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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 21:07:43 | 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
3 Q* ~2 Z" B$ X- N: n; ]摘任石3(. v( A* _- e7 A4 T; 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9 Y: C7 U- I# q: o4 ]) Q9 c3 k
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! R! L9 X2 a3 K3 H- j+ U
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. Y; y0 N2 h5 P! X( A
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' N/ s) r$ C+ v* d7 i" N
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: |, q9 h5 l2 R, N6 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0 ~0 v" o" o5 f# b8 m
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2 w7 ^" Y* ~. S6 P
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
' D5 _7 m! {* u9 W/ k8 ~法!单纯形法等将无法得出满意的结果"
/ d: J( w4 C% W" x6 B( C0 g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
) w1 M9 c3 O# o9 v& b4 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
' A7 ^5 a8 T% V+ r: J9 f6 I, _! U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% X  I1 N/ `- p
algorithm)!遗传算法(genctiealgorithm,GA)!粒子群优化算法(p叭ieleswarm9 \8 i- \: b. B. P
optimization,pSO)和差分进化算法(differentialevolution,DE)等等"智能优9 g( \; N0 c2 Y( B. 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6 s" N- `8 c- e3 D/ r
点"* V! M- Z/ S; [' }; x, I1 C5 U
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
$ l$ r- _* p, L" g' w; ]9 BMATLAB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
3 q* Y% E  j6 J+ `& \) |/ H) F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! Q# r1 F! T) F$ D0 y  U! W$ U
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5 h3 P/ Q4 Q1 _# B5 e: u
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
. t6 b6 w# R! z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( u1 C5 @& w6 Q8 z3 V. ^
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; |! w9 B. r, @1 e( \" ^0 b
光学特性更优的膜系结构"/ b, `6 A& s) J" l3 z0 w; a, d( v
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;6 Z. q& A4 g2 ?) d
遗传算法
- d2 f1 ^  O& G+ e0 F( U# z; _链接:http://pan.baidu.com/s/1jIRPDGi 密码:
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