【摘 要】
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目前,对电磁结构的传统优化设计模式主要是基于手动优化或者基于智能优化算法迭代优化,需要进行大量模拟仿真计算,因而设计周期长,设计效率低下。代理模型技术利用电磁仿真软件产生的少量样本数据构造一个近似数学模型来预测未知响应结果,进而优化出指定参数空间的全局最优解,是提高工程项目设计效率的一个可行方案。然而常用的代理模型泛化能力弱,对高维和强非线性的电磁结构优化问题拟合效果不佳。本文引入机器学习构建代理
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目前,对电磁结构的传统优化设计模式主要是基于手动优化或者基于智能优化算法迭代优化,需要进行大量模拟仿真计算,因而设计周期长,设计效率低下。代理模型技术利用电磁仿真软件产生的少量样本数据构造一个近似数学模型来预测未知响应结果,进而优化出指定参数空间的全局最优解,是提高工程项目设计效率的一个可行方案。然而常用的代理模型泛化能力弱,对高维和强非线性的电磁结构优化问题拟合效果不佳。本文引入机器学习构建代理模型,即使在小样本数据集的前提下,机器学习亦可克服上述难题,提高代理模型的可靠性和准确度。因此,如何将计算精确的全波仿真软件与机器学习代理模型相结合,将具有强大全局寻优能力的智能优化算法应用于电磁领域,从而提高解决电磁问题的效率,是目前亟待处理的技术难题之一。为了解决上述问题,本文将CST电磁仿真和机器学习代理模型相结合,搭建了一个复杂电磁系统,可完成单目标和多目标电磁结构的快速优化设计。具体工作内容如下:1)对基于机器学习的复杂电磁系统进行了理论分析。将电磁结构的优化问题转化为求解代理模型的最优化问题,阐述了三种采样算法(MCS/LHS/LHSMDU)、四种机器学习代理模型(多项式回归、支持向量回归机、决策树和随机森林)和两种遗传算法(SEGA和NSGA-II)的基本原理。2)详细介绍了电磁系统的总框架和设计流程。本文将该系统分为基于Python与CST的联合仿真模块、数据处理模块、基于机器学习的预测分析模块、基于遗传算法的全局优化模块,并分别介绍了各个模块的功能及具体实现。最后以Lévi非线性测试函数为例,验证了该系统的可行性。3)基于上述电磁系统完成了T形波导功分器和TE42模输入耦合器的快速优化设计。首先,T形波导功分器分为波导Port 1在9 GHz?12 GHz工作频段内的平均反射系数小于-25 dB的单目标任务以及在整个工作频段内的反射系数均小于-18 dB的多目标任务,实现了T形波导的低反射、功率等分输出。然后,设计了一个高阶模TE42模宽带输入耦合器,在221 GHz?230GHz的频带内其寄生模式得到了很好地抑制,实现了宽频带低反射传输。
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