基于機器學(xué)習(xí)的吸波材料優(yōu)化設(shè)計方法
發(fā)布時間:2022-05-08 15:00
吸波材料是用于吸收電磁輻射能量且具有重要應(yīng)用價值的一類材料。通常吸波材料可根據(jù)其制造技術(shù)分成兩類:一類指的是通過涂敷具有吸波特性的材料構(gòu)成涂敷型吸波材料,另一類指除了具備吸波能力,還能夠起到承載功能的材料,稱之為結(jié)構(gòu)型吸波材料。本文主要基于遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)對涂敷型吸波材料的電磁參數(shù)以及吸波蜂窩的結(jié)構(gòu)參數(shù)進行了優(yōu)化設(shè)計;基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)對蜂窩結(jié)構(gòu)吸波材料的結(jié)構(gòu)參數(shù)進行預(yù)測,并且對遺傳算法和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化結(jié)果進行了對比。本文主要研究內(nèi)容如下:(1)建立了MATLAB與FEKO的聯(lián)合仿真,充分發(fā)揮遺傳算法以及快速多極子仿真算法的優(yōu)勢,有效提高了對涂敷型吸波材料優(yōu)化過程的效率。利用遺傳算法優(yōu)化了涂敷吸波材料的電磁參數(shù),采用雷達散射截面(Radar Cross Section,RCS)的縮小程度衡量其優(yōu)化效果,遺傳算法優(yōu)化結(jié)束后返回雙層涂敷平板模型的最優(yōu)電磁參數(shù),結(jié)果表明遺傳算法在涂敷模型的優(yōu)化方面效果顯著。與相同尺寸未涂敷的金屬模型RCS值相比,上述基于GA的電磁參數(shù)優(yōu)化方法使雙...
【文章頁數(shù)】:72 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
涂敷平板模型雙站RCS結(jié)果
華東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文第二章涂敷型雷達吸波材料優(yōu)化設(shè)計9下設(shè)置接收散射電磁波角度為:180~180,角度間隔0.5h,=0,利用電磁仿真軟件計算涂敷平板吸波模型的雙站RCS,如圖2-3所示。圖2-3涂敷平板模型雙站RCS結(jié)果由圖2-3結(jié)果可知,本文建立的雙層涂敷平板模型的后向RCS大致為2-34dBm,分別在-60度和60度時達到最小值約2-45dBm。圖2-4不同頻率下涂敷模型RCS仿真結(jié)果如圖2-4所示為6~10GHz共5個頻點下雙層涂敷平板模型的RCS仿真結(jié)果,可得出后向RCS值隨著頻率的增加而變大的結(jié)論,在10GHz時垂直入射時后向RCS值約為2-15dBm;頻率為9GHz的平面波入射角度為±90度左右時,涂敷模型的RCS值達到最小值約2-58dBm,且最小值發(fā)生的角度隨頻率改變而變化。
華東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文第二章涂敷型雷達吸波材料優(yōu)化設(shè)計16在設(shè)計好適應(yīng)度函數(shù)的基礎(chǔ)上,設(shè)置遺傳算法相關(guān)參數(shù)如表2-3所示。另外待優(yōu)化的最外層涂敷材料的相對介電常數(shù)的實部以及損耗角正切值的取值范圍是:[3,6]r,tan[0,0.1];內(nèi)層涂敷材料的相對介電常數(shù)的實部以及損耗角正切值的取值范圍是:[13,19]r,tan[0,0.5]。執(zhí)行myga.m文件即可開始對模型進行優(yōu)化。適應(yīng)度函數(shù)和遺傳算法此兩個M文件僅僅是定義好在MATLAB平臺使用遺傳算法對FEKO模型的電磁參數(shù)進行優(yōu)化的相關(guān)設(shè)置。涂敷模型的兩層涂敷結(jié)構(gòu)的相對介電常數(shù)的實部和虛部,即遺傳算法待優(yōu)化的4個變量X(i),遺傳算法生成的變量值被寫入.pre文件,新的.pre文件生成后,MATLAB調(diào)用FEKO后臺對模型進行求解計算。計算完成后,調(diào)用自定義的read_coating_ffe.m函數(shù)來讀取計算結(jié)果,涂覆平板模型的RCS值,記為RCSc,與前文fitness.m文件中保持一致。相同尺寸金屬模型的RCS值記為RCSm。適應(yīng)度與涂敷模型的RCS值與相同尺寸下金屬模型的RCS值差值的關(guān)系定義如下:y35RCScRCSmSmp=+(2.7)其中,Smp表示入射角度采樣點數(shù),35是一個經(jīng)驗值,為了使適應(yīng)度是一個正值,適應(yīng)度y值越小,說明涂敷平板模型與相同尺寸下金屬模型的相比,散射RCS越小,則被雷達發(fā)現(xiàn)的可能性越校圖2-6適應(yīng)度迭代過程執(zhí)行主程序myga.m,如圖2-6所示為每一代種群中最佳適應(yīng)度和種群平均適應(yīng)度的變化過程,分別由黑色和藍色原點表示。在進化到34代開始,適應(yīng)度
【參考文獻】:
期刊論文
[1]雙層吸波蜂窩復(fù)合材料結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計[J]. 孫鵬程,王良模,王陶,黃健,沙小偉,陳威. 北京化工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019(04)
[2]一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中自定義損失函數(shù)的設(shè)計與分析[J]. 劉波,張鼎松. 長春師范大學(xué)學(xué)報. 2019(04)
[3]深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法研究[J]. 仝衛(wèi)國,李敏霞,張一可. 計算機科學(xué). 2018(S2)
[4]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中損失函數(shù)的研究[J]. 任進軍,王寧. 甘肅高師學(xué)報. 2018(02)
[5]基于改進激活函數(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究[J]. 曲之琳,胡曉飛. 計算機技術(shù)與發(fā)展. 2017(12)
[6]基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空間目標常用材質(zhì)BRDF模型[J]. 劉程浩,李智,徐燦,田琪琛. 光學(xué)學(xué)報. 2017(11)
[7]谷歌TensorFlow機器學(xué)習(xí)框架及應(yīng)用[J]. 章敏敏,徐和平,王曉潔,周夢昀,洪淑月. 微型機與應(yīng)用. 2017(10)
[8]新型涂覆型雷達吸波材料的研究進展[J]. 班國東,劉朝輝,葉圣天,王飛,賈藝凡,丁逸棟,林銳. 表面技術(shù). 2016(06)
[9]一種結(jié)合遺傳算法和HFSS的天線仿真與優(yōu)化方法[J]. 宋立眾,段舒雅,林濤. 微波學(xué)報. 2015(03)
[10]計算機仿真設(shè)計——Ansoft HFSS軟件的應(yīng)用[J]. 朱穎嵐. 科技傳播. 2013(24)
本文編號:3651870
【文章頁數(shù)】:72 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
涂敷平板模型雙站RCS結(jié)果
華東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文第二章涂敷型雷達吸波材料優(yōu)化設(shè)計9下設(shè)置接收散射電磁波角度為:180~180,角度間隔0.5h,=0,利用電磁仿真軟件計算涂敷平板吸波模型的雙站RCS,如圖2-3所示。圖2-3涂敷平板模型雙站RCS結(jié)果由圖2-3結(jié)果可知,本文建立的雙層涂敷平板模型的后向RCS大致為2-34dBm,分別在-60度和60度時達到最小值約2-45dBm。圖2-4不同頻率下涂敷模型RCS仿真結(jié)果如圖2-4所示為6~10GHz共5個頻點下雙層涂敷平板模型的RCS仿真結(jié)果,可得出后向RCS值隨著頻率的增加而變大的結(jié)論,在10GHz時垂直入射時后向RCS值約為2-15dBm;頻率為9GHz的平面波入射角度為±90度左右時,涂敷模型的RCS值達到最小值約2-58dBm,且最小值發(fā)生的角度隨頻率改變而變化。
華東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文第二章涂敷型雷達吸波材料優(yōu)化設(shè)計16在設(shè)計好適應(yīng)度函數(shù)的基礎(chǔ)上,設(shè)置遺傳算法相關(guān)參數(shù)如表2-3所示。另外待優(yōu)化的最外層涂敷材料的相對介電常數(shù)的實部以及損耗角正切值的取值范圍是:[3,6]r,tan[0,0.1];內(nèi)層涂敷材料的相對介電常數(shù)的實部以及損耗角正切值的取值范圍是:[13,19]r,tan[0,0.5]。執(zhí)行myga.m文件即可開始對模型進行優(yōu)化。適應(yīng)度函數(shù)和遺傳算法此兩個M文件僅僅是定義好在MATLAB平臺使用遺傳算法對FEKO模型的電磁參數(shù)進行優(yōu)化的相關(guān)設(shè)置。涂敷模型的兩層涂敷結(jié)構(gòu)的相對介電常數(shù)的實部和虛部,即遺傳算法待優(yōu)化的4個變量X(i),遺傳算法生成的變量值被寫入.pre文件,新的.pre文件生成后,MATLAB調(diào)用FEKO后臺對模型進行求解計算。計算完成后,調(diào)用自定義的read_coating_ffe.m函數(shù)來讀取計算結(jié)果,涂覆平板模型的RCS值,記為RCSc,與前文fitness.m文件中保持一致。相同尺寸金屬模型的RCS值記為RCSm。適應(yīng)度與涂敷模型的RCS值與相同尺寸下金屬模型的RCS值差值的關(guān)系定義如下:y35RCScRCSmSmp=+(2.7)其中,Smp表示入射角度采樣點數(shù),35是一個經(jīng)驗值,為了使適應(yīng)度是一個正值,適應(yīng)度y值越小,說明涂敷平板模型與相同尺寸下金屬模型的相比,散射RCS越小,則被雷達發(fā)現(xiàn)的可能性越校圖2-6適應(yīng)度迭代過程執(zhí)行主程序myga.m,如圖2-6所示為每一代種群中最佳適應(yīng)度和種群平均適應(yīng)度的變化過程,分別由黑色和藍色原點表示。在進化到34代開始,適應(yīng)度
【參考文獻】:
期刊論文
[1]雙層吸波蜂窩復(fù)合材料結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計[J]. 孫鵬程,王良模,王陶,黃健,沙小偉,陳威. 北京化工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019(04)
[2]一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中自定義損失函數(shù)的設(shè)計與分析[J]. 劉波,張鼎松. 長春師范大學(xué)學(xué)報. 2019(04)
[3]深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法研究[J]. 仝衛(wèi)國,李敏霞,張一可. 計算機科學(xué). 2018(S2)
[4]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中損失函數(shù)的研究[J]. 任進軍,王寧. 甘肅高師學(xué)報. 2018(02)
[5]基于改進激活函數(shù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究[J]. 曲之琳,胡曉飛. 計算機技術(shù)與發(fā)展. 2017(12)
[6]基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空間目標常用材質(zhì)BRDF模型[J]. 劉程浩,李智,徐燦,田琪琛. 光學(xué)學(xué)報. 2017(11)
[7]谷歌TensorFlow機器學(xué)習(xí)框架及應(yīng)用[J]. 章敏敏,徐和平,王曉潔,周夢昀,洪淑月. 微型機與應(yīng)用. 2017(10)
[8]新型涂覆型雷達吸波材料的研究進展[J]. 班國東,劉朝輝,葉圣天,王飛,賈藝凡,丁逸棟,林銳. 表面技術(shù). 2016(06)
[9]一種結(jié)合遺傳算法和HFSS的天線仿真與優(yōu)化方法[J]. 宋立眾,段舒雅,林濤. 微波學(xué)報. 2015(03)
[10]計算機仿真設(shè)計——Ansoft HFSS軟件的應(yīng)用[J]. 朱穎嵐. 科技傳播. 2013(24)
本文編號:3651870
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