基于粒子模拟和并行遗传算法的高功率微波源优化设计

提出了基于粒子模拟和并行遗传算法的高功率微波源优化设计方法, 以全电磁粒子模拟软件UNIPIC模拟的高功率微波器件输出功率作为适应度函数, 采用浮点数编码的遗传算法对高功率微波源器件进行优化. 采用该算法, 对相对论返波管的布拉格反射器位置以及高度进行了浮点数编码,然后在巨型机上进行参数的全局优化, 获得了该返波管布拉格反射器的全局最优参数. 关键词： 并行遗传算法 相对论返波管 粒子模拟 高功率微波源     

带有反射腔的双频相对论返波管的粒子模拟

 设计了一种带有反射腔的能在X波段实现稳定双频输出的圆柱结构相对论返波管,采用2.5维相对论全电磁PIC粒子模拟软件行粒子模拟研究。仿真结果表明:在输入电压433 kV、引导磁场2.2 T的条件下,实现了9.53,10.09 GHz的双频稳定输出,平均输出功率340 MW,平均功率效率24.1%。     

粒子群及遗传算法在相对论返波管中的应用

在全三维粒子模拟软件CHIPIC平台上,分别开发了粒子群及基因算法模块.以相对论返波管为例,采用三种不同类型的参数(连续参数、离散参数、混合参数),对粒子群及基因算法进行比较.优化结果表明:粒子群算法的收敛速度更快,在有限的迭代步数内得到的目标结果也更优良,总体表现优于基因算法.     

等离子体填充0.14 THz相对论返波管模拟

模拟了0.14 THz相对论返波管中电子束与氩气相互作用产生等离子体的过程, 研究了在不同气压条件下, 等离子体对相对论返波管的输出功率、频率以及起振时间的影响. 模拟结果表明, 等离子体背景能引起太赫兹波段真空电子器件脉冲缩短, 并出现新的频率分量; 适当地注入等离子体能减少0.14 THz相对论返波管的起振时间, 提高器件的输出功率. 关键词： 太赫兹 相对论返波管 粒子模拟 等离子体     

粒子模拟中的一种高频噪声抑制算法

对粒子模拟中的高频噪声的产生机理进行分析,并给出一种既能对高频数值噪声进行过滤又能满足Q值较高的相对论型微波器件计算要求的时域有限差分(FDTD)算法——High_Q FDTD算法.在中心差分FDTD算法和时偏FDTD算法的基础上,给出High_Q算法的计算公式,并着重分析算法的稳定性与收敛性.通过对相对论返波管(RBWO)的计算,将计算结果与中心差分和时偏FDTD算法的计算结果比较,验证算法有较好的滤波特性和计算精度.     

相对论返波管中击穿现象粒子模拟

随着相对论返波管(RBWO)输出功率的提高,RBWO内部击穿问题日益突出。击穿过程中产生的等离子体,会降低输出功率并导致脉冲缩短,大大限制了RBWO的输出单脉冲能量。采用3维粒子模拟,在反射器、慢波结构、提取腔局部区域产生等离子体,建立了RBWO单点击穿及多点击穿模型,获得了等离子体产生的区域和密度对微波输出性能的影响规律。模拟结果表明,输出微波功率随等离子体密度增加而迅速降低,多点击穿相对于单点击穿情况更容易引起输出微波脉冲提前终止,且发射器击穿产生的等离子体效应更为明显。     

气体电离的全三维电磁粒子模拟/蒙特卡罗数值研究

深入研究电子束对中性气体电离的物理机理,在粒子模拟(PIC)软件CHIPIC的基础上,设计了蒙特卡罗(MCC)电离碰撞模块,并对电子与离子同时进行了跟踪,成功研制了全三维电磁PIC/MCC代码.通过该软件对填充氦气相对论返波管的模拟,对全三维电磁PIC/MCC代码进行验证.模拟结果显示:填充气体可以中和空间电荷限制效应,有效提高电流大小;填充适量的气体可提高功率峰值,扩展脉冲宽度;过量的气体则会缩短脉冲宽度、降低峰值功率.     

同轴结构多频相对论返波管的粒子模拟

 提出由双电子注同轴相对论返波管产生双频的设想,采用2.5维相对论全电磁PIC粒子模拟软件,进行了粒子模拟研究。结果表明,在环形相对论电子注电压625 kV,电流24 kA,引导磁场0.772 T的条件下,器件得到了稳定的高功率双频微波输出。其双频微波频率分别为11.5,12.2 GHz,两频率相差0.7 GHz,平均功率约为1.15 GW,平均功率效率7.7%。另外,还通过改变周期数,进一步获得了三频的微波输出,并对结果进行了讨论。     

充填不同气体相对论返波管特性的PIC-MCC模拟

讨论了PIC-MCC方法的基本原理以及在UNIPIC软件中的编程实现,并用该软件模拟了充填不同种类气体在不同气压下相对论返波管的气体电离过程,讨论了所产生的等离子体对电子束的传输以及波束相互作用的影响.给出了返波管输出功率、频率和起振时间随气体种类和气压等参数的变化情况.模拟结果表明,电离产生的阳离子是返波管性能改善的原因,而腔内滞留的低能电子是破坏返波管振荡而引起脉宽缩短的重要因素. 关键词： 蒙特卡罗碰撞 粒子模拟 高功率微波 相对论返波管     

基于改进粒子群优化算法的混沌系统参数估计方法

估计混沌系统的未知参数是混沌控制与同步中必须解决的关键问题.利用群集智能的新进展粒子群优化算法(PSO)的全局搜索能力，从初始粒子群的产生、目标函数的处理的角度改进PSO，将改进的PSO引入混沌系统参数估计和在线估计.仿真试验表明，改进算法具有良好的适应性、较高的收敛可靠性及精度，对信号叠加噪声的情形也具有较高的鲁棒性，是混沌系统参数估计的一种成功算法. 关键词： 混沌系统 参数估计 在线估计 粒子群优化算法     

群体智能优化中的虚拟碰撞：雨林算法

启发式优化算法中寻优代理过早收敛易陷入局部最优. 本文对此进行机理分析并发现, 虚拟碰撞作为一种隐性过早收敛现象将直接影响群体智能优化算法的准确性与快速性, 而采样过程的无约束性和样本分布信息的缺失是导致虚拟碰撞的根本原因. 为解决上述问题, 本文提出雨林优化算法. 该算法仿照植物生长模式, 利用规模可变种群代替规模限定种群进行分区分级寻优采样, 并结合均匀与非均匀采样原则来权衡优化算法的探索与挖掘, 可以有效减少虚拟碰撞的发生, 在提高寻优效率的同时, 获取精准性和稳定性较高的全局最优解. 与遗传算法、粒子群算法对标称函数的寻优对比实验表明, 雨林算法在快速性、准确性以及泛化能力等方面均具有优势. 关键词： 优化算法 群体智能 进化计算 计算智能     

Learning Competitive Swarm Optimization

Particle swarm optimization (PSO) is a popular method widely used in solving different optimization problems. Unfortunately, in the case of complex multidimensional problems, PSO encounters some troubles associated with the excessive loss of population diversity and exploration ability. This leads to a deterioration in the effectiveness of the method and premature convergence. In order to prevent these inconveniences, in this paper, a learning competitive swarm optimization algorithm (LCSO) based on the particle swarm optimization method and the competition mechanism is proposed. In the first phase of LCSO, the swarm is divided into sub-swarms, each of which can work in parallel. In each sub-swarm, particles participate in the tournament. The participants of the tournament update their knowledge by learning from their competitors. In the second phase, information is exchanged between sub-swarms. The new algorithm was examined on a set of test functions. To evaluate the effectiveness of the proposed LCSO, the test results were compared with those achieved through the competitive swarm optimizer (CSO), comprehensive particle swarm optimizer (CLPSO), PSO, fully informed particle swarm (FIPS), covariance matrix adaptation evolution strategy (CMA-ES) and heterogeneous comprehensive learning particle swarm optimization (HCLPSO). The experimental results indicate that the proposed approach enhances the entropy of the particle swarm and improves the search process. Moreover, the LCSO algorithm is statistically and significantly more efficient than the other tested methods.     

基于粒子群优化算法的船舶动力定位云模型控制器设计

云模型控制理论是智能控制学科的新兴领域,因此如何扩展云模型的应用范围并使其走向工程化实用化成为其研究重点。针对船舶运动模型具有不确定性和外部扰动随机性等特点,尝试将云模型应用于船舶动力定位的控制过程中。由于云模型控制器存在参数难以整定的问题,提出了基于粒子群算法的优化设计方法。针对标准粒子群优化算法容易出现早熟收敛的问题,引入自适应粒子群优化算法。仿真研究表明云模型控制及粒子群优化的可行性和有效性。     

粒子群算法优化异质结构光子晶体环形腔滤波特性

为了提高异质结构光子晶体环形腔滤波器的滤波特性,采用粒子群(PSO)算法对其结构参数进行全局优化.以正方晶格光子晶体环形滤波器结构为优化对象,根据粒子群算法的位置——速度更新公式,对光子晶体缺陷处散射柱、耦合介质柱和内部介质柱的半径进行全局优化.通过理论分析和数值模拟结果可以看出,滤波结构参数优化后,可实现单模窄带滤波.与此同时,归一化透射率由53%提高到97%,证明了该优化算法的有效性,从而为该滤波结构在光电器件中的应用奠定了基础.     

单电子束双波段同轴相对论返波管粒子模拟

设计了一种能在C波段和X波段实现稳定双频输出的带有非对称谐振反射腔的单电子束同轴相对论返波振荡器。采用耦合阻抗跃变型慢波结构,使用粒子PIC模拟软件进行了粒子模拟研究。模拟结果显示:轴向电场在系统中的分布得到改进,电子束的能散得到改善。在电子束电压511 kV,电流8.95 kA,引导磁场0.73 T的条件下,双频器件实现了8.09 GHz和9.91 GHz的双波段频率稳定输出,平均功率为1.0 GW,波束互作用效率为21.9%, 效率高于空心双波段返波管及其他双波段器件。器件辐射功率的拍频为1.82 GHz,拍波更为明显和稳定。模拟研究中同时发现, 随着慢波结构之间漂移段的变化,双频频率都呈现一种准周期的变化。     

基于JASMIN并行框架的2.5维粒子模拟程序NEPTUNE2D的研制北大核心CSCD

介绍了2.5维自主研制的并行电磁粒子模拟程序NEPTUNE2D初步研发情况。该程序基于JASMIN并行自适应结构网格支撑框架研制,并行效能高,可扩展性强,且支持动态负载平衡;采用新型PIC算法替代传统算法,避免求解泊松方程修正电场,更适用于大规模并行计算;程序支持r-z坐标系下的器件仿真,可应用于高功率微波器件、电真空器件的快速模拟设计。该程序现已完成电磁场更新、粒子推进、电磁场注入/引出、粒子发射/吸收等基本物理功能模块的研制,并通过同轴线、圆波导、同轴二极管及无箔二极管算例模拟验证了模块的正确性。最后,应用NEPTUNE2D程序设计了一个高效同轴相对论返波管,给出了粒子模拟结果和并行性能测试结果。     

基于PSO和模糊划分熵的水下图像分割

在水下环境中,由于存在着水体对光线的吸收以及照明不均等原因,水下图像具有信噪比低、边缘模糊等特点。如果直接使用传统的分割方法,对水下图像进行处理后的效果较差。传统的基于最大熵原理的阈值法尽管能实现某些特定的分割任务,但是其时效性较差。而粒子群算法(PSO)是一类随机全局优化技术,该算法简单易实现,可调参数少。因此将群体智能中的粒子群优化算法应用到图像分割中。新方法在重新定义模糊熵的基础上,根据最大熵原理,利用粒子群算法来搜索分割阈值。相对于传统的利用穷举法来搜索分割阈值的算法,新方法大大减少了计算时间,提高了效率。通过对水下图像处理实验证明,该算法对简单背景的图像分割是有效的,和传统分割方法相比,具有更强的自适应性和抗噪性能。     

L波段同轴相对论返波振荡器导引磁场设计

设计了一个用于为L波段同轴相对论返波振荡器提供导引磁场的双线绕制、分段磁场线圈系统。根据粒子模拟中对磁场的要求和实验室已有的条件来确定磁场的各参数,通过数学软件Mathcad和全电磁粒子模拟程序Karat对设计出的轴向磁场位形进行验证。采用基于Hall效应的Tesla计对加工好的磁场线圈产生轴向磁场空间分布进行了测量,同时利用电子束轰击尼龙靶来考察电子束被导引的效果。利用绕制好的磁场线圈开展了初步实验研究,在二极管电压655kV,电子束流为10.4kA,导引磁场0.7T的条件下,输出微波峰值功率约为864MW,微波波形半高宽为23ns,功率转换效率约为12.7%,频率1.61GHz。     

光量子体系下基于粒子群算法的LED植物照明光源设计

在现代农业生产中,常采用发光二极管(LED)作为植物照明光源对农业作物进行补光,为提高LED植物照明阵列光源的均匀度,本文在光量子体系下,提出一种新的基于粒子群算法的LED植物照明阵列光源设计方法。通过MATLAB对红蓝光LED植物光源阵列进行数学建模,运用粒子群算法寻找高均匀度条件下的红蓝光LED坐标,设计出二维情况下的红蓝光LED排布阵列;在三维情况下,为解决维度升高时可能会导致的求解陷入局部极小问题,采用改进的随机惯性权粒子群算法进行三维方案设计,并使用Tracepro对两种设计方案进行验证,与传统的红蓝光LED等间距逐行排列设计进行了对比。研究结果表明,与常见逐行排列LED阵列设计达到的光量子通量密度(PPFD)均匀度为79.6%相比,通过粒子群算法寻优的设计方法,二维设计方案的PPFD均匀度达到88.7%,较等间距逐行排列设计提高了9.1%;三维设计方案的PPFD均匀度达到92.6%,较二维设计方案提高了3.9%,较等间距逐行排列设计提高了13%。本实验证明了运用粒子群算法在二维和三维空间进行LED植物照明阵列光源设计的可行性,在简易设计流程的同时,提高了工作效率。