2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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1、反射面型脈沖輻射天線能很好地定向輻射電磁脈沖,它具有主瓣波束窄,作用距離遠(yuǎn),空間、時(shí)間分辨率高等優(yōu)點(diǎn),在定向能武器、目標(biāo)探測(cè)、成像等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。由于反射面型脈沖輻射天線所輻射的電磁脈沖其頻譜成分豐富,作為饋源的超寬帶天線將無法擁有固定的相位中心,這是反射面型脈沖輻射天線設(shè)計(jì)中的一大難點(diǎn)。為了使反射面型脈沖輻射天線能向遠(yuǎn)場(chǎng)輻射高峰值、高保真度的沖擊脈沖,提高饋源的能量輻射效率,通常依賴數(shù)值仿真方法和優(yōu)化算法對(duì)反射面型脈沖輻射天線

2、進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。然而,該類天線為電大尺寸天線,反復(fù)數(shù)值模擬計(jì)算,將占用大量計(jì)算資源,優(yōu)化速度緩慢。因此,本文致力于尋求加快反射面型脈沖輻射天線優(yōu)化設(shè)計(jì)速度的普適方法。
  時(shí)域電磁場(chǎng)計(jì)算方法可較為直接、直觀地求解超寬譜電磁脈沖問題。其中,共形時(shí)域有限差分法(Conformal Finite Difference Time Domain,CFDTD)在處理帶有曲面結(jié)構(gòu)的電磁目標(biāo)仿真問題時(shí),具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),適合于反射面型脈沖輻射天線的研

3、究。但是,由于仿真目標(biāo)形式多樣,它們的共形網(wǎng)格建模往往十分繁瑣。為此,本文將研究滿足三維CFDTD方法求解的電磁目標(biāo)自動(dòng)幾何建模方法。同時(shí),優(yōu)化算法已經(jīng)普遍應(yīng)用于各類天線的優(yōu)化設(shè)計(jì)之中。在優(yōu)化過程中,反復(fù)調(diào)用計(jì)算天線參數(shù)的正問題的仿真程序是優(yōu)化設(shè)計(jì)中最為耗時(shí)且占用計(jì)算資源的。為此,本文引入代理模型,研究減少調(diào)用數(shù)值仿真程序次數(shù)的全局優(yōu)化算法,以減少天線的優(yōu)化設(shè)計(jì)時(shí)間,提高優(yōu)化效率。
  綜上所述,本文主要工作如下:
  第一

4、,基于“切片-線掃描”法,實(shí)現(xiàn)多材料復(fù)雜實(shí)體組合的共形網(wǎng)格自動(dòng)建模,適用于CFDTD求解,具備很好的通用性。該方法以三角面元文件為輸入數(shù)據(jù),通過對(duì)“切片-線掃描”法的改進(jìn),以及對(duì)網(wǎng)格相對(duì)面積的修正,可以快速確定各網(wǎng)格棱邊和面上的等效實(shí)體信息,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)模型的高效共形網(wǎng)格重構(gòu)。將該方法應(yīng)用于一個(gè)對(duì)開口漸變曲線較為敏感的對(duì)跖式漸變開槽天線的幾何建模,其數(shù)值模擬結(jié)果與測(cè)試結(jié)果吻合很好,表明該共形網(wǎng)格自動(dòng)剖分方法的正確性和有效性。
  第二

5、,研究了Taguchi優(yōu)化方法與BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法,稱作BP-based Taguchi算法。通過函數(shù)測(cè)試,分析優(yōu)化維數(shù)增加,以及優(yōu)化進(jìn)程的推進(jìn),對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差的影響,認(rèn)為,有必要在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用一定代數(shù)后,重新訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以確保BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度滿足進(jìn)一步的尋優(yōu)要求。分別對(duì)三元非規(guī)則三角天線陣(3維)、十一元非規(guī)則三角天線陣(6維)、四元非規(guī)則矩形邊界天線陣(8維)和圓弧式

6、變形TEM喇叭天線單元(13維)進(jìn)行了優(yōu)化。優(yōu)化結(jié)果表明,當(dāng)優(yōu)化維數(shù)低于8維時(shí),相較于Taguchi優(yōu)化方法,采用BP-based Taguchi算法可有效減少調(diào)用數(shù)值仿真程序的次數(shù)。
  第三,實(shí)現(xiàn)了基于混合代理模型的高效全局優(yōu)化算法(Hybrid-Surrogate-Model-based Efficient Global Optimization Algorithm, HSM-based EGO)。HSM-based EGO

7、算法以Kriging模型和RBF(Radial Basis Function)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為混合代理模型,分別根據(jù)最大期望改進(jìn)、最低抽樣密度和當(dāng)前局部最優(yōu)來獲取新抽樣點(diǎn),每代只需調(diào)用數(shù)值仿真程序3次,且與優(yōu)化維數(shù)無關(guān)。將HSM-based EGO算法應(yīng)用于一個(gè)12維的復(fù)合振子天線優(yōu)化設(shè)計(jì),并與EGO算法和微分進(jìn)化策略(Differential Evolution Strategy,DES)算法的優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比,它們的收斂曲線表明了這種采

8、用混合代理模型的優(yōu)化算法不僅具有較快的收斂速度,也有良好的全局搜索能力,適用于高維優(yōu)化問題的全局尋優(yōu)。
  第四,當(dāng)饋源已確定,且為對(duì)稱結(jié)構(gòu)時(shí),本文根據(jù)反射面型脈沖輻射天線的基本特性,提出了以饋源軸向輻射脈沖的峰值時(shí)刻瞬態(tài)方向圖為參考,以確定超寬帶饋源時(shí)域近似輻射中心與輻照角的方法,從而實(shí)現(xiàn)反射面型脈沖輻射天線的快速設(shè)計(jì),使反射面天線系統(tǒng)在軸向的輻射增益最強(qiáng)。將該設(shè)計(jì)方法分別應(yīng)用于前饋式反射面型脈沖輻射天線(以阻抗?jié)u變式變形TEM

9、喇叭為饋源)、卡塞格倫型脈沖輻射天線(以圓弧式變形TEM喇叭為饋源)和單偏置反射面型脈沖輻射天線(以2×2同軸指數(shù)漸變式變形TEM喇叭天線陣為饋源)的快速設(shè)計(jì),并將它們的設(shè)計(jì)結(jié)果與采用掃參或優(yōu)化算法優(yōu)化設(shè)計(jì)的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,各方法的設(shè)計(jì)結(jié)果皆非常接近,表明了這種時(shí)域快速設(shè)計(jì)方法的有效性。
  第五,本文利用帶橢球反射面的近場(chǎng)聚焦天線具有天然近似輻射中心的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),設(shè)計(jì)了一款遠(yuǎn)場(chǎng)輻射性能良好的準(zhǔn)格里高利型脈沖輻射天線。以脈沖寬度分別為

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