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一种自适应代理模型方法及其在反射面天线机电综合优化中的应用

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第一章 绪论

1.1研究背景与意义

1.2代理模型的研究内容及现状

1.3本文主要工作

第二章 自适应代理模型的基本理论

2.1引言

2.2自适应代理模型框架

2.3拉丁超立方体试验设计

2.4 Kriging模型

2.5常用的加点准则

2.6样本点的预处理

2.7代理模型的精度评估

2.8测试算例

2.9本章小结

第三章 集成重要设计域的多点自适应代理模型方法

3.1引言

3.2 MAM方法的基本思想

3.3 MAM方法

3.4 MAM方法的实现流程

3.5测试算例

3.6本章小结

第四章 自适应代理模型在反射面天线优化中的应用

4.1引言

4.2反射面天线模型

4.3反射面天线的传统优化

4.4反射面天线的机电耦合优化

4.5结果分析

4.6本章小结

第五章 结论与展望

5.1总结

5.2展望

附录

参考文献

致谢

作者简介

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摘要

微波反射面天线是一种典型的机电结合的系统。机械结构不仅是电性能实现的载体和重要保障,而且往往制约着电性能的实现。
  大型微波反射面天线的研发通常采用基于仿真的优化设计,为了获得理想的电性能需要进行电磁场的反复重分析,尤其对于高频段电磁性能分析,因一般要求电磁剖分的三角形网格边长为波长的1/5到1/8,导致计算工作量非常庞大,这显然无法接受。为了提高计算效率和设计质量,本文专门研究如何利用代理模型替代现有的分析软件的问题,主要内容和工作有:
  1.阐述了自适应代理模型的框架,详细介绍了拉丁超立方体试验设计方法和Kriging模型,并论述了在自适应代理模型中常用的四种加点准则,分析了各自的优缺点,利用标准的测试函数对四种加点准则进行验证,结果表明最小化响应面准则和最小化置信下限准则的优化效率和预测精度要优于最大化概率提高准则和最大化期望提高准则。
  2.提出了集成重要设计域的多点自适应代理模型方法,以提高代理模型在整个设计空间中的预测能力,同时保证代理模型在某些重要的设计区域内有较高的精度。在每次迭代时需要同时选取两个更新点更新代理模型,一个在预测不确定性较大的区域内选取以提高代理模型的全局预测能力,另一个在当前最优解邻域内选取以提高代理模型的局部预测能力。并且,为了提高局部取样的效率,将重要设计域引入迭代过程中的模型管理。将本文方法应用于标准数学算例和工字梁优化中,并与其它方法进行比较,以验证该方法的正确性与有效性,优化结果表明本文方法不仅具有较高的预测精度和计算效率,且表现出比其它方法更好的稳健性。
  3.提出了基于自适应代理模型的微波反射面天线优化设计模型,并应用于某8m反射面天线的传统优化和机电综合优化中。同其它优化方法相比,本文提出的方法能够很好的对电磁计算模型进行近似,在保证代理模型预测精度的同时提高了计算效率。

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