張金周

摘 要：利用遺傳算法和全電粒子模擬算法結(jié)合，研制二維全電磁粒子模擬并行優(yōu)化程序。這樣操作的目的在于有效地克服PIC程序給優(yōu)化設(shè)計帶來不利影響的因素，從而有效地提升微波器件優(yōu)化設(shè)計水平。文章通過融合遺傳算法和全電磁粒子模擬算法后，研制出了二維全電磁粒子模擬并行優(yōu)化程序，該程序?qū)τ谔嵘⒉ㄆ骷\行效率有著極為重要的意義。在對微波器件進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計的過程中，必須優(yōu)化設(shè)計其中的磁絕緣線振蕩器以及超輻射返波管，并且把束波轉(zhuǎn)換效率作為重要的優(yōu)化目標(biāo)，從而實現(xiàn)優(yōu)化磁絕緣線振蕩器效率的目的。

關(guān)鍵詞：微波器件；優(yōu)化設(shè)計；研究分析

在優(yōu)化設(shè)計微波器件的過程中，電磁粒子模擬技術(shù)，即PIC模擬技術(shù)。經(jīng)過對PIC模擬的設(shè)計結(jié)果加工試驗后，能夠有效地縮減源器件的研制周期與成本，使得利益更為可觀。但是PIC技術(shù)自身不包含尋優(yōu)技術(shù)，當(dāng)前器件設(shè)計中主要以PIC技術(shù)作為基礎(chǔ)進(jìn)行設(shè)計，在這一過程中主要以參數(shù)掃描的方式針對各個參量進(jìn)行數(shù)值模擬，之后展開人為尋優(yōu)工作。需要注意的是，這一過程較為緩慢，效率比較低，同時需要消耗的時間也比較長，在費時費力的背景之下也極有可能無法尋找出最優(yōu)值。實際上，PIC算法中存在著不足，而遺傳算法的應(yīng)用可以有效地彌補這方面的不足，為此在微波器件優(yōu)化設(shè)計中應(yīng)用該算法極為重要，應(yīng)該給予高度重視。

1 對二維并行優(yōu)化程序分析

遺傳算法屬于一種優(yōu)化算法，該算法主要借鑒了生物界進(jìn)化規(guī)律，并且效仿了生物進(jìn)化和遺傳，依據(jù)“生態(tài)競爭”與“優(yōu)勝劣汰”的原則，通過多方面的操作，使得問題能夠從初始解一步步轉(zhuǎn)向最優(yōu)解。以遺傳算法為基礎(chǔ)編制了優(yōu)化程序的主體，器件的優(yōu)化設(shè)計能夠轉(zhuǎn)化為大的目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化問題，所以可以將適應(yīng)度函數(shù)設(shè)定為目標(biāo)函數(shù)[1]，如果按照“優(yōu)勝劣汰”的自然規(guī)律分析，那么適應(yīng)度函數(shù)的大小決定了個體生存或者淘汰的概率；利用二進(jìn)制編碼或者十進(jìn)制編碼解決優(yōu)化問題，按照生物學(xué)的術(shù)語可以將這些編碼稱之為染色體或者為個體，一般情況下，一個解有多個分量，這被稱之為基因。

另外，通常初始種群的生成，采用隨機(jī)產(chǎn)生初始種群或者一些其他的方式進(jìn)行構(gòu)造，最終構(gòu)造出一個初始種群。遺傳算法中包括選擇、交叉以及變異這三個部分，以適應(yīng)度函數(shù)值大小為主生成下一代個體，下一代種群以此組成，如此循環(huán)后經(jīng)過多次迭代，種群內(nèi)個體適應(yīng)度函數(shù)值將會逐漸升高，在迭代完成后，則需要選取最大適應(yīng)度值的個體，即將最優(yōu)解作為優(yōu)化問題的最終計算結(jié)果。

2 以遺傳算法為基礎(chǔ)的二維并行優(yōu)化程序

以遺傳算法為基礎(chǔ)優(yōu)化設(shè)計微波計算，需要較大的計算量，同時耗費的時間也比較長。一般情況下，應(yīng)用常規(guī)微機(jī)進(jìn)行計算基本無法完成，所以應(yīng)用并行計算技術(shù)同時在高性能計算機(jī)的幫助之下完成研究工作是必然的。

文章主要采用“主從式并行遺傳算法”來完成二維并行優(yōu)化程序設(shè)計，換言之整個并行程序能夠被分為兩個獨立程序，一個是主程序，另一個是從程序，主程序的內(nèi)核使用的算法是遺傳算法[2]，這與孫會芳，姜幼明，董燁等在《高功率微波器件的初步優(yōu)化設(shè)計》一文中有著相似的觀點。而從程序的內(nèi)核為二維PIC程序。創(chuàng)建函數(shù)的過程中，主要由MIP提供的進(jìn)程來完成創(chuàng)建函數(shù)操作，在完成創(chuàng)建函數(shù)操作之后，需要在并行系統(tǒng)主節(jié)點上創(chuàng)建一個主進(jìn)程，并在多個從節(jié)點上創(chuàng)建一個從進(jìn)程。一般而言，任務(wù)分配、并行管理以及協(xié)調(diào)等其他的計算工作都由主進(jìn)程完成，而從進(jìn)程的工作主要由主進(jìn)程分配給它，通常從進(jìn)程的任務(wù)都是數(shù)值計算任務(wù)，在完成計算任務(wù)以后將計算結(jié)果返回給主進(jìn)程。

首先，我們在并行遺傳算法程序編制的過程中，主要采用HFSS完成程序進(jìn)行操作，在此基礎(chǔ)上還需要再編制調(diào)用二維PIC程序的子程序，將遺傳算法程序加入到PIC程序接口上，同時設(shè)定優(yōu)化參數(shù)與適應(yīng)度函數(shù)。在優(yōu)化程序計算中，其計算流程主要包括以下幾個方面，即：

第一，要把器件設(shè)計要求轉(zhuǎn)化為一個適應(yīng)度函數(shù)，其原因再有，器件性能的優(yōu)劣需要應(yīng)用適應(yīng)度函數(shù)值大小來定量，同時對遺傳算法的優(yōu)化方向起到引導(dǎo)作用。在優(yōu)化設(shè)計微波器件中，優(yōu)化目標(biāo)需要選用峰值輸出功率，束波轉(zhuǎn)換效率等那些全局性強(qiáng)的器件功能指標(biāo)，最終構(gòu)成適應(yīng)度函數(shù)；第二，在選取適應(yīng)度函數(shù)的過程中，需要對器件基本物理過程和作用機(jī)理擁有深刻的認(rèn)識，這樣才能夠保證適應(yīng)度函數(shù)選取的效果；第三，遺傳算法會隨機(jī)產(chǎn)生初始種群，在這之中有若干個體存在，器件的結(jié)構(gòu)由每個個體代表；第三，需要將每個個體的代碼進(jìn)行重新“翻譯”，使其成為器件結(jié)構(gòu)參數(shù)，再通過調(diào)用PIC程序計算得出器件各個性能數(shù)據(jù)，通過及計算得出適應(yīng)度函數(shù)最佳值，之后把計算結(jié)果返回給“遺傳算法”主進(jìn)程；第四，遺傳算法的使用要產(chǎn)生新一代合體，還需要通過選擇、交叉以及突變等操作方式完成，產(chǎn)生新一代個體的原因在于，它與上一代相比，其適應(yīng)度函數(shù)值較高[3]，這與屠秀平，張淑紅在《利用HFSS對六端口微波器件的仿真分析及優(yōu)化設(shè)計》一文中的觀點相似。換言之器件的性能在此時也能夠得到較好的優(yōu)化。上述步驟的實施，經(jīng)過迭代若干代后，將會得出一個最優(yōu)個體為器件優(yōu)化設(shè)計得出最佳結(jié)果奠定基礎(chǔ)。

3 對計算模型優(yōu)化與結(jié)果分析

在成功調(diào)試程序以后，作為初試主要選用了一種較為成熟的器件展開優(yōu)化設(shè)計，即濾波器。

濾波器能夠?qū)π盘柶鸬揭欢ǖ奶幚碜饔茫且环N處理信號的器件和電路。濾波器被分為源濾波器與無源濾波器兩種。濾波器的主要作用在于：使得有用信號能夠完全的通過，毫無衰減，同時盡可能大的將無用信號衰減，以保證信號處于良好的狀態(tài)之下[4]。一般而言，濾波器存在兩個重要端口，一個端口主要作用是輸入信號，另一個端口主要作用是輸出信號。

濾波器的構(gòu)成主要有兩個部分，一部分是電感器，另一部分是電容器。這兩個部分共同構(gòu)成網(wǎng)路，能夠分開混合的交直電流。在電源蒸餾器中，需要借助該網(wǎng)路濾凈脈動直流中的連波，從而獲得較為純凈的直流輸出。實際上，最為基本的濾波器主要有電容器和電感器構(gòu)成，這被稱之為L型濾波。

在試驗中，為能夠確保器件阻抗以及頻率不被改變，選擇優(yōu)化參數(shù)的過程中應(yīng)該選擇慢波結(jié)構(gòu)的軸向參數(shù)與陰極發(fā)射面長度，其中慢性結(jié)構(gòu)主要應(yīng)用的是非均勻結(jié)構(gòu)，即對每個慢波腔的空間周期與葉片厚度進(jìn)行獨立參數(shù)的優(yōu)化，將腔結(jié)構(gòu)參數(shù)輸出，這樣能夠確保慢波結(jié)構(gòu)整體性能保持一致性[5]。如果優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)以束波轉(zhuǎn)化效率為主，那么此時所得出的濾波器優(yōu)化模型與模擬結(jié)果較為理想，所得到的優(yōu)化后慢性波結(jié)構(gòu)均為非均勻結(jié)構(gòu)。

4 結(jié)束語

文章主要著手于三個重要方面，第一方面分析了二維并行優(yōu)化程序，第二方面分析了以遺傳算法為基礎(chǔ)的二維并行優(yōu)化程序，第三方面分析了計算模型優(yōu)化與結(jié)果。通過分析明確，微波器件優(yōu)化設(shè)計中，遺傳算法的應(yīng)用是必不可少的，如果脫離了遺傳算法，那么器件結(jié)構(gòu)參數(shù)將會失去準(zhǔn)確性。盡管遺傳算法在微波器件優(yōu)化設(shè)計中計算較為復(fù)雜，并且消耗的時間較長，但是其準(zhǔn)確性是其他算法無法比擬的。而文章也通過試驗分析的方式證明了該觀點，因此工作人員應(yīng)該給予高度重視。

參考文獻(xiàn)

[1]孫會芳，李瀚宇，姜幼明，等.磁絕緣線振蕩器的自動優(yōu)化設(shè)計[J].強(qiáng)激光與粒子束，2014，26（4）：17-21.

[2]孫會芳，姜幼明，董燁，等.高功率微波器件的初步優(yōu)化設(shè)計[J].太赫茲科學(xué)與電子信息學(xué)報，2013（6）：927-931.

[3]屠秀平，張淑紅.利用HFSS對六端口微波器件的仿真分析及優(yōu)化設(shè)計[J].真空電子技術(shù)，2008（2）：26-29.

[4]楊永志.X波段大功率磁控管優(yōu)化設(shè)計[D].電子科技大學(xué)，2010（56）：78-98.