与常规判定系数相比，除去了因为无关变量个数增加对判定结果的影响，使得判定结果更为准确。调整后的判定系数计算公式如下：
Figure BDA0002181345660000207
式中，N为试验次数，k为解释变量数量；SST为总平方和，表示原始试验结果与其平均值的偏差平方和；SSR为残差(误差)平方和，表示原始试验结果与模型预测结果之差的平方和。
通过计算可得回波损耗S11调整后的判定系数Radj 2＝97.75％，说明S11数值变化分布中仅有2.25％无法用模型解释，故回波损耗S11的回归模型能准确预测指标性能；插入损耗S21调整后的判定系数Radj 2＝98.53％，说明S21数值变化分布中仅有1.47％无法用模型解释，故插入损耗S21的回归模型能准确预测指标性能；因此说明了本发明一种基于互联形态所建立的微波组件金带互联传输性能预测模型的准确性。
三、仿真验证金带互联传输性能预测模型
为了进一步说明本发明所建立模型的有效性，在金带互联形态参数调控范围内任意选取三组数据，验证高频电磁仿真软件分析计算的S参数与预测模型预测结果的差别，参数设置见表9，试验结果对比见表10。
表9参数设置表
Figure BDA0002181345660000211
表10试验结果对比
Figure BDA0002181345660000212
从表10试验结果对比可见，所建立的同轴转微带金带互联形态与信号传输性能关联预测模型，在参数调控范围内能较好的吻合高频电磁仿真分析结果，表明该模型可靠有效，具有良好的性能预测能力。

Claims (8)

1.一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测方法，其特征在于，包括下述步骤：
(1)根据高频微波组件互联的具体要求，确定微波组件中金带互联几何参数与物性参数；
(2)根据微波组件互联工况及性能指标，确定微波组件中金带互联电磁传输参数；
(3)根据微波组件互联形态及工程实际调研，对金带互联结构形态进行参数化表征；
对金带互联形态进行参数化表征按照以下步骤进行：
(3a)根据金带互联形态特征分析，将互联点形态划分为四个区，分别为：金带同轴键合区、金带微带键合区、左侧非键合区和右侧非键合区；由于金带互联具有对称结构，因此选取左半边进行参数化表征；
(3b)根据金带互联左半边形态特征分析，建立笛卡尔直角坐标系，对金带互联形态划分为5段：AB圆弧段、BC直线段、CD上抛物段、DE下抛物段和EF直线段，分别进行分段函数表征；
(3c)根据金带互联形态特征分析，对金带互联形态划分为5段进行分段函数表征，包括金带同轴键合AB圆弧段表征函数、金带左侧非键合区上部BC直线段表征函数、金带左侧非键合区CD上抛物段表征函数、金带左侧非键合区DE下抛物段表征函数和金带微带键合区EF直线段表征函数；
(4)建立金带互联结构-电磁分析模型；
(5)采用部分因子设计，对金带互联进行形性效应关键参数筛选，实现互联形态关键参数识别；
(6)基于响应曲面设计构造金带互联形性多元回归模型；
(7)针对金带互联形态参数与形性多元回归模型，进行回归方程精度检验及参数修正；验证回归方程精度是否满足要求，不满足则继续增加回归形态参数，直到回归方程满足精度要求；
(8)建立金带互联形态参数与传输性能的关联预测模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测方法，其特征在于，所述步骤(1)中，确定微波组件中金带互联几何参数包括：金带宽度B、金带厚度T、金带微带键合长度b4、金带同轴键合角θ、金带水平段长度L1、金带半跨距P、落差g、内导体直径d1、内导体伸出端到金带距离b3、金带到绝缘介质端部距离b2、绝缘介质直径d2、绝缘介质长度b1、导体带宽度W、导体带厚度H1和介质基片厚度h2；
确定物性参数包括：介质基片介电常数εs、介质基片损耗角正切θs、玻璃介质介电常数εg和玻璃介质损耗角正切θg；
所述步骤(2)中，确定微波组件中金带互联电磁传输参数包括：信号传输频率f，插入损耗S21和回波损耗S11。
3.根据权利要求2所述的一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测方法，其特征在于，步骤(3)按如下过程进行：
(3a)根据金带互联形态特征分析，将互联点形态划分为四个区，分别为：金带同轴键合区、金带微带键合区、左侧非键合区和右侧非键合区；金带互联具有对称结构，因此选取左半边进行参数化表征；
(3b)根据金带互联左半边形态特征分析，建立笛卡尔直角坐标系，对金带互联形态划分为5段：AB圆弧段、BC直线段、CD上抛物段、DE下抛物段和EF直线段，分别进行分段函数表征；令中间变量：
Figure FDA0002839881620000021
金带同轴键合AB圆弧段表征函数为：
Figure FDA0002839881620000031
金带左侧非键合区上部BC直线段表征函数为：
Figure FDA0002839881620000032
金带左侧非键合区CD上抛物段表征函数为：
Figure FDA0002839881620000033
Figure FDA0002839881620000034
金带左侧非键合区DE下抛物段表征函数为：
Figure FDA0002839881620000035
Figure FDA0002839881620000036
金带微带键合区EF直线段表征函数为：
Figure FDA0002839881620000037
4.根据权利要求1所述的一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测方法，其特征在于，所述步骤(4)根据步骤(1)中确定的微波组件金带互联几何参数、物性参数，步骤(2)中确定的微波组件金带互联电磁传输参数，以及步骤(3)中对金带互联形态进行的参数化表征，在三维电磁全波仿真分析软件中建立金带互联结构-电磁分析模型；
(4a)根据工程实际调研，选取Ku波段有源相控阵天线T/R组件中典型的同轴转微带电路互联，所建立的结构-电磁分析模型包括同轴线内导体、金带、微带线导体带、绝缘介质和介质基片；
(4b)依据工程实际调研，确定结构-电磁分析模型可调控的5个参数分别为：落差g、金带到绝缘介质端部距离b2、内导体伸出端到金带距离b3、金带微带键合长度b4和金带半跨距P。
5.根据权利要求1所述的一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测方法，其特征在于，所述步骤(5)实现互联点影响信号传输性能的形性效应关键参数筛选和互联形态关键参数识别，具体如下：
(5a)选取金带互联5个模型调控参数进行研究分析，以形态调控参数及水平值作为因子设计试验变量，构造部分因子设计，结合高频电磁结构仿真软件分析，完成部分因子设计试验；
25部分因子设计试验变量表：
Figure FDA0002839881620000041
其中，g(L)为落差低水平数值，g(H)为落差高水平数值；b2(L)为金带到绝缘介质端部距离低水平数值，b2(H)为金带到绝缘介质端部距离高水平数值；b3(L)为内导体伸出端到金带距离低水平数值，b3(H)为内导体伸出端到金带距离高水平数值；b4(L)为金带微带键合长度低水平数值，b4(H)为金带微带键合长度高水平数值；P(L)为金带半跨距低水平数值，P(H)为金带半跨距高水平数值；
(5b)应用因子设计对金带互联结构进行效应关键参数筛选，实现形态关键参数识别，计算因子效应AB…H的对照公式如下：
Figure FDA0002839881620000051
式中，i为试验序号，k为主效应个数，ci为效应对照系数，其余对照系数通过已有系数相乘获得，ci(AB)＝ci(A)·ci(B)，yi为对应序号的指标值；
因子效应AB…H计算如下：
Figure FDA0002839881620000052
其中，n表示重复次数；
效应平方和SAB…H计算如下：
Figure FDA0002839881620000053
计算总平方和：ST
Figure FDA0002839881620000054
误差的平方和Se为：
Se＝ST-∑SAB…H
(5c)考察主效应与一阶交互效应，进行单次重复部分因子设计计算，其中，误差平方和自由度为：
Figure FDA0002839881620000055
式中，fT为总平方和自由度，fAB…H为效应平方和自由度；
(5d)若误差平方和自由度fe＝0，将效应平方和最小项MSmin归为误差项；
则效应平方和与误差平方和的比值Fj计算公式如下：
Figure FDA0002839881620000061
式中，Fj为第j个效应平方和与误差平方和的比值；j为效应序号；Se′为包含效应最小项的误差平方和；fe′为包含效应最小项的误差平方和自由度；MSj为第j个效应均方和；MSe′为包含效应最小项的误差均方和；MSe为误差均方和；MSmin为试验中最小效应均方和；
(5e)根据效应平方和自由度fAB…H与误差平方和自由度fe′，并结合F分布及α分位数，确定临界值Fα(fAB…H,fe′)，则计算金带互联形态参数与信号传输性能关联度Corj为：
Figure FDA0002839881620000062
(5f)基于金带互联形态参数与信号传输性能关联度，确定金带互联形性效应关键参数判定准则为：
Figure FDA0002839881620000063
上式中，Faec为效应关键参数，Faeu为效应非关键参数，Fae(j)为效应排序中第j个效应对应的参数；
(5g)基于金带互联形性效应关键参数判定准则，确定形态关键参数Faegc为：
Faegc＝Faec(M)∪M1(Faec(M1M2))∪M2(Faec(M1M2))
上式中，Faec(M)为主效应关键参数，Faec(M1M2)为交互效应关键参数，M为单因子，M1M2为因子一阶交互项，M1为交互项中第一因子，M2为交互项中第二因子。
6.根据权利要求1所述的一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测方法，其特征在于，步骤(6)按如下过程进行：
(6a)采取多元二次回归方程对试验数据进行逼近，计算公式如下：
Figure FDA0002839881620000071
其中，Y为试验指标，Xi,Xj为因素，β0为常数项，βi为一次项系数，βii为二次项系数，βij为交互作用项系数；
(6b)根据金带互联关键参数筛选结果，进行响应曲面设计，分别建立响应曲面因素水平表和响应曲面设计与指标方案；
(6c)根据试验结果，建立同轴转微带金带互联形态参数与信号传输性能关联预测模型，用函数Fi(i＝1,2)表示，简记为：
Figure FDA0002839881620000072
其中，
Figure FDA0002839881620000073
表示的回波损耗预测变量，
Figure FDA0002839881620000074
表示插入损耗预测变量，F1(Faegc)表示以形态关键参数为自变量的回波损耗预测函数，F2(Faegc)表示以形态关键参数为自变量的插入损耗预测函数。
7.根据权利要求5所述的一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测方法，其特征在于，步骤(7)按如下过程进行：
(7a)调整后的判定公式计算如下：
Figure FDA0002839881620000075
上式中，Radj 2为调整后的判定系数，N为试验次数，k为解释变量数量；SST为总平方和，表示原始试验结果与其平均值的偏差平方和；SSR为残差平方和，表示原始试验结果与模型预测结果之差的平方和；
(7b)当关联预测模型精度不满足要求时，按照步骤(5e)中计算的金带互联形态参数与信号传输性能关联度，和步骤(5f)中互联效应关键参数的判定准则，确定回归方程中增加的效应参数为：
Figure FDA0002839881620000081
(7c)确定回归方程中增加的形态参数Faegs为：
Figure FDA0002839881620000082
上式中，Faes(I)为增加的主效应参数，Faec(I1I2)为增加的交互效应参数，I为单因子，I1I2为一阶交互项，I1为交互项第一因子，I2为交互项第二因子。
8.根据权利要求7所述的一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测方法，其特征在于，采用响应曲面设计重新建立信号传输性能S参数与金带互联形态参数之间多元回归预测公式，以步骤(7a)验证回归方程精度是否满足要求，不满足则继续按步骤(7b)-(7c)增加回归形态参数，直到回归方程满足精度要求，最终建立一种基于互联形态特征的微波组件金带互联传输性能预测模型：
Figure FDA0002839881620000083
式中，S11表示的回波损耗最终预测变量，S21表示插入损耗最终预测变量，F1(Faegc,Faegs)表示以修正后参数为自变量的回波损耗预测函数，F2(Faegc,Faegs)表示以修正后参数为自变量的插入损耗预测函数。
CN201910797378.1A 2019-08-27 2019-08-27 一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测方法 Active CN110533319B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910797378.1A CN110533319B (zh) 2019-08-27 2019-08-27 一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910797378.1A CN110533319B (zh) 2019-08-27 2019-08-27 一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110533319A CN110533319A (zh) 2019-12-03
CN110533319B true CN110533319B (zh) 2021-03-23

Family

ID=68664678

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910797378.1A Active CN110533319B (zh) 2019-08-27 2019-08-27 一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110533319B (zh)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112069675B (zh) * 2020-08-31 2022-09-13 西安电子科技大学 考虑构形波动的双根带键路耦合信号传输性能预测方法
CN112069757B (zh) * 2020-08-31 2022-09-13 西安电子科技大学 考虑工艺扰动的金带键合路耦合信号传输性能预测方法
CN112084739B (zh) * 2020-08-31 2022-09-13 西安电子科技大学 基于双根金带键合构形的微波组件路耦合传输性能预测方法
CN112001137B (zh) * 2020-08-31 2022-09-13 西安电子科技大学 面向微波电路互联信号传输的最佳带键构形确定方法
CN112084738B (zh) * 2020-08-31 2022-09-13 西安电子科技大学 基于金带键合构形的微波组件路耦合传输性能预测方法
CN112270151B (zh) * 2020-11-02 2022-12-16 中国电子科技集团公司第三十八研究所 基于智能算法的引线键合结构参数反演方法及装置
CN115796396B (zh) * 2023-01-16 2023-04-18 江苏新恒基特种装备股份有限公司 一种通过相关参数对锻材损耗预测的方法及系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106650014A (zh) * 2016-11-21 2017-05-10 北京航天微电科技有限公司 一种微波集成lc滤波器模型的设计方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5714455B2 (ja) * 2011-08-31 2015-05-07 ルネサスエレクトロニクス株式会社 半導体集積回路
US11181898B2 (en) * 2017-11-10 2021-11-23 General Electric Company Methods and apparatus to generate a predictive asset health quantifier of a turbine engine
CN109284541A (zh) * 2018-08-31 2019-01-29 天津工业大学 一种用于微波无源器件的神经网络多物理建模方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106650014A (zh) * 2016-11-21 2017-05-10 北京航天微电科技有限公司 一种微波集成lc滤波器模型的设计方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A Structure and Circuit Coupling Modeling Method for Flexible Interconnection Points and Transmission Performance of Gold Belt in Microwave Modules;Jun Tian、Congsi Wang 等;《20th International Conference on Electronic Packaging Technology》;20190801;全文 *
基于机电耦合的互联工艺参数对微波组件传输性能的影响分析;彭雪林;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》;20170315;全文 *
基于正交试验设计的电磁继电器关键调整参数及优化方法;王其亚 等;《电工技术学报》;20091031;第24卷(第10期);全文 *
柔性射频电感和互连线的设计制作及性能表征;刘昊;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》;20180515;全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110533319A (zh) 2019-12-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110533319B (zh) 一种基于互联形态的微波组件金带互联传输性能预测方法
CN110532677B (zh) 面向电磁传输的金带互联结构关键参数取值区间确定方法
CN110442960B (zh) 活动引线搭焊电磁传输性能与互联点形态的耦合预测方法
CN110069862B (zh) 面向微波组件的芯线绕焊互联最佳形态参数确定方法
CN106844924B (zh) 基于响应曲面法和遗传算法优化pcb微带线结构的方法
CN110516357B (zh) 面向微波组件电性能的金带柔性互联热敏参数确定方法
Haddadi et al. Geometrical optics-based model for dielectric constant and loss tangent free-space measurement
Kürner et al. Measurements and modeling of basic propagation characteristics for intra-device communications at 60 GHz and 300 GHz
CN107566063A (zh) 无线电信号雨衰特性的模拟方法
CN103605033A (zh) X波段天线的跨频段电磁特性测量装置及测量方法
CN110457864B (zh) 一种考虑交互作用的芯线绕焊互联机电耦合参数辨识方法
US6686890B2 (en) Slot-array antennas with shaped radiation patterns and a method for the design thereof
CN110427698B (zh) 一种面向电磁传输性能的活动引线搭焊互联点调控方法
US20160178722A1 (en) Method for characterizing microwave components
Tian et al. A structure and circuit coupling modeling method for flexible interconnection points and transmission performance of gold belt in microwave modules
CN110096778B (zh) 一种基于传输性能测试数据的引线搭焊互联点缺陷确定方法
CN109301500A (zh) 切比雪夫微带阵列天线的设计方法
CN112001137B (zh) 面向微波电路互联信号传输的最佳带键构形确定方法
CN107302404A (zh) 基于方同轴结构的近场耦合无源互调测试装置
KR20160002074A (ko) 안테나를 이용한 기판 물성 측정방법
Torres-Torres et al. An approach for quantifying the conductor and dielectric losses in PCB transmission lines
Bogdanov et al. Computational techniques for automotive antenna simulations
Shakya et al. A comparative analysis of machine learning approach for optimizing antenna design
Li et al. The impact of on-wafer calibration method on the measured results of coplanar waveguide circuits
CN110308328B (zh) 工艺级误差对微波系统驻波比影响的测量评估方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant