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首页> 外文期刊>Applied Computational Electromagnetics Society journal >Design Optimization of Microwave Structures Using Low-Order Local Cauchy-Approximation Surrogates
【24h】

Design Optimization of Microwave Structures Using Low-Order Local Cauchy-Approximation Surrogates

机译：低阶局部柯西近似替代算法对微波结构的设计优化

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A robust and computationally efficient microwave design optimization procedure is presented. This procedure integrates low-order Cauchy-approximation surrogate models with coarse-discretization EM simulations. The optimization engine is space mapping (SM). Instead of setting up a single surrogate model valid for the entire design variable space, a sequence of surrogate models is established in small hyper-cubes containing the optimization path. This allows us to substantially limit the number of training points necessary to create the surrogates and, therefore, reduce the cost of the optimization process. Moreover, our approach eliminates the need for circuit-equivalent coarse models traditionally used by SM algorithms. Our algorithm is successfully illustrated through the efficient design of a number of microwave filters.
机译：提出了一种鲁棒且计算效率高的微波设计优化程序。此过程将低阶柯西近似代理模型与粗糙离散化EM仿真集成在一起。优化引擎是空间映射（SM）。代替建立对整个设计变量空间有效的单个替代模型，在包含优化路径的小型超立方体中建立替代模型序列。这使我们能够充分限制创建代理所需的训练点的数量，从而减少优化过程的成本。此外，我们的方法消除了对SM算法传统上使用的等效于电路的粗略模型的需求。我们的算法通过许多微波滤波器的高效设计得到了成功说明。

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