【摘要】：為天線匹配阻抗與結構參數(shù)之間的優(yōu)化設計,提出RBF神經(jīng)網(wǎng)絡用于建立對稱彎折縫隙天線匹配阻抗與幾何結構參數(shù)之間的多變量、非線性模型;解決了使用全波分析工具計算所耗時間長的問題。進而采用粒子群算法對不同類型的阻抗,快速的找出小型化的尺寸結構,實現(xiàn)匹配阻抗與幾何尺寸的智能優(yōu)化。優(yōu)化的結果基于HFSS軟件測試,實際效果滿足設計要求。為天線開發(fā)者提供了一種簡潔易懂、操作簡單方便的優(yōu)化方法,以提高天線的設計效率;從而實現(xiàn)了計算機輔助一類標簽天線的智能優(yōu)化設計。
[Abstract]:In order to optimize the design between antenna matching impedance and structural parameters, RBF neural network is proposed to establish a multivariable, nonlinear model between the matching impedance of symmetrical bending slot antenna and geometric structural parameters. The problem of using full wave analysis tool to calculate the time is solved. Then the particle swarm optimization algorithm is used to find out the miniaturized size structure quickly for different types of impedance and to realize the intelligent optimization of matching impedance and geometric size. The results of optimization are based on HFSS software test, and the actual results meet the design requirements. In order to improve the efficiency of antenna design, a simple and convenient optimization method is provided for antenna developers, and the computer aided intelligent optimization design of a kind of tag antenna is realized.
【作者單位】： 嘉興職業(yè)技術學院機電與汽車分院;嘉興佳利電子股份有限公司;
【基金】：浙江省科技廳公益技術研究工業(yè)項目(2014C31029) 嘉興市科技計劃項目(2013AY11026) 浙江省教育廳訪問工程師校企合作項目(FW2013144) 嘉興職業(yè)技術學院科研重點項目(jzyz201303)
【分類號】：TN823.24

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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