田口算法在電磁優(yōu)化中的應(yīng)用研究.pdf

1、田口算法（Taguchi method，TM）是一種基于正交試驗設(shè)計的全局優(yōu)化算法，由于它具有優(yōu)秀的參數(shù)組合設(shè)計能力，已經(jīng)在眾多工程領(lǐng)域中得到了應(yīng)用。然而，電磁領(lǐng)域中涉及到的多為復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)、非線性的目標(biāo)函數(shù)和約束條件等物理數(shù)學(xué)問題，田口算法在解決這些電磁問題時，算法迭代后期水平差值會變得很小，沒有跳出局部極值的能力，且每次迭代產(chǎn)生的搜索空間單一，同一水平差值下算法的搜索廣度不夠，易丟失全局最優(yōu)解。文中針對田口算法的不足進行了適當(dāng)?shù)母?/p>

2、進，并將其應(yīng)用于幾個電磁優(yōu)化問題的實例，具體工作安排如下：
　　(1)研究了田口算法的基本原理，包括算法的設(shè)計流程，優(yōu)點及局限性。
　　(2)針對田口算法存在的不足，引入遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）中的變異思想，設(shè)計了一種基于變異算子的田口算法（Mutation-based Taguchi method，MTM）。同時，根據(jù)模擬退火算法（Simulated Annealing，SA）的退火原理，加入了

3、自適應(yīng)內(nèi)循環(huán)機制，既能多樣化搜索空間，又能控制算法迭代次數(shù)。文中分析比較了兩種變異方式，詳細討論了三種變異算子對不同測試函數(shù)的優(yōu)化性能。
　　(3)采用MTM對陣列天線方向圖進行了綜合設(shè)計。仿真結(jié)果表明，優(yōu)化激勵電流幅度值，成功獲得了具有低旁瓣及特定方向產(chǎn)生零點的方向圖，性能可與粒子群優(yōu)化算法（Particle swarm optimization，PSO）相比擬，并且計算量大大降低；同時優(yōu)化激勵電流幅值和相位，驗證了MTM能夠有

4、效應(yīng)用于此類優(yōu)化問題。
　　(4)將MTM應(yīng)用于多層吸波材料分層優(yōu)化設(shè)計，將五層涂料的電磁參數(shù)及厚度作為優(yōu)化參數(shù)，優(yōu)化得到的材料與基本田口算法相比厚度更薄，平均反射率更低。
　　(5)利用MTM優(yōu)化設(shè)計工作于GSM900頻段的PIFA天線。利用HFSS建立PIFA天線仿真模型，以HFSS-Matlab-API函數(shù)作為橋梁連接Matlab與HFSS，實現(xiàn)兩種軟件之間的數(shù)據(jù)互通。將MTM與HFSS仿真相結(jié)合對PIFA天線的多個結(jié)