获得电磁材料的特征属性参数的方法、装置以及制作方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种获得人工电磁材料最优单元结构特征属性参数的方法及其装置，所述方法包括输入包括电磁响应参数的目标适应度函数；利用差分进化算法在所述电磁材料单元结构特征属性参数域中搜索最优单元结构特征属性参数，使所述目标适应度函数的适应度值最大，所述目标适应度函数的适应度值最大时的单元结构特征属性参数即为所述电磁材料的最优单元结构特征属性参数；输出所述目标适应度函数的适应度值最大时的单元结构特征属性参数。本发明专利技术还公开了一种人工电磁材料的制作方法。通过上述方式，本发明专利技术能够实现快速查找目标最优单元结构特征属性参数，极大地提高超材料开发的效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及超材料
，特别是涉及获得人工电磁材料最优单元结构特征属性參数的方法、装置以及人工电磁材料的制作方法。
技术介绍
超材料属于当前世界范围内前沿交叉学科研究領域，有广阔的应用市场前景，而电磁材料是其中的ー种有特殊用途的超材料。超材料的基本単元包括基材及附着于基材的人造微结构，単元结构也即人造微结构的最优化设计是人工电磁材料研究和设计中的关键环节，也是目前国际上ー个亟需解决的难题。目前对单元结构的设计尚停留在凭经验、凭手工调节阶段，无法保证设计精度，阻碍了人工电磁材料的大規模设计和产业化应用。现有技术中设计超材料的ー种流程如图I所示，包括步骤SlOl :通过手动逐一改变单元结构的特征属性參数；步骤S102 :通过电磁仿真软件或测量设备测试特定频率的电磁波通过该单元结构后的电磁响应，得到电磁响应參数值；步骤S103 :将所测电磁响应參数值与期望电磁响应參数值进行对比；步骤S104 :判断所测电磁响应參数值与期望电磁响应參数值是否接近；若所测电磁响应參数值与期望电磁响应參数值之间的差别小于或等于阈值，则调整结束，若所测电磁响应參数值与期望电磁响应參数值之间的差别大于阈值，则返回步骤S101，继续调整単元结构的特征属性參数，直至找到与期望响应值最为接近的単元结构为止。由图I可看出调整单元结构特征属性參数是ー项非常耗时的工作，为了达到超材料的设计要求，需要对海量的单元结构特征属性參数进行调整优化，其工作量十分巨大。
技术实现思路
本专利技术主要解决的技术问题是提供一种获得人工电磁材料最优单元结构特征属性參数的方法、装置以及人工电磁材料的制作方法，能够快速查找目标最优单元结构特征属性參数，极大地提高超材料开发的效率。为解决上述技术问题，本专利技术采用的一个技术方案是提供一种获得人工电磁材料最优单元结构特征属性參数的方法，包括输入包括电磁响应參数的目标适应度函数，其中，所述电磁响应參数与所述电磁材料单元结构特征属性參数之间具有映射关系，所述目标适应度函数具有适应度值；利用差分进化算法在所述电磁材料单元结构特征属性參数域中捜索最优单元结构特征属性參数，使所述目标适应度函数的适应度值最大，所述目标适 应度函数的适应度值最大时的单元结构特征属性參数即为所述电磁材料的最优单元结构特征属性參数；输出所述目标适应度函数的适应度值最大时的单元结构特征属性參数。其中，所述输入包括电磁响应參数的目标适应度函数的步骤之前,包括建立包括所述电磁响应參数的目标适应度函数。其中，所述利用差分进化算法在所述电磁材料单元结构特征属性參数域中捜索最优单元结构特征属性參数，使所述目标适应度函数的适应度值最大的步骤包括在所述电磁材料单元结构特征属性參数域中均匀采样M次，得到M个初始特征属性參数随机样本粒子群中的样本点gi(t)，i = I.....M，其中，M为自然数，t为迭代次数，初始值t=O ;计算所述每个样本点gi(t)对应的目标适应度函数的适应度值，得到所述目标适应度函数的最大适应度值所对应的样本点gi (t),所述目标适应度函数的最大适应度值所对应的样本点gjt)用gBest表示；对所述随机样本粒子群中的每个样本点gjt)按照方程ろ( +i) =も(0 +人·[ち(O-ち(O]进行变异操作，得到每个样本点的变异向量Zi (t+i)，其中，所述随机整数r1; r2和r3是介于I和M之间的三个相互不同的随机整数，所述变异因 子乙是ー个实数，且fm > 0，其取值介于O. I和I之间；根据所述每个样本点的变异向量Zi (t+Ι)，对所述随机样本粒子群的每个样本点进行杂交操作，得到每个样本点的测试向量Ui(t+1),其中,在Tj小于或等于CR或j等于!Ti时,所述样本点的测试向量ujt+l)的值等于所述样本点的变异向量&G + 1)的值，否则，所述样本点的测试向量Ui (t+Ι)的值等于所述样本点、(O的值，其中，所述ハ为取值介于O和I之间的第j次随机抽样，所述杂交率CR取值介于O和I之间；分别计算所述每个样本点的测试向量Ui (t+Ι)和Ui (t)对应的目标适应度函数的适应度值F(Ui (t+Ι))和F(UiU));若所述适应度值F(Ui(t+l))大于适应度值F (Ui (t)),则更新所述样本点gi(t+l),使所述样本点gjt+l)的值等于所述样本点的测试向量Ui(t+1)的值，若所述适应度值F (Ui (t+Ι))不大于适应度值F(Ui(t))，则更新所述样本点gi(t+l)，使所述样本点gi(t+l)的值等于所述样本点gi(t)的值；在更新所述样本点gi(t+l)后，检测是否满足搜索終止条件，若满足所述搜索終止条件，则所述目标适应度函数的最大适应度值所对应的样本点即为所述电磁材料单元结构特征属性參数域中捜索到的最优单元结构特征属性參数gBest，并终止搜索过程，若不满足所述搜索終止条件，则更新所述迭代次数t，使t = t+i，并返回所述计算每个样本点gi(t)对应的目标适应度函数的适应度值，得到所述目标适应度函数的最大适应度值所对应的样本点gi(t)的步骤继续迭代搜索。其中，所述搜索終止条件是迭代次数达到第一预定固定次数。其中，所述搜索終止条件是连续迭代第二预定固定次数后，所述搜索到的最优单元结构特征属性參数与最近一次捜索到的最优单元结构特征属性參数之间的差异性小于预定的差异阈值。为解决上述技术问题，本专利技术采用的另ー个技术方案是提供ー种人工电磁材料的制作方法，包括输入包括电磁响应參数的目标适应度函数，其中，所述电磁响应參数与所述电磁材料单元结构特征属性參数之间具有映射关系，所述目标适应度函数具有适应度值；利用差分进化算法在所述电磁材料单元结构特征属性參数域中捜索最优单元结构特征属性參数，使所述目标适应度函数的适应度值最大，所述目标适应度函数的适应度值最大时的单元结构特征属性參数即为所述电磁材料的最优单元结构特征属性參数；以所述目标适应度函数的适应度值最大时的单元结构特征属性參数为电磁材料単元结构的制作參数，将原材料制成人工电磁材料。为解决上述技术问题，本专利技术采用的又一个技术方案是提供一种获得人工电磁材料最优单元结构特征属性參数的装置，所述装置包括适应度函数输入模块，用于输入包括电磁响应參数的目标适应度函数，其中，所述电磁响应參数与所述电磁材料单元结构特征属性參数之间具有映射关系，所述目标适应度函数具有适应度值；最优特征属性參数获得模块，用于利用差分进化算 法在所述电磁材料单元结构特征属性參数域中捜索最优单元结构特征属性參数，使所述目标适应度函数的适应度值最大，所述目标适应度函数的适应度值最大时的单元结构特征属性參数即为所述电磁材料的最优单元结构特征属性參数；最优特征属性參数输出模块，用于输出所述目标适应度函数的适应度值最大时的单元结构特征属性參数。其中，所述装置还包括适应度函数建立模块，所述适应度函数建立模块用于建立包括所述电磁响应參数的目标适应度函数。其中，所述最优特征属性參数获得模块包括初始化单元，用于在所述电磁材料单元结构特征属性參数域中均匀采样M次，得到M个初始特征属性參数随机样本粒子群中的样本点gi(t), i = I、. . .、Μ,其中，M为自然数，t为迭代次数,初始值t = O ;第一计算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种获得人工电磁材料最优单元结构特征属性參数的方法，其特征在于，包括 输入包括电磁响应參数的目标适应度函数，其中，所述电磁响应參数与所述电磁材料单元结构特征属性參数之间具有映射关系，所述目标适应度函数具有适应度值； 利用差分进化算法在所述电磁材料单元结构特征属性參数域中捜索最优单元结构特征属性參数，使所述目标适应度函数的适应度值最大，所述目标适应度函数的适应度值最大时的单元结构特征属性參数即为所述电磁材料的最优单元结构特征属性參数； 输出所述目标适应度函数的适应度值最大时的单元结构特征属性參数。2.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述输入包括电磁响应參数的目标适应度函数的步骤之前，包括建立包括所述电磁响应參数的目标适应度函数。3.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述利用差分进化算法在所述电磁材料单元结构特征属性參数域中捜索最优单元结构特征属性參数，使所述目标适应度函数的适应度值最大的步骤包括 在所述电磁材料单元结构特征属性參数域中均匀采样M次，得到M个初始特征属性參数随机样本粒子群中的样本点gjt)，i = I、. . .、M，其中，M为自然数，t为迭代次数，初始值 t = O ; 计算所述每个样本点gi(t)对应的目标适应度函数的适应度值，得到所述目标适应度函数的最大适应度值所对应的样本点gi (t),所述目标适应度函数的最大适应度值所对应的样本点gi⑴用gBest表示； 对所述随机样本粒子群中的每个样本点gi(t)按照方程4.根据权利要求3所述的方法，其特征在干，所述搜索終止条件是迭代次数达到第一预定固定次数。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述搜索終止条件是连续迭代第二预定固定次数后，所述搜索到的最优单元结构特征属性參数与最近一次捜索到的最优单元结构特征属性參数之间的差异性小于预定的差异阈值。6.ー种人工电磁材料的制作方法，其特征在于，包括 输入包括电磁响应參数的目标适应度函数，其中，所述电磁响应參数与所述电磁材料单元结构特征属性參数之间具有映射关系，所述目标适应度函数具有适应度值； 利用差分进化算法在所述电磁材料单元结构特征属性參数域中捜索最优单元结构特征属性參数，使所述目标适应度函数的适应度值最大，所述目标适应度函数的适应度值最大时的单元结构特征属性參数即为所述电磁材料的最优单元结构特征属性參数； 以所述目标适应度函数的适应度值最大时的单元结构特征属性參数为电磁材料単元结构的制作參数，将原材料制成人エ电磁材料。7.一种获得人工电磁材料最优单元结构特征属性參数的装置，其特征在于，所述装置包括 适应度函数输入模块，用于输入包括电磁响应參数的目标适应度函数，其中，所述电磁响应參数与所述电磁材料单元结构特征属性參数之间具有映射关系，所述目标适应度函数具有适应度值； 最优特征属性參数获得模块，用于利用差分进化算法在所述电磁材料単元结构特征属性參数域中捜索最优单元结构特征属性參数，使所述目标适应度函数的适应度值最大，所述目标适应度函数的适应度值最大时的单元结构特征属性參数即为所述电磁材料的最优单元结构特征属性參数； 最优特征属性參数输出模块，用于...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘若鹏，季春霖，刘斌，
申请(专利权)人：深圳光启创新技术有限公司，
类型：发明
国别省市：