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[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

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发表于 2016-7-22 21:12:25 | 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! G. f$ j- H" D7 v' `# r
摘任石3(' K1 L; W! K( `0 E' U- b
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  X' i! |2 w+ {7 u% w" M0 n  `
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
1 \5 Y( s; R9 C5 D' k- o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# H/ g8 i# b- ~0 R" p  {2 X
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% w1 P0 Z" D6 w: f" |& T/ q  ^
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
6 v0 o9 n, V9 {  o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
2 _3 i! x5 z+ f8 Q' f6 H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
/ J- _( U3 \0 k6 O9 B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+ @& o+ f/ c7 B7 J
法!单纯形法等将无法得出满意的结果"- \4 x; R4 u$ A+ 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
& c" R7 {9 \% E$ r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
# m% J3 y# V0 m+ I2 o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(antcolony9 h& G8 v+ m- z: N# U* M
algorithm)!遗传算法(genctiealgorithm,GA)!粒子群优化算法(p叭ieleswarm
" q$ E9 {. E# S" G9 H) T% Yoptimization,pSO)和差分进化算法(differentialevolution,DE)等等"智能优
% k. u/ Y. ~% l7 S9 o) C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
# W7 J5 b7 h/ C, z+ z% |% y; ~; a点"
) z# ]8 E/ _3 S. Z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! p& `* u1 `# [# j' b
MATLAB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, ^; h0 ^% _+ l1 Q
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, {- }) S2 I" S% w* ~! h3 g
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
3 H. x+ _% ^  A  R$ h) L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; q4 s% B% |; {; E/ c& o6 c3 A
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DE
) N0 V( k& Z' O8 f. `3 |# @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GA: e* P& C- m& x) n
光学特性更优的膜系结构"
- C+ k7 B# ^5 p; k! V7 x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;
# k1 R* o1 |  E7 h6 L遗传算法* F9 l; Q0 i& t1 r
链接:http://pan.baidu.com/s/1mi4KW5a 密码:
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2 V! u( B) ]" Z) D1 q+ u  f1 g0 P3 }1 T* `3 m2 I6 A& U7 t5 `% {! a
发表于 2016-9-24 13:37:47 | 显示全部楼层
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