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申请/专利权人：中国电子科技集团公司信息科学研究院;浙江大学
申请日：2024-01-30
公开（公告）日：2024-05-31
公开（公告）号：CN117668954B
主分类号：G06F30/10
分类号：G06F30/10;G06F30/27;H03H9/24
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.05.31#授权;2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开
摘要：本发明公开了一种超表面带通滤波器谐振结构的设计方法及系统，提出深度学习算法与传统优化算法相结合的联合优化方法。首先，利用数学仿真软件生成谐振子平面形状的数据训练VAE模型；其次，将目标透射谱输入VAE模型的解码器，生成多种平面形状并从中筛选出候选平面形状；最后，将候选平面形状作为全局优化算法的初值，在全局优化算法的迭代中使用前向预测网络和数值模拟相结合的方法，提高计算速度，得到谐振子的最优平面形状。
主权项：1.一种超表面带通滤波器谐振结构的设计方法，所述超表面带通滤波器由谐振结构和介质谐振腔构成，其中，谐振结构包含多个周期性分布的谐振子，所述谐振子的平面形状为自由形状，其特征在于，所述方法包括：利用数学软件生成谐振子的预设数量种平面形状；采用电磁场仿真软件计算每种平面形状所对应超表面带通滤波器的透射谱；根据每种平面形状，以及，每种平面形状对应的透射谱建立训练集，所述训练集中的每个样本均包含一种平面形状和所述平面形状相对应的透射谱，不同样本中包含的平面形状不同；基于所述训练集训练VAE模型，所述VAE模型包括编码器和解码器；将目标透射谱输入训练好的解码器，并采用前向预测网络在解码器输出的所有平面形状中筛选出候选平面形状；以所述候选平面形状为初值，利用结合有前向预测网络和数值模拟方法的全局优化算法迭代寻优得到谐振子的最优平面形状，包括：在全局优化算法的迭代前期，以候选平面形状为初值，调用前向预测网络计算目标函数值，并绘制目标函数值的收敛曲线；在所述收敛曲线趋近为直线时，进入全局优化算法的迭代后期，调用数值模拟算法计算目标函数值，并继续绘制目标函数值的收敛曲线；在所述收敛曲线再次趋近为直线时，停止迭代，将全局优化算法当前输出的平面形状作为谐振子的最优平面形状。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司信息科学研究院;浙江大学 一种超表面带通滤波器谐振结构的设计方法及系统
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