论文部分内容阅读
优化是工程技术和科学研究等诸多领域中经常遇到的问题。在对一些复杂的电磁模型进行优化求解时,通常涉及到非规则的复杂结构、非均匀的复合材料、非线性的动力学系统以及活动边界、约束条件等各种复杂的数学物理问题,因此如何对这些复杂的非线性数学物理方程进行大规模和高精度的计算仍然是一个难题。HFSS(High Frequency Structure Simulator)是业界公认的三维电磁场设计和分析的电子设计工业标准,能够计算任意形状三维无源结构的S参数和全波电磁场,但是它并没有优化功能,计算最优值时只能通过不断的迭代达到目的,这种迭代在复杂的电磁模型中就会耗费大量的时间和工作量。粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO算法)是一种基于群集智能的全局优化方法,具有原理简单、参数少、收敛速度较快,所需领域知识少和通用性强等优势,所以常用于解决一些复杂的、大规模的、非线性、不可微的优化问题。本文通过对算法收敛性以及算法局限性的研究和对HFSS软件接口的分析,就如何改进传统PSO算法性能以及该算法如何与HFSS结合实现在电磁领域中的应用进行了深入的研究。主要工作归纳如下:(1)对PSO算法进行详细的描述,分析其不足并介绍常用的改进方法;(2)描述了具有量子行为的粒子群算法(Quantum-behaved PSO, QPSO算法)的优点及不足,在QPSO算法迭代过程中加入微分进化算子和混沌扰动,提出了基于微分进化算子和混沌扰动的量子粒子群算法并以数值实验证明其有效性和优越性;(3)研究如何使用Vbscript语言对HFSS软件进行控制操作,并使用MATLAB和Vbscript将PSO算法和HFSS软件相结合,充分利用PSO算法的全局优化能力和HFSS的计算分析能力,设计出一种针对复杂电磁系统的优化方法;(4)通过对宽带微带天线、小型多频带环形手机天线和双层电磁带隙结构滤波器的成功优化,证明了基于PSO算法和HFSS的优化方法在电磁优化问题中的有效性和应用价值。