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J-GLOBAL ID：202202289059263065   整理番号：22A1170591

電気性能によるメッシュアンテナの表面再構成法【JST・京大機械翻訳】

Surface Reconfiguration Method of Mesh Antennas by Electrical Performance

著者 (3件)： Xu Xiang (Xidian University, 710071 Xi’an, People’s Republic of China) ,  Li Tuanjie (Xidian University, 710071 Xi’an, People’s Republic of China) ,  Wang Zuowei (Xidian University, 710071 Xi’an, People’s Republic of China)
資料名： AIAA Journal (American Institute of Aeronautics and Astronautics)  (AIAA Journal (American Institute of Aeronautics and Astronautics))
巻： 60  号： 4  ページ： 2644-2653  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0248C  ISSN： 1533-385X  CODEN： AIAJAH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大型メッシュアンテナのアクティブ形状調整は,高軌道性能を達成するために広く研究されている。ケーブルネット反射器の表面再構成は,メッシュアンテナの活性形状調整のための必須前提条件である。本論文では,モード理論と転送学習法に基づく表面再構成法を提案した。提案した表面再構成法を3段階に分割した。第一段階は,ケーブルネット反射器の事前選択点の軸方向誤差分布が遠方場マッピングと共に電気機械結合法によって解析的に導出されることである。第二ステップは,事前選択点の導出軸誤差によるケーブルネット反射器の離散ノードの軸方向機械的変形を予測するために,モード理論を使用する。最後のステップにおいて,深い学習アルゴリズムによる移動学習理論は,ケーブルネット反射器の離散的節点の放射状機械変形を予測するために採用した。シミュレーションと比較結果は,提案した表面再構成法がメッシュアンテナの変位変形を正確に予測できることを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アンテナ ,  学習 ,  反射器 ,  電気機械 ,  節点 ,  軸方向 ,  電気特性 ,  遠方場 ,  モード理論 ,  *表面再構成 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 学習理論 ,  機械的変形 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 物体の周りの流れ  (BC02040N) ,  飛しょう体の設計・構造  (QK04010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 電気性能 ,  メッシュ ,  アンテナ ,  表面再構成