【摘 要】
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平面天线有着剖面薄、体积小、重量轻、易构造等特点,使其在通信领域得到了广泛的应用。随着电磁学计算机辅助设计技术的发展,通过遗传算法等演化算法来进行天线优化是当前研
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平面天线有着剖面薄、体积小、重量轻、易构造等特点,使其在通信领域得到了广泛的应用。随着电磁学计算机辅助设计技术的发展,通过遗传算法等演化算法来进行天线优化是当前研究热点。本文提出了一种Python程序结合HFSS仿真软件用于天线优化的外挂优化器。利用团队进步算法(TPA)作为相关优化算法。建立了以优化天线阻抗带宽为目的的目标函数,实现了对特定天线带宽的优化。针对仿真软件仿真分析耗时较长的问题,建立了可替代调用仿真软件的误差反向传播神经网络(BPNN),以建立天线结构参数和性能参数之间的非线性映射关系。针对特定的天线模型,由HFSS提供BPNN的训练样本,来确定神经网络的权值系数,调用TPA与训练后的BPNN来进行天线的快速优化,提高天线优化计算的效率。利用外挂优化器、仿真软件和BPNN优化了两种超宽带印刷单极子天线。经优化后,其中一种天线在其工作频带内的回波损耗更小;另一种天线则通过不同的目标函数实现了不同要求的优化。通过这些天线优化实例,验证了优化方法的可行性。本文所提出的外挂优化器和BPNN,为借助于商用软件HFSS和用户优化算法实现天线优化提供了技术途径。
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