【摘 要】
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本文采用基于最优保存策略的小生境遗传算法NGA和团队进步算法TPA两种不同的智能优化算法分别对多层涂层型结构吸波材料和二维周期性结构微波吸收材料块进行优化设计研究。建
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本文采用基于最优保存策略的小生境遗传算法NGA和团队进步算法TPA两种不同的智能优化算法分别对多层涂层型结构吸波材料和二维周期性结构微波吸收材料块进行优化设计研究。建立了以最小化设计频带内所有选取频点反射系数的最大值和所有选取频点反射系数的平均值为目的的目标函数,实现了对微波吸收材料的反射系数的优化。针对多层涂层型结构微波吸收材料,本文以四层涂层为例进行优化设计,以频带内所有选取频点反射系数的最大值和所有选取频点反射系数的平均值为目标函数,并用两种智能优化算法同时进行优化设计。对优化设计结果比较分析表明,两种智能优化算法优化的最优目标函数值几乎一致,优化结果具有可信性;当以所有频点反射系数的最大值为目标函数时,优化设计出的吸波材料在设计频带内具有较小的最大反射系数,但其反射系数的平均值则大于以所有频点反射系数的平均值为目标函数进行优化设计。针对二维周期性结构的微波吸波材料块的优化设计,采用了Matlab程序结合电磁仿真软件HFSS的方案,利用电磁仿真软件HFSS的仿真结果和数据为智能优化算法提供目标函数值,以设计频带内所有选取频点的反射系数的最大值为目标函数,用NGA算法和TPA算法进行优化设计。对优化设计结果进行比较分析表明,虽然最优设计的吸波材料的结构参数有一点不同,但两种智能优化算法的最优目标函数值几乎一致;在成功寻优的基础上,TPA算法的算法效率高于NGA算法,目标函数的计算次数的平均值约是NGA算法的2/3。
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