CN102682141A - 一种超材料单元结构的推演方法和装置 - Google Patents

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刘若鹏
栾琳
刘斌
赵治亚
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Kuang Chi Innovative Technology Ltd
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Abstract

本发明提供一种单元结构的推演方法，单元结构由一组几何参数来定义，方法包括以下步骤：S1：预设单元结构的几何参数的数值范围；S2：在预设的数值范围内，选择多个试验点，每个试验点对应一组几何参数；S3：预设适应度函数；S4：采用优化搜索方法，使得适应度函数最大。本发明同时还提供一种单元结构的推演装置实现上述方法。采用本发明保证了超材料单元结构的设计精度，对超材料单元结构的快速自动化设计极具意义。

Description

一种超材料单元结构的推演方法和装置
【技术领域】
本发明涉及超材料领域，尤其涉及一种超材料单元结构的推演方法和装置。
【背景技术】
超材料的设计与应用远超出一般材料，其复杂性和大规模数据的级别比一般材料高出几个数量级。
超材料所提供的特殊功能，都是取决于它异常复杂的单元结构，每个超材料单元结构由一个参数组来定义，每个参数组包含多个属性参数，例如超材料单元结构的长、宽、高、厚度、介电常数、材料材质等。其电磁响应参数是多维的，每改变一个属性参数都将改变其最终的电磁响应函数，如何寻找最佳的超材料单元结构属性参数，使它的电磁响应函数符合超材料的目标电磁响应函数，是全球科研人员一直在努力探索的。
传统的超材料单元结构体设计方法是，通过手动逐一改变每个单元结构的属性参数，测试某一频率的电磁波通过该单元结构后的电磁响应函数，并与目标电磁响应函数进行对比，如此不断循环，最终找到与目标电磁响应函数最为相近的超材料单元结构属性参数。调整属性参数是一项非常耗时的步骤，为了达到超材料设计的超高要求和特殊的电磁响应函数，超材料单元结构参数的微调单位可能达到毫米级，甚至微米级、纳米级，同时每个超材料可能包括上万甚至上亿个这样的超材料单元结构，其工作量可想而知。
传统的超材料设计方法对人力、物力、时间都有极大的要求，如何缩短时间对提高超材料设计效率有着至关重要的作用。
【发明内容】
本发明针对现有技术，只能通过手动调节超材料单元结构，而导致低效率的缺陷，提供了一种单元结构的推演方法。
本发明提供一种单元结构的推演方法，单元结构由一组几何参数来定义，方法包括以下步骤：
S1：预设单元结构的几何参数的数值范围；
S2：在预设的数值范围内，选择多个试验点，每个试验点对应一组几何参数；
S3：预设单元结构对应的适应度函数；
S4：采用优化搜索方法，在几何参数空间搜索最优参数值，使得适应度函数最大。
在本发明的单元结构推演方法中，在步骤S2中，使用正交试验设计原理实现。
在本发明的单元结构推演方法中，随机优化算法为粒子群优化算法或者蒙特卡洛采样方法。
在本发明的单元结构推演方法中，目标函数为常数。
在本发明的单元结构推演方法中，适应度函数y(g)等于
Figure BDA0000051047360000021
或者
Figure BDA0000051047360000022
其中，g表示单元结构几何参数，S(g)表示单元结构几何参数g所对应的电磁响应参数值，目标函数Starget为单元结构对应的最优电磁响应参数值。
本发明还涉及一种单元结构的推演装置，单元结构由一组几何参数来定义，包括以下模块：
初始化模块：用于预设单元结构的几何参数的数值范围；
试验点选定模块：用于在初始化模块预设的数值范围内，选择多个试验点，每个试验点对应一组几何参数；
目标函数设定模块：用于预设单元结构对应的适应度函数；
优化搜索模块：采用优化搜索方法，在几何参数空间搜索最优参数值，使得适应度函数最大。
在本发明的单元结构的推演装置中，在试验点选定模块中使用正交试验设计原理实现。
在本发明的单元结构的推演装置中，在优化搜索模块中，随机优化算法为粒子群优化算法(PSO，Particle Swarm Optimization)或者蒙特卡洛采样方法。
在本发明的单元结构的推演装置中，适应度函数y(g)等于或者
Figure BDA0000051047360000032
其中，g表示单元结构几何参数，S(g)表示单元结构几何参数g所对应的电磁响应参数值，目标函数Starget为单元结构对应的最优电磁响应参数值。
在本发明的单元结构的推演装置中，目标函数为常数。
本发明提供了一种超材料单元结构的推演方法和装置，针对现有技术效率低下等问题，通过最优计算方法在单元结构的几何参数空间搜索最优参数值，从而大大提高了超材料单元结构参数设计的效率。
【附图说明】
图1是本发明对超材料单元结构的推演方法的流程图。
【具体实施方式】
下面结合附图和实施例对本发明进行详细说明。
参见图1所示，单元结构由一组几何参数来定义，方法包括以下步骤：
S1：预设单元结构的几何参数的数值范围；
在本实施例中，在定义了选定的超材料单元结构后，预设各参数的范围。例如，选定“工”字型，则其对应的几何参数为g＝[a，b，w]；然后再设定各个参数的数值范围。
S2：在预设的数值范围内，选择多个试验点，每个试验点对应一组几何参数；
在本步骤中，使用正交试验设计原理来选择多个试验点。例如，选定“工”字型，其对应的几何参数为g＝[a，b，w]，分别设定其参数取值范围分别是[1，4]，[1，3]，[0.1，0.2]，且各参数对应的采样样本点个数分别为4、3、2，则由正交试验原理生成的正交表将包括24个试验点的具体数据；
S3：预设单元结构对应的适应度函数；
预设单元结构对应的适应度函数，其中单元结构在某一频点下具有某一固定的介电常数，目标函数为单元结构几何参数所对应的最优电磁响应参数值；
S4：采用优化搜索方法，在几何参数空间搜索最优参数值，使得适应度函数最大。
其中，随机优化算法为粒子群优化搜索算法(PSO，Particle SwarmOptimization)或者蒙特卡洛采样方法。在优化超材料单元结构的过程中，引入适应度函数y(g)，g表示单元结构几何参数，与该几何参数对应的单元结构的电磁响应特性越接近于目标函数Starget，y(g)就越大，反之亦然。例如：y(g)可以定义为
Figure BDA0000051047360000041
或者
Figure BDA0000051047360000042
但也不仅仅限于上述形式，其中，S(g)表示单元结构几何参数g所对应的电磁响应参数值，该值可以通过CST仿真或者统计预测技术得到。目标函数Starget为单元结构对应的最优电磁响应参数值。
使用粒子群优化算法优化单元结构过程如下：
1.初始化粒子群
Figure BDA0000051047360000043
在超材料单元结构几何参数空间均匀采样N次，得到N个几何参数样本
Figure BDA0000051047360000044
对每个粒子，初始化粒子速度vn。例如，可设定粒子速度vn＝0.1×gn。
2.对每个样本gn，1≤n≤N，计算其适应度函数值y(gn)，定义yn＝p(gn).寻找最大的适应度函数值，用yBest表示。然后找到对应于yBest的gn值，用gb表示。
3.对每个粒子gn，用以下方程来更新粒子速度：
vn＝c0×vn+c1×rand×(pbn-gn)+c2×rand×(gb-gn)
其中，c0，c1和c2是三个常数，如可设定c0＝0.5，c1＝2，c2＝2；rand为介于0和1之间的均匀分布随机数。pbn代表迭代搜索过程中第n个粒子搜索历程中碰到的局部最优点。
然后用以下方程来更新粒子位置：
gn＝gn+vn。
4.检测搜索终止条件是否满足，若满足，设定gBest＝gb，终止搜索
过程；否则，返回2.继续迭代搜索。
上述终止条件可设定为，搜索迭代次数达到某一固定值，例如1000；或者连续多次，如5次，迭代搜索输出的gb值差异性不明显。
显然的，利用蒙特卡洛采样方法或者其他随机优化算法也能取得同样的效果。
本发明还涉及一种单元结构的推演装置，单元结构由一组几何参数来定义，包括以下模块：
初始化模块：用于预设单元结构的几何参数的数值范围；
试验点选定模块：用于在初始化模块预设的数值范围内，选择多个试验点，每个试验点对应一组几何参数；
优选地，在该试验点选定模块中使用正交试验设计原理实现。
目标函数设定模块：用于预设单元结构对应的适应度函数；
优化搜索模块：采用优化搜索方法，在几何参数空间搜索最优参数值，使得适应度函数最大。
优选地，在优化搜索模块中，所述随机优化算法为粒子群优化算法、蒙特卡洛采样方法。
在本发明的单元结构的推演装置中，在试验点选定模块中使用正交试验设计原理实现。
上文中对各个步骤的描述，对完成每个步骤所对应的模块也适用。
本发明提供了一种有效超材料单元结构的推演方法和装置，针对现有技术效率低下，通过最优计算方法在单元结构的几何参数空间搜索最优参数值，以使得该最优值所对应的单元结构具有特定的目标电磁响应特性。运用全局优化搜索方法，保证了超材料单元结构的设计精度，大大提高了超材料单元结构设计的效率，对超材料单元结构的快速自动化设计极具意义。
在上述实施例中，仅对本发明进行了示范性描述，但是本领域技术人员在阅读本专利申请后可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下对本发明进行各种修改。

Claims (10)

1.一种单元结构的推演方法，所述单元结构由一组几何参数来定义，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1：预设所述单元结构的几何参数的数值范围；
S2：在预设的数值范围内，选择多个试验点，每个试验点对应一组几何参数；
S3：预设单元结构对应的适应度函数；
S4：采用优化搜索方法，在几何参数空间搜索最优参数值，使得所述适应度函数最大。
2.根据权利要求1所述单元结构的推演方法，其特征在于，所述步骤S2使用正交试验设计原理实现。
3.根据权利要求1所述单元结构的推演方法，其特征在于，所述随机优化算法为粒子群优化算法或者蒙特卡洛采样方法。
4.根据权利要求1所述单元结构的推演方法，其特征在于，所述适应度函数y(g)等于
Figure FDA0000051047350000011
或者
Figure FDA0000051047350000012
其中，g表示单元结构几何参数，S(g)表示单元结构几何参数g所对应的电磁响应参数值，目标函数Starget为所述单元结构对应的最优电磁响应参数值。
5.根据权利要求1所述单元结构的推演方法，其特征在于，所述目标函数为常数。
6.一种单元结构的推演装置，单元结构由一组几何参数来定义，其特征在于，所述装置包括以下模块：
初始化模块：用于预设所述单元结构的几何参数的数值范围；
试验点选定模块：用于在初始化模块预设的数值范围内，选择多个试验点，每个试验点对应一组几何参数；
目标函数设定模块：用于预设单元结构对应的适应度函数；
优化搜索模块：采用优化搜索方法，在几何参数空间搜索最优参数值，使得适应度函数最大。
7.根据权利要求6所述单元结构的推演装置，其特征在于，在所述试验点选定模块中使用正交试验设计原理实现。
8.根据权利要求6所述单元结构的推演装置，其特征在于，在所述优化搜索模块中，所述随机优化算法为粒子群优化算法、蒙特卡洛采样方法。
9.根据权利要求6所述单元结构的推演装置，其特征在于，所述适应度函数y(g)等于
Figure FDA0000051047350000021
或者
Figure FDA0000051047350000022
其中，g表示单元结构几何参数，S(g)表示单元结构几何参数g所对应的电磁响应参数值，目标函数Starget为所述单元结构对应的最优电磁响应参数值。
10.根据权利要求6所述单元结构的推演装置，其特征在于，所述目标函数为常数。
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