找回密码
 注册
查看: 782|回复: 0

[薄膜论文] 硕士论文下载:基于智能优化算法的膜系设计研究

[复制链接]
发表于 2016-7-22 13:07:43 | 显示全部楼层 |阅读模式
基于智能优化算法的膜系设计研究
* v. O1 I: f' j9 J摘任石3(
& d: w! `" @- D0 ]) U" d随着现代光学技术的发展,在光学仪器方面对光学薄膜的性能要求越来越3 }9 ?5 H+ U: s$ r# G
高"光学薄膜的设计对光学仪器性能起着至关重要的作用"膜系光学特性优劣是
- K* O9 E; w' \通过膜系设计中的评价函数作为定量标准的"膜系评价函数是一个以膜系结构参
& i* u0 Q) T1 @$ n: Z+ }: `7 l数为变量的多元函数"通过数值优化方法求得所建立的评价函数的最优解,从而) {2 E0 _/ f$ z; v4 t4 Z
完成膜系设计"光学薄膜的光谱特性是膜层结构!膜系层数!膜层厚度和膜层折
* r% J+ v0 j2 ^0 k2 y, b5 U射率的函数"其评价函数为多元多峰函数并且相当复杂,膜系层数越多所要确定; A: I" C; u* R* K7 S. b
的参数就越多,也就意味着要解决更高维数的数学问题"当膜层超过一定的层数
( T' I7 T; F% u$ y时,会导致膜系评价函数的峰值则会极具增多,采用传统的优化方法如蒙特卡罗
; w! G$ X8 ^% A2 J法!单纯形法等将无法得出满意的结果"
8 c, ~! a- U; C" _目前,智能优化算法在膜系设计中的应用已经受到越来越多的关注"智能优; t, x4 H; k8 i$ K# p6 t
化算法是对自然界规律的启发而衍生出的算法,也是仿生学的一个分支"利用仿3 Z, x  U- q# X3 _
生学的原理来设计构建算法,是智能优化算法的思想"如蚁群算法(antcolony; M6 M1 N" F: s  ?& N; g
algorithm)!遗传算法(genctiealgorithm,GA)!粒子群优化算法(p叭ieleswarm3 ]3 Q8 ]# D' W9 `7 n! |& j
optimization,pSO)和差分进化算法(differentialevolution,DE)等等"智能优4 ]+ k: }& ^5 H
化算法具有对初值不敏感,对所要优化的函数没有限制,具有很强的通用性等特. F8 `  L& r& ]: X( q0 y2 L
点"- K$ z7 Q& W- R4 y- D: q/ {4 ?
本文将两种新兴的智能优化算法PSO和DE应用于膜系设计,编写相应的
2 y; v) }4 `% rMATLAB程序对增透膜!高反射膜!1:1分光膜!滤光片和远红外宽带增透膜进
) g! \( ?# n9 w  Z行膜系优化设计,在这些设计实例中采用膜系理想反射率和实际设计反射率的误
# t: f5 D' ?* e) g$ t/ c4 l差平方和作为评价函数来评价膜系性能优劣"算法中控制变量的设置对算法性能& D( V' ~6 f+ m6 ~  H& k9 K2 W
有很大的影响,结合设计实例比较各算法之间性能差异并且分析如何设置算法中/ K& s, {* V* K
的控制变量来提高算法性能,也是本文要解决的问题"结果表明,将PSO和DE2 W% O  Y3 B! t3 [6 F3 z
应用于膜系设计是有效的"在相同设计条件下,运用PSO和DE可以得到比GA1 W  l- ]" y" G. E3 |! f/ t
光学特性更优的膜系结构"8 u5 {! }& i! T& I% a
关键词:光学薄膜;膜系设计;优化设计;粒子群优化算法;差分进化算法;# W& I+ C) B; j* q% d
遗传算法
9 |; ]+ S: ^& |+ _! I链接:http://pan.baidu.com/s/1jIRPDGi 密码:
游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
( W% ~( P, O( X# s9 k/ d
  I2 ]5 t2 z: H( ]
您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册

本版积分规则

Archiver|手机版|小黑屋|光学薄膜论坛

GMT, 2026-7-7 , Processed in 0.015651 second(s), 24 queries .

Powered by Discuz! X3.5 Licensed

© 2001-2026 Discuz! Team.

快速回复 返回顶部 返回列表