4.Выводы
Входе работы ознакомились с санитарно-гигиеническим нормированием излучения радиочастот и изучили методы защиты персонала от облучения при работе с маломощ-
ным СВЧ-генератором. Удаление от источника значительно снижает риск ионизации,
эффективными способами уменьшения вредного воздействия излучения могут служить экранирующее системы, основанные на принципах отражения и поглощения. К тому же,
изменение угла падения лучей значительно уменьшает мощность воздействия.
14
|
5. Приложения |
|
Ниже приведен полный код, который использовался для построения графиков и вы- |
|
числений. |
|
|
1 |
clc |
2 |
clear all |
3 |
close all |
4 |
|
5 |
x = [0, 5, 6.8, 7.9, 9.2, 9.6, 11, 13, 14, 15, 16, 17.1, 17.9, 19, 19.5, 20.9, |
|
21.7, 23.5, 25, 26, 27, 27.5, 29, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, |
|
85, 90]'; |
6 |
y = [1, 1, 0.32, 1, 0.34, 1, 0.84, 0.31, 0.82, 0.3, 0.65, 0.29, 0.5, 0.22, 0.38, |
|
0.2, 0.33, 0.21, 0.13, 0.2, 0.12, 0.21, 0.09, 0.08, 0.081, 0.055, 0.055, 0 |
|
.0375, 0.035, 0.0275, 0.0275, 0.02, 0.02, 0.0175, 0.0175, 0.01]'; |
7 |
xx = 0:.25:90; |
8 |
|
9 |
smoothingFactor = 0.9; % Этот параметр регулирует степень сглаживания |
10 |
yy = csaps(x, y, smoothingFactor, xx); |
11 |
% Ограничение интерполированных значений |
12 |
yy(yy > 1) = 1; |
13 |
yy(yy < 0) = 0; |
14 |
|
15 |
plot(x, y, 'x', xx, yy, LineWidth=1.5, Color='blue') |
16 |
|
17 |
set(gca, 'YLim', [−0.0 1.1]) |
18 |
grid on |
19 |
xlabel("l, см") |
20 |
ylabel("P, мВт") |
21 |
|
22 |
ang = [−30, −20, −15, −10, −5, 0, 5, 10, 15, 20, 30]'; |
23 |
P = [0.001, 0.12, 0.455, 0.7, 0.8, 0.81, 0.8, 0.7, 0.455, 0.12, 0.001]'; |
24 |
angang = −180:.25:180; |
25 |
smoothingFactor = 0.1; |
|
|
15
26 |
pp = csaps(ang, P, smoothingFactor, angang); |
27 |
pp(pp > 1) = 1; |
28 |
pp(pp < 0) = 0; |
29 |
|
30 |
plot(ang, P, 'x', angang, pp, LineWidth=1.5, Color='red') |
31 |
|
32 |
set(gca, 'YLim', [−0.03 0.85]) |
33 |
grid on |
34 |
xlabel("Ang, deg") |
35 |
ylabel("P, мВт") |
36 |
legend('P(deg)', 'P(deg) интерполяция()', fontsize = 16) |
37 |
|
38 |
theta = angang*pi/(180); |
39 |
f = pp; % vectorized. Note element−wise division |
40 |
polarplot(theta, f, LineWidth=1.5, Color='green') |
41rlabel('a')
42%%
43par_t = [30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90];
44par = [0.09, 0.081, 0.055, 0.055, 0.038, 0.035, 0.028, 0.028, 0.020, 0.020, 0
.018, 0.018, 0.010];
45S = 31.41;
46PPEe = par./S;
47 |
|
48 |
P = 4; |
49 |
G = 55; |
50 |
F = 1; |
51 |
l = linspace(30, 90, 100); |
52 |
PPEt = P*G*F*F./(4*pi*l.*l); |
53 |
xx = 30:.25:90; |
54 |
smoothingFactor = 0.9; |
55 |
|
56 |
yy = csaps(par_t, PPEe, smoothingFactor, xx); |
57 |
plot(par_t, PPEe, 'x', xx, yy, LineWidth=1.5, Color='blue') |
16
58 |
grid on |
59 |
hold on |
60 |
plot(l, PPEt, '−−', LineWidth=1, Color='red') |
61 |
xlabel('x, см'); |
62 |
ylabel('ППЭ, Втсм/^2'); |
63 |
legend('ППЭэ_', 'ППЭэ_ интерполяция()', 'ППЭт_', fontsize=16) |
64 |
|
65 |
% Начальное значение параметра F |
66 |
initial_F = 0.2; |
67 |
|
68 |
% Минимизация ошибки |
69 |
options = optimset('TolFun', 1e−20); % Установите маленькое значение TolFun |
70 |
optimal_k = fmincon(@mse_error, initial_F) |
71 |
P = 4; |
72 |
G = 55; |
73 |
S = 31.41; |
74 |
% Повторное вычисление PPEt с оптимальным F |
75 |
PPEt = P * optimal_k ./ (4 * pi * l .* l); |
76 |
|
77 |
plot(par_t, PPEe, 'x', xx, yy, LineWidth=1.5, Color='blue') |
78 |
grid on |
79 |
hold on |
80 |
plot(l, PPEt, '−−', LineWidth=1, Color='red') |
81 |
xlabel('x, см'); |
82 |
ylabel('ППЭ, Втсм/^2'); |
83 |
legend('ППЭэ_', 'ППЭэ_ интерполяция()', 'ППЭт_', fontsize=16) |
84 |
|
85 |
function error = mse_error(k) |
|
|
86P = 4;
87G = 55;
88S = 31.41;
89l = [30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90];
90PPEe = [0.0029, 0.0026,0.0018,0.0018,0.0012,0.0011,0.0009,0.0009,0.0006,0
17
.0006,0.0006,0.0006,0.0003];
91PPEt = P * k ./ (4 * pi * l .* l);
92% Вычисление среднеквадратичного отклонения между PPEe и PPEt
93error = sqrt((mean(PPEe − PPEt)).^2);
94end
Listing 1: Код для работы
18