基于智能优化算法的微波吸波材料结构设计研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·电磁吸波材料的研究现状及发展趋势 | 第9-10页 |
| ·论文结构安排 | 第10-11页 |
| 第二章 微波吸收材料的相关理论 | 第11-14页 |
| ·微波吸收材料吸波的基本原理 | 第11-12页 |
| ·微波吸收材料电磁参数的匹配和设计 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第三章 智能优化算法 | 第14-29页 |
| ·遗传算法 | 第14-21页 |
| ·基本遗传算法 | 第15-19页 |
| ·改进的遗传算法 | 第19-21页 |
| ·团队进步算法 | 第21-25页 |
| ·算法原理 | 第21-24页 |
| ·算法实现的步骤及流程 | 第24-25页 |
| ·测试算例 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 涂层型吸波材料的分层优化设计 | 第29-39页 |
| ·反射系数的计算公式 | 第29-30页 |
| ·优化设计目标 | 第30-31页 |
| ·优化设计结果 | 第31-38页 |
| ·小生境遗传算法 NGA 优化设计结果 | 第31-34页 |
| ·团队进步算法 TPA 优化设计结果 | 第34-37页 |
| ·两种算法的优化设计结果比较 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 一种新型结构微波吸收材料的优化设计 | 第39-54页 |
| ·吸波材料的结构 | 第39-40页 |
| ·HFSS-Matlab-API 函数库简介 | 第40-43页 |
| ·脚本函数 | 第40-42页 |
| ·脚本控制 | 第42-43页 |
| ·优化方案 | 第43-47页 |
| ·小生境遗传算法 NGA 的优化方案 | 第43-44页 |
| ·团队进步算法 TPA 算法的优化方案 | 第44-47页 |
| ·优化目标与优化结果 | 第47-53页 |
| ·优化目标 | 第47页 |
| ·小生境遗传算法 NGA 优化结果 | 第47-49页 |
| ·团队进步算法 TPA 优化结果 | 第49-51页 |
| ·优化结果分析与比较 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·论文工作总结 | 第54页 |
| ·工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
