反射面型脉冲辐射天线的快速优化方法研究

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1、万方数据国内图书分类号：TN822国际图书分类号：621．38密级：公开西南交通大学研究生学位论文年姓专二。一四年一月万方数据ClassifiedIndex：TN822U．D．C：621．38SouthwestJiaotongUniversityDoctorDegreeDissertationSTUDYOFFASTOPTIMIZATIONAPPROACHFORREFLECTORIMPULSE．RADIATINGANTENNASGrade：2009Candidate：ChenLingluAcademicDegreeAppliedfor：Ph

2、．DSpeciality：ElectromagneticFieldandMicrowaveTechnologySupervisor：Prof．LiaoJan．3，2014万方数据西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1．保密口，在年解密后适用本授权书；2．不保密√使用

3、本授权书。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名：日期：∞f钣眈2，指剐币虢传以日期：lpf戳鼍z，万方数据西南交通大学博士学位论文创新性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中作了明确的说明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。本学位论文的主要创新点如下：1、基于“切片一线扫描”的复杂目标共形网格自动剖分方法研究。提出了一种满足三维共形网格时域有限差分法求解的电

4、磁目标自动几何建模方法，可实现多材料复杂实体组合的共形网格建模，具备较强的通用性。该方法以三角面元文件为输入数据，通过对“切片．线扫描”法的改进研究，以及对奇异情况下网格相对面积的修正，可快速确定各网格棱边和面上的等效实体信息，实现目标模型的高效共形网格重构。将该方法应用于一渐变开槽天线的几何建模，其数值模拟结果与测试结果相吻合，验证了该共形网格自动剖分方法的正确性。(第二章，第2．2节)2、基于代理模型的新型全局优化算法研究。提出了两种基于代理模型的全局优化算法：其一，利用Taguchi算法中正交矩阵可减少BP神经网络训练数据的特点，将

5、Taguchi算法与BP神经网络相结合，根据优化变量维数，设置BP神经网络重置代数，减少了Taguchi优化算法调用仿真程序的次数，加快了优化速度，适合于8维以下的工程优化问题；其二，从解空间抽样策略和代理模型组合两个方面，对原高效全局优化算法(EGO)进行改进，选用Kriging模型和RBF神经网络为混合代理模型，不仅加快了算法的收敛速度，也扩大了算法的搜索范围，使算法适用于高维优化问题的全局寻优。(第三章，第3．2节和第四章第4．2节)3、反射面型脉冲辐射天线的时域快速设计方法研究。根据反射面型脉冲辐射天线的基本特性，提出了以馈源轴向

6、辐射脉冲的峰值时刻瞬态方向图为参考，快速确定馈源近似辐射中心与辐照角的方法，使反射面天线系统在轴向增益最强，即在轴向远场所激励的冲击脉冲峰值最高。该设计方法只需对馈源天线进行一次时域仿真计算，避免了采用扫参或优化算法对反射面天线优化设计时，大量计算资源的占用与优化时间的浪费。将该设计方法应用于前馈式反射面型脉冲辐射天线、卡塞格伦型脉冲辐射天线和单偏置反射面型脉冲辐射天线的快速设计，其设计结果与采用扫参或优化算法优化设计的结果可相比拟，验证了该方法的有效性。(第5章，第5．1，5．2节)4、准格里高利型脉冲辐射天线的设计。提出了一款以带椭球

7、反射面的近场聚焦天线为馈源的反射面型脉冲辐射天线，该天线的馈源结构具有天然的近似辐射中心，从而避免了传统超宽带馈源辐射中心难确定的问题。将主反射面的焦点与近场聚焦天线的聚焦点相重合，可实现亚纳秒级脉冲的远距离有效辐射。(第6章，第6．1，6．2，6．3节)学位论文作者签名：撇日期：纠y年中月乙日万方数据西南交通大学博士研究生学位论文第1页摘要反射面型脉冲辐射天线能很好地定向辐射电磁脉冲，它具有主瓣波束窄，作用距离远，空间、时间分辨率高等优点，在定向能武器、目标探测、成像等领域都有着广泛的应用。由于反射面型脉冲辐射天线所辐射的电磁脉冲其频谱

8、成分丰富，作为馈源的超宽带天线将无法拥有固定的相位中心，这是反射面型脉冲辐射天线设计中的一大难点。为了使反射面型脉冲辐射天线能向远场辐射高峰值、高保真度的冲击脉冲，提高馈源的能量辐射效率，通常