本文關鍵詞：田口算法在電磁優(yōu)化中的應用研究

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【摘要】：田口算法(Taguchi method,TM)是一種基于正交試驗設計的全局優(yōu)化算法,由于它具有優(yōu)秀的參數(shù)組合設計能力,已經(jīng)在眾多工程領域中得到了應用。然而,電磁領域中涉及到的多為復雜的模型結構、非線性的目標函數(shù)和約束條件等物理數(shù)學問題,田口算法在解決這些電磁問題時,算法迭代后期水平差值會變得很小,沒有跳出局部極值的能力,且每次迭代產(chǎn)生的搜索空間單一,同一水平差值下算法的搜索廣度不夠,易丟失全局最優(yōu)解。文中針對田口算法的不足進行了適當?shù)母倪M,并將其應用于幾個電磁優(yōu)化問題的實例,具體工作安排如下:(1)研究了田口算法的基本原理,包括算法的設計流程,優(yōu)點及局限性。(2)針對田口算法存在的不足,引入遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)中的變異思想,設計了一種基于變異算子的田口算法(Mutation-based Taguchi method,MTM)。同時,根據(jù)模擬退火算法(Simulated Annealing,SA)的退火原理,加入了自適應內(nèi)循環(huán)機制,既能多樣化搜索空間,又能控制算法迭代次數(shù)。文中分析比較了兩種變異方式,詳細討論了三種變異算子對不同測試函數(shù)的優(yōu)化性能。(3)采用MTM對陣列天線方向圖進行了綜合設計。仿真結果表明,優(yōu)化激勵電流幅度值,成功獲得了具有低旁瓣及特定方向產(chǎn)生零點的方向圖,性能可與粒子群優(yōu)化算法(Particle swarm optimization,PSO)相比擬,并且計算量大大降低;同時優(yōu)化激勵電流幅值和相位,驗證了MTM能夠有效應用于此類優(yōu)化問題。(4)將MTM應用于多層吸波材料分層優(yōu)化設計,將五層涂料的電磁參數(shù)及厚度作為優(yōu)化參數(shù),優(yōu)化得到的材料與基本田口算法相比厚度更薄,平均反射率更低。(5)利用MTM優(yōu)化設計工作于GSM900頻段的PIFA天線。利用HFSS建立PIFA天線仿真模型,以HFSS-Matlab-API函數(shù)作為橋梁連接Matlab與HFSS,實現(xiàn)兩種軟件之間的數(shù)據(jù)互通。將MTM與HFSS仿真相結合對PIFA天線的多個結構參數(shù)進行優(yōu)化。仿真結果表明,設計的PIFA天線符合設計標準,中心頻率處的回波損耗值達到-54.1dB。
【學位授予單位】：江蘇科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP301.6;TN820.15

【參考文獻】

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本文編號：1143006