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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 13:12:25 | 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
- t6 ?  [  d  }. X$ c* p摘任石3(
- S+ M; U# d% i0 Q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6 V1 J+ Z3 R/ u/ F4 H7 y
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: D: h( e) A. }3 W* _9 W4 n
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$ N" \5 U( A& T( e# s
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' c: t9 J' [+ z/ m( f
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
- h1 s$ [7 P+ _- Q; r: \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
; W6 ]/ V/ {5 a  q- k# D! v/ |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
, I! b$ G! ]) N! T: F3 F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
( ^9 g3 D4 ^/ T, T( l法!单纯形法等将无法得出满意的结果"
* c$ y* w$ H: s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
- }3 j( B5 {7 |% S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
' P- \% X- V0 K5 i# o& A9 b2 R" B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  B" S7 O8 O- F
algorithm)!遗传算法(genctiealgorithm,GA)!粒子群优化算法(p叭ieleswarm* a' \% p0 {, v/ H
optimization,pSO)和差分进化算法(differentialevolution,DE)等等"智能优; z  }9 p! m6 F+ ?0 u
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& M  o( T# E" h' {
点": N! N5 z' |3 v( J) J
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, ?! f8 {% c3 }; q/ N
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
1 o+ e9 S- C5 ]" C  p$ j: s6 O3 S4 e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1 d6 `3 |+ I- K# b4 Y0 k
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6 L$ N2 c7 y( l' q% o
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- K0 j" a, }0 _4 c- Z; n9 E7 N! P
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
+ `7 t# H0 \9 R7 n& K3 [; U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% f+ G7 u' P* w* d
光学特性更优的膜系结构"  D% v% ]+ }. Y. r' U+ X7 H
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;/ E0 Y" @' Q2 I- z8 ^  Z0 N6 t
遗传算法- ]. c9 A# q: j6 @
链接:http://pan.baidu.com/s/1mi4KW5a 密码:
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