CN116205191B - 滤波器件能量耐受值的预测方法、系统及相关设备 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于热仿真领域，尤其涉及一种滤波器件能量耐受值的预测方法、系统及相关设备。本发明提出了一种将电学仿真、热仿真与实际测试相耦合的滤波器件的能量耐受值的预测方法，通过将多种仿真数据耦合计算得到功率预测因子，使得计算耐受值时能够体现电路元件发热时受到的封装环境影响、以及电子元件之间的热串扰的影响，相比现有技术，能够使数据更贴合实际的热学仿真结果。
Description
技术领域
本发明适用于热仿真领域，尤其涉及一种滤波器件能量耐受值的预测方法、系统及相关设备。
背景技术
声表面波（SAW）器件、体声波（BAW）器件均属于MEMS（微机电系统）压电滤波器，具有工作频率高、体积小、适宜于大规模生产等特点，被广泛应用于无线通信领域。一般的，MEMS压电滤波器在压电基材上制造而成，构成MEMS滤波器的主体为SAW或BAW谐振器。
随着通信技术的发展，MEMS压电滤波器不断向着高频化、低损耗、高功率耐受等方向发展，对射频信号的通信距离、质量要求越高，MEMS压电滤波器需要承受的输入功率越大，因此在性能设计的阶段就需要寻找合适的方法预测其能承受的输入能量大小。
MEMS压电滤波器工作中的损耗功率几乎都在以热量的形式耗散，也就是说损耗功率近似于发热功率，基于这一规则，建立接近真实器件的热分析模型来预测MEMS压电滤波器的热学特性是优化其功率耐受性设计的重要手段。而MEMS压电滤波器的功率耐受性仿真，实际就是获取其在工作时损耗掉的电学能量转化为热能后在滤波器上的温度分布，通过设计优化，使其在规定输入功率下最高温度不达到电极损毁的阈值。
问题在于，滤波器的软件仿真相对于实物的实际测试环境而言有难以避免的环境误差；另一方面，由于滤波器的设计涉及到电场与固体力学的耦合，其结构以及物理求解模型的复杂程度不利于直接进行数值分析。现有技术常用二维简化模型、等效电路模型或者其他唯象模型等进行设计，一般是通过构建的等效电路的模型的电流电压获得所有电路元件的发热功率，通过发热功率的大小来判断滤波器的功率耐受性能，电路元件包括MEMS压电滤波器内部的谐振器、电容、电阻等。然而，上述方法仅仅只能评估理想状态下谐振器的发热能力，而没有考虑谐振器发热时受到的封装环境影响以及谐振器之间的热串扰，导致软件仿真测试的结构与实际滤波器的耐受功率测试得到的结果存在偏差。
发明内容
本发明提供一种滤波器件能量耐受值的预测方法、系统及相关设备，旨在解决现有技术测试得到的滤波器件的发热数据因为热串扰和封装环境的影响存在误差的问题。
第一方面，本发明提供一种滤波器件能量耐受值的预测方法，所述预测方法包括以下步骤：
构建第一滤波器件的第一电学仿真电路，通过所述第一电学仿真电路获取第一输入功率时所述第一滤波器件中每一个电路元件的第一损耗功率；
构建所述第一滤波器件的第一传热模型；
将所述第一滤波器件中每一个所述电路元件的第一损耗功率皆作为所述第一传热模型的发热功率，并对所述第一传热模型进行热仿真，获取所述第一滤波器件中所有电路元件的第一平均温度；
对所述第一滤波器件进行功率容量测试，并获取所述第一滤波器件在预设环境温度下实测的第一功率容量；
根据所述第一输入功率、所述第一平均温度、所述第一功率容量和所述预设环境温度计算得到功率预测因子；
构建第二滤波器件的第二电学仿真电路，通过所述第二电学仿真电路获取第二输入功率时所述第二滤波器件中每一个电路元件的第二损耗功率；
构建所述第二滤波器件的第二传热模型；
将所述第二滤波器件中每一个所述电路元件的第二损耗功率皆作为所述第二传热模型的发热功率，并对所述第二传热模型进行热仿真，获取所述第二滤波器件中所有电路元件的第二平均温度；
根据所述功率预测因子、所述第二平均温度、所述预设环境温度计算所述第二滤波器件的第二功率容量，并作为所述第二滤波器件能量耐受值的预测结果。
更进一步地，定义所述第一输入功率为P1，所述第一平均温度为T1，所述第一功率容量为C1，所述预设环境温度为a，所述功率预测因子为X，所述功率预测因子X满足以下关系式（1）：
更进一步地，定义所述第二输入功率为P2，所述第二平均温度为T2，所述第二功率容量为C2，所述第二功率容量C2满足以下关系式（2）：
更进一步地，所述第一传热模型中的电路元件的尺寸及位置，与所述第一滤波器件的电路元件相匹配；所述第二转热模型中的电路元件的尺寸及位置，与所述第二滤波器件的电路元件相匹配。
第二方面，本发明还提供一种滤波器件能量耐受值的预测系统，包括：
第一仿真损耗计算模块，用于构建第一滤波器件的第一电学仿真电路，通过所述第一电学仿真电路获取第一输入功率时所述第一滤波器件中每一个电路元件的第一损耗功率；
第一仿真传热构建模块，用于构建所述第一滤波器件的第一传热模型；
第一仿真温度计算模块，用于将所述第一滤波器件中每一个所述电路元件的第一损耗功率皆作为所述第一传热模型的发热功率，并对所述第一传热模型进行热仿真，获取所述第一滤波器件中所有电路元件的第一平均温度；
实测模块，用于对所述第一滤波器件进行功率容量测试，并获取所述第一滤波器件在预设环境温度下实测的第一功率容量；
预测因子计算模块，用于根据所述第一输入功率、所述第一平均温度、所述第一功率容量和所述预设环境温度计算得到功率预测因子；
第二仿真损耗计算模块，用于构建第二滤波器件的第二电学仿真电路，通过所述第二电学仿真电路获取第二输入功率时所述第二滤波器件中每一个电路元件的第二损耗功率；
第二仿真传热计算模块，用于构建所述第二滤波器件的第二传热模型；
第二仿真温度计算模块，用于将所述第二滤波器件中每一个所述电路元件的第二损耗功率皆作为所述第二传热模型的发热功率，并对所述第二传热模型进行热仿真，获取所述第二滤波器件中所有电路元件的第二平均温度；
预测模块，用于根据所述功率预测因子、所述第二平均温度、所述预设环境温度计算所述第二滤波器件的第二功率容量，并作为所述第二滤波器件能量耐受值的预测结果。
第三方面，本发明还提供一种计算机设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述实施例中任意一项所述的滤波器件能量耐受值的预测方法中的步骤。
第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中任意一项所述的滤波器件能量耐受值的预测方法中的步骤。
本发明所达到的有益效果，在于提出了一种将电学仿真、热仿真与实际测试相耦合的滤波器件的能量耐受值的预测方法，通过将多种仿真数据耦合计算得到功率预测因子，使得计算耐受值时能够体现电路元件发热时受到的封装环境影响、以及电子元件之间的热串扰的影响，相比现有技术，能够使数据更贴合实际的热学仿真结果。
附图说明
图1是本发明实施例提供的滤波器件能量耐受值的预测方法的步骤流程示意图；
图2是本发明实施例提供的第一电学仿真电路拓扑结构示意图；
图3是本发明实施例提供的第一传热模型示意图；
图4是本发明实施例提供的第一传热模型的热仿真结果示意图；
图5是本发明实施例提供的滤波器件能量耐受值的预测系统的结构示意图；
图6是本发明实施例提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参照图1，图1是本发明实施例提供的滤波器件能量耐受值的预测方法的步骤流程示意图，本发明实施例中的所述耐受值具体体现为滤波器件的功率容量数据，所述预测方法包括以下步骤：
S101、构建第一滤波器件的第一电学仿真电路，通过所述第一电学仿真电路获取第一输入功率时所述第一滤波器件中每一个电路元件的第一损耗功率。
示例性的，请参照图2，图2是本发明实施例提供的第一滤波器件的第一电学仿真电路拓扑结构示意图，本发明实施例中的所述第一滤波器件为MEMS滤波器，如图2所示，MEMS滤波器由谐振器S1、S2、P1、P2四个电路元件连接构成，端口1为信号输入端，端口2为信号输出端，端口3和端口4为接地端。步骤S1中，根据所述第一滤波器件的所述第一电学仿真电路，在一定的输入功率下计算每个电路元件的所述第一损耗功率。
例如，在所述第一输入功率为P01=0.3W的条件下，通过所述第一电学仿真电路获得如图2所示滤波器件上每个电路元件的损耗功率，一般地，本发明实施例中的所述第一滤波器件的电学仿真电路拓扑文件通过ADS（Advanced Design System）仿真软件设计得到，对应的损耗功率的计算也可以通过该仿真软件计算得到，所述第一损耗功率是指每个电路元件的损耗功率的集合，在本发明实施例中，当输入功率为0.3W时，对应的各个电路元件的损耗功率分别为：谐振器S1的损耗功率P_S1=0.08W，谐振器2的损耗功率P_S2=0.07W，谐振器P1的损耗功率P_P1=0.0007W，谐振器P2的损耗功率P_P2=0.0005W。需要说明的是，本发明实施例中的滤波器件也不限于MEMS滤波器这一类型，且如图2所示的所述第一电学仿真电路只是一种计算用的示例，并不用于限制本发明，同时，用于构建所述第一电学仿真电路的仿真软件也可以根据实际的需要进行选择。
S102、构建所述第一滤波器件的第一传热模型。
在本发明实施例中，所述第一传热模型是一种如图3所示的热仿真三维模型，在构建所述第一传热模型时，需要将所述第一电学仿真电路中各个电路元件的尺寸和位置一一对应到所述第一传热模型的发热区域中。本发明实施例使用有限元仿真软件COMSOL来构建所述第一传热模型，有限元仿真是一种利用有限元方法对滤波器件进行仿真的方法，能够快速地构建高精度的滤波器件仿真模型，在将电路元件对应到所述第一传热模型时，可以基于COMSOL仿真软件的仿真边界条件进行设置。当然，COMSOL仿真软件只是一种最佳的实现方式，在实际实施过程中也可以选择其他能够构建热学仿真模型的软件进行使用。
S103、将所述第一滤波器件中每一个所述电路元件的第一损耗功率皆作为所述第一传热模型的发热功率，并对所述第一传热模型进行热仿真，获取所述第一滤波器件中所有电路元件的第一平均温度。
热仿真是一种计算系统或部件的温度分布及其它热物理参数的方法，在本发明实施例中，步骤S103将所述损耗功率作为所述第一传热模型的发热功率，在所述第一传热模型中对不同电路元件的发热情况进行模型，由于本发明实施例中步骤S102基于COMSOL仿真软件构建了所述第一传热模型，通过COMSOL仿真软件也能够直接进行所述第一传热模型的热仿真，所述第一传热模型的热仿真效果示意图如图4所示，如图4的热仿真结果，所述第一滤波器件中所有电路元件的第一平均温度为47℃。
S104、对所述第一滤波器件进行功率容量测试，并获取所述第一滤波器件在预设环境温度下实测的第一功率容量。
对所述第一滤波器件的功率容量实测可以通过常用的工业功率测试方式进行，需要注意的是所述预设环境温度的设置，为了在后续步骤中获取到更符合实际使用场景的数据，所述预设环境温度应尽可能与常用使用场景的温度接近。本发明实施例中，所述预设环境温度设置为25℃。
S105、根据所述第一输入功率、所述第一平均温度、所述第一功率容量和所述预设环境温度计算得到功率预测因子。
更进一步地，定义所述第一输入功率为P1，所述第一平均温度为T1，所述第一功率容量为C1，所述预设环境温度为a，所述功率预测因子为X，所述功率预测因子X满足以下关系式（1）：
S106、构建第二滤波器件的第二电学仿真电路，通过所述第二电学仿真电路获取第二输入功率时所述第二滤波器件中每一个电路元件的第二损耗功率。
S107、构建所述第二滤波器件的第二传热模型。
S108、将所述第二滤波器件中每一个所述电路元件的第二损耗功率皆作为所述第二传热模型的发热功率，并对所述第二传热模型进行热仿真，获取所述第二滤波器件中所有电路元件的第二平均温度。
参照步骤S101-S103的描述，步骤S106-S108中的所述第二电学仿真电路的构建、其中电路元件的所述第二损耗功率、所述第二传热模型的构建和所述第二平均温度的计算也可以基于ADS仿真软件或COMSOL仿真软件实施。在本发明实施例中，所述第一滤波器件与所述第二滤波器件各自的实际拓扑结构是可以不同的，如图2所示的所述第一电学仿真电路，所述第二电学仿真电路的拓扑结构可以与图2的拓扑结构不同，进一步的，基于所述第二电学仿真电路构建的所述第二传热模型的结构也可以与所述第一传热模型的结构不同。
S9、根据所述功率预测因子、所述第二平均温度、所述预设环境温度计算所述第二滤波器件的第二功率容量，并作为所述第二滤波器件能量耐受值的预测结果。
更进一步地，定义所述第二输入功率为P2，所述第二平均温度为T2，所述第二功率容量为C2，所述第二功率容量C2满足以下关系式（2）：
上述关系式（2）的一种计算示例，若步骤S6中的所述第二输入功率P2=0.3W，步骤S8中的所述第二平均温度T2=35℃，则所述第二功率容量C2计算出的结果C2=1.32W。
基于上述关系式（2），本发明实施例中的步骤S101-S105实际上是通过已知的所述第一滤波器件的仿真参数，包括输入功率、发热功率和实测的功率容量等计算出在环境温度、设计条件等环境变量一致情况下的所述功率预测因子，然后将其用于所述第二滤波器件的能量耐受值的预测中。由于滤波器件的能量耐受值与环境温度相关，因此，本发明实施例所述的滤波器件能量耐受值的预测方法实际上是在保持环境变量不变的情况下，根据已有的实测数据计算所述功率预测因子，再基于步骤S106-S108获取必要的处于同样环境变量下的计算数据，从而对其他滤波器件的能量耐受值的进行预测计算，通过这样的方式，在获取到贴近实际使用环境下的能量耐受值的同时，还能够在滤波器件的设计过程中省去对每一个滤波器件的实测流程，提高工作效率。
本发明所达到的有益效果，在于提出了一种将电学仿真、热仿真与实际测试相耦合的滤波器件的能量耐受值的预测方法，通过将多种仿真数据耦合计算得到功率预测因子，使得计算耐受值时能够体现电路元件发热时受到的封装环境影响、以及电子元件之间的热串扰的影响，相比现有技术，能够使数据更贴合实际的热学仿真结果。
本发明实施例还提供一种滤波器件能量耐受值的预测系统，请参照图5，图5是本发明实施例提供的滤波器件能量耐受值的预测系统的结构示意图，滤波器件能量耐受值的预测系统200包括：
第一仿真损耗计算模块201，用于构建第一滤波器件的第一电学仿真电路，通过所述第一电学仿真电路获取第一输入功率时所述第一滤波器件中每一个电路元件的第一损耗功率；
第一仿真传热构建模块202，用于构建所述第一滤波器件的第一传热模型；
第一仿真温度计算模块203，用于将所述第一滤波器件中每一个所述电路元件的第一损耗功率皆作为所述第一传热模型的发热功率，并对所述第一传热模型进行热仿真，获取所述第一滤波器件中所有电路元件的第一平均温度；
实测模块204，用于对所述第一滤波器件进行功率容量测试，并获取所述第一滤波器件在预设环境温度下实测的第一功率容量；
预测因子计算模块205，用于根据所述第一输入功率、所述第一平均温度、所述第一功率容量和所述预设环境温度计算得到功率预测因子；
第二仿真损耗计算模块206，用于构建第二滤波器件的第二电学仿真电路，通过所述第二电学仿真电路获取第二输入功率时所述第二滤波器件中每一个电路元件的第二损耗功率；
第二仿真传热计算模块207，用于构建所述第二滤波器件的第二传热模型；
第二仿真温度计算模块208，用于将所述第二滤波器件中每一个所述电路元件的第二损耗功率皆作为所述第二传热模型的发热功率，并对所述第二传热模型进行热仿真，获取所述第二滤波器件中所有电路元件的第二平均温度；
预测模块209，用于根据所述功率预测因子、所述第二平均温度、所述预设环境温度计算所述第二滤波器件的第二功率容量，并作为所述第二滤波器件能量耐受值的预测结果。
所述滤波器件能量耐受值的预测系统200能够实现如上述实施例中的滤波器件能量耐受值的预测方法中的步骤，且能实现同样的技术效果，参上述实施例中的描述，此处不再赘述。
本发明实施例还提供一种计算机设备，请参照图6，图6是本发明实施例提供的计算机设备的结构示意图，所述计算机设备300包括：存储器302、处理器301及存储在所述存储器302上并可在所述处理器301上运行的计算机程序。
所述处理器301调用所述存储器302存储的计算机程序，执行本发明实施例提供的滤波器件能量耐受值的预测方法中的步骤，请结合图1，具体包括以下步骤：
S101、构建第一滤波器件的第一电学仿真电路，通过所述第一电学仿真电路获取第一输入功率时所述第一滤波器件中每一个电路元件的第一损耗功率。
S102、构建所述第一滤波器件的第一传热模型。
S103、将所述第一滤波器件中每一个所述电路元件的第一损耗功率皆作为所述第一传热模型的发热功率，并对所述第一传热模型进行热仿真，获取所述第一滤波器件中所有电路元件的第一平均温度。
S104、对所述第一滤波器件进行功率容量测试，并获取所述第一滤波器件在预设环境温度下实测的第一功率容量。
S105、根据所述第一输入功率、所述第一平均温度、所述第一功率容量和所述预设环境温度计算得到功率预测因子。
更进一步地，定义所述第一输入功率为P1，所述第一平均温度为T1，所述第一功率容量为C1，所述预设环境温度为a，所述功率预测因子为X，所述功率预测因子X满足以下关系式（1）：
S106、构建第二滤波器件的第二电学仿真电路，通过所述第二电学仿真电路获取第二输入功率时所述第二滤波器件中每一个电路元件的第二损耗功率；
S107、构建所述第二滤波器件的第二传热模型。
S108、将所述第二滤波器件中每一个所述电路元件的第二损耗功率皆作为所述第二传热模型的发热功率，并对所述第二传热模型进行热仿真，获取所述第二滤波器件中所有电路元件的第二平均温度。
更进一步地，所述第一传热模型中的电路元件的尺寸及位置，与所述第一滤波器件的电路元件相匹配；所述第二转热模型中的电路元件的尺寸及位置，与所述第二滤波器件的电路元件相匹配。
S109、根据所述功率预测因子、所述第二平均温度、所述预设环境温度计算所述第二滤波器件的第二功率容量，并作为所述第二滤波器件能量耐受值的预测结果。
更进一步地，定义所述第二输入功率为P2，所述第二平均温度为T2，所述第二功率容量为C2，所述第二功率容量C2满足以下关系式（2）：
本发明实施例提供的计算机设备300能够实现如上述实施例中的滤波器件能量耐受值的预测方法中的步骤，且能实现同样的技术效果，参上述实施例中的描述，此处不再赘述。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的滤波器件能量耐受值的预测方法中的各个过程及步骤，且能实现相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（Read-Only Memory，ROM）或随机存取存储器（Random AccessMemory，简称RAM）等。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质（如ROM/RAM、磁碟、光盘）中，包括若干指令用以使得一台终端（可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式用等同变化，均属于本发明的保护之内。
Claims (7)
1.一种滤波器件能量耐受值的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括以下步骤：
构建第一滤波器件的第一电学仿真电路，通过所述第一电学仿真电路获取第一输入功率时所述第一滤波器件中每一个电路元件的第一损耗功率；
构建所述第一滤波器件的第一传热模型；
将所述第一滤波器件中每一个所述电路元件的第一损耗功率皆作为所述第一传热模型的发热功率，并对所述第一传热模型进行热仿真，获取所述第一滤波器件中所有电路元件的第一平均温度；
对所述第一滤波器件进行功率容量测试，并获取所述第一滤波器件在预设环境温度下实测的第一功率容量；
根据所述第一输入功率、所述第一平均温度、所述第一功率容量和所述预设环境温度计算得到功率预测因子；
构建第二滤波器件的第二电学仿真电路，通过所述第二电学仿真电路获取第二输入功率时所述第二滤波器件中每一个电路元件的第二损耗功率；
构建所述第二滤波器件的第二传热模型；
将所述第二滤波器件中每一个所述电路元件的第二损耗功率皆作为所述第二传热模型的发热功率，并对所述第二传热模型进行热仿真，获取所述第二滤波器件中所有电路元件的第二平均温度；
根据所述功率预测因子、所述第二平均温度、所述预设环境温度计算所述第二滤波器件的第二功率容量，并作为所述第二滤波器件能量耐受值的预测结果。
2.如权利要求1所述的滤波器件能量耐受值的预测方法，其特征在于，定义所述第一输入功率为P1，所述第一平均温度为T1，所述第一功率容量为C1，所述预设环境温度为a，所述功率预测因子为X，所述功率预测因子X满足以下关系式（1）：
3.如权利要求2所述的滤波器件能量耐受值的预测方法，其特征在于，定义所述第二输入功率为P2，所述第二平均温度为T2，所述第二功率容量为C2，所述第二功率容量C2满足以下关系式（2）：
4.如权利要求1所述的滤波器件能量耐受值的预测方法，其特征在于，所述第一传热模型中的电路元件的尺寸及位置，与所述第一滤波器件的电路元件相匹配；所述第二传热模型中的电路元件的尺寸及位置，与所述第二滤波器件的电路元件相匹配。
5.一种滤波器件能量耐受值的预测系统，其特征在于，包括：
第一仿真损耗计算模块，用于构建第一滤波器件的第一电学仿真电路，通过所述第一电学仿真电路获取第一输入功率时所述第一滤波器件中每一个电路元件的第一损耗功率；
第一仿真传热构建模块，用于构建所述第一滤波器件的第一传热模型；
第一仿真温度计算模块，用于将所述第一滤波器件中每一个所述电路元件的第一损耗功率皆作为所述第一传热模型的发热功率，并对所述第一传热模型进行热仿真，获取所述第一滤波器件中所有电路元件的第一平均温度；
实测模块，用于对所述第一滤波器件进行功率容量测试，并获取所述第一滤波器件在预设环境温度下实测的第一功率容量；
预测因子计算模块，用于根据所述第一输入功率、所述第一平均温度、所述第一功率容量和所述预设环境温度计算得到功率预测因子；
第二仿真损耗计算模块，用于构建第二滤波器件的第二电学仿真电路，通过所述第二电学仿真电路获取第二输入功率时所述第二滤波器件中每一个电路元件的第二损耗功率；
第二仿真传热计算模块，用于构建所述第二滤波器件的第二传热模型；
第二仿真温度计算模块，用于将所述第二滤波器件中每一个所述电路元件的第二损耗功率皆作为所述第二传热模型的发热功率，并对所述第二传热模型进行热仿真，获取所述第二滤波器件中所有电路元件的第二平均温度；
预测模块，用于根据所述功率预测因子、所述第二平均温度、所述预设环境温度计算所述第二滤波器件的第二功率容量，并作为所述第二滤波器件能量耐受值的预测结果。
6.一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-4中任意一项所述的滤波器件能量数据耐受值的预测方法中的步骤。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任意一项所述的滤波器件能量耐受值的预测方法中的步骤。
Priority Applications (1)
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| 体声波谐振器功率容量评估方法研究;韩超;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》(第11期);I135-30 * |
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