针对传输线脉冲(Transmission Line Pulse,TLP)测试方法实施过程工作量较大、实验结果与实测数据吻合较差的问题,提出一种基于改进型Elman神经网络的电磁脉冲(Electromagnetic Pulse,EMP)响应建模方法。在TLP方法基础上增设机器模型静电放电和人体金属模型静电放电2类电磁脉冲,利用隐含层神经元数目为10的改进型Elman神经网络对NUP2105L型瞬态抑制二极管(Transient Voltage Suppressor,TVS)的实验数据进行建模,并预测不同脉冲条件下TVS的响应。仿真结果表明,该方法建模精度高、泛化能力强,能够定量判断TVS性能,满足电路快速选件需要。
