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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
2 ]- s) e* O! [- ?摘任石3(
- C3 g9 I- c; O2 U9 S- {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: h& I$ y4 C2 ]( ~4 [/ V: P
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) t. S5 s/ U3 P5 }/ H
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
2 D8 |. b% E2 X( [1 G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; `( K$ M# M+ Z" W8 O
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5 I) }" e$ E& j  K! D; x2 S0 p
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: P+ r1 G# w) _! H( v0 n  W
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
' S2 D. O  z- o; m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
' k& z2 w/ }- h法!单纯形法等将无法得出满意的结果"
; z1 P6 m' F8 s: C3 N5 r' B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
# ]. e/ K3 ~4 X1 f1 }( E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; @+ @0 ~. p! x3 H$ E
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(antcolony4 k7 ?1 X) \! \$ T
algorithm)!遗传算法(genctiealgorithm,GA)!粒子群优化算法(p叭ieleswarm
& b' v9 R) _/ s$ p7 Aoptimization,pSO)和差分进化算法(differentialevolution,DE)等等"智能优
- T2 f9 U" Z6 `# N& \7 R" j! P( v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
0 E# M( Y" y, [5 P; c0 X点"
( L% G) S$ e8 @9 `, 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: |1 {4 G0 e) ~; k
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3 A1 Z0 n1 M4 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
3 N% E  p# c2 o1 B+ X, L( \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
7 j0 h6 t% a- }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9 H7 ~- e! G+ ^. d
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" Q5 w: z8 \, f( v2 w0 \: X5 S; |% j
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; B, R  f* D& O2 |" m9 j
光学特性更优的膜系结构"
. M1 u5 S: v$ b2 f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;
0 H' a: e& Q- r6 r+ c  i遗传算法( z" Z* p6 I7 `5 d3 [2 r) W6 P
链接:http://pan.baidu.com/s/1mi4KW5a 密码:
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